OLAP,ऑन-लाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण के लिए खड़ा है। OLAP सॉफ्टवेयर तकनीक का एक तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों और अधिकारियों को सूचना के संभावित विचारों की एक विस्तृत विविधता में तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अधिकृत करता है, जिसे वास्तविक आयामीता को प्रतिबिंबित करने के लिए कच्ची जानकारी से बदल दिया गया है। क्लाइंट द्वारा सीखा गया उद्यम।
OLAP उपयोगकर्ताओं को डेटा और अन्य विश्लेषिकी प्रश्नों के ऑनलाइन वर्णनात्मक या तुलनात्मक सारांश उत्पन्न करने की अनुमति देता है। यह सॉफ्टवेयर और प्रौद्योगिकियों का एक तत्व निर्दिष्ट करता है जो विश्लेषण के उद्देश्य से संग्रह, भंडारण हेरफेर, और बहुआयामी रिकॉर्ड के पुनरुत्पादन की अनुमति देता है।
यह निर्णय निर्माताओं को डेटा के संभावित दृश्यों की एक विस्तृत विविधता के लिए त्वरित सुसंगत और इंटरैक्टिव पहुंच के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देता है जिसे कच्चे डेटा से विशेषताओं की वास्तविक आयाम में बदल दिया गया है।
OLAP सर्वर व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को डेटा वेयरहाउस या डेटा मार्ट से बहुआयामी डेटा के साथ प्रस्तुत करते हैं, बिना इस चिंता के कि डेटा कैसे या कहाँ संग्रहीत किया जाता है। OLAP सर्वर की भौतिक संरचना और निष्पादन को डेटा संग्रहण मुद्दों पर विचार करना चाहिए।
OLAP सेवाओं को समेकित उद्यम डेटा के गतिशील बहुआयामी विश्लेषण की विशेषता है। OLAP को एक बहु-उपयोगकर्ता क्लाइंट/सर्वर मोड में निष्पादित किया जाता है और डेटाबेस आकार और जटिलता की परवाह किए बिना, प्रश्नों के लिए लगातार तेज़ प्रतिक्रिया प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न डेटा मॉडल परिदृश्यों में ऐतिहासिक और अनुमानित डेटा के तुलनात्मक, व्यक्तिगत देखने और विश्लेषण के माध्यम से उद्यम जानकारी को संश्लेषित करने में मदद करता है।
कुछ OLAP सिस्टम अधिक ड्रिलिंग ऑपरेशन प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक से अधिक तथ्य तालिका वाले (अर्थात, आर-पार) प्रश्नों को ड्रिल-क्रॉस इम्प्लीमेंट करता है। ड्रिलथ्रू सेवाओं को डेटा क्यूब के निचले स्तर से उसके बैक-एंड रिलेशनल टेबल तक ड्रिल करने के लिए रिलेशनल SQL फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है।
कई OLAP संचालन में सूचियों में शीर्ष N या निचला N आइटम की रैंकिंग, और मूविंग एवरेज, ग्रोथ वैल्यू और रुचियों, रिटर्न के आंतरिक मूल्यों, मूल्यह्रास, मुद्रा रूपांतरण और सांख्यिकीय सेवाओं की गणना शामिल हो सकती है।
OLAP प्रश्नों का कुशल संसाधन
क्यूबॉइड्स को मूर्त रूप देने और OLAP इंडेक्स संरचनाओं के निर्माण का लक्ष्य डेटा क्यूब में क्वेरी प्रोसेसिंग को गति देना है।
निर्धारित करें कि उपलब्ध घनाभों पर कौन-से ऑपरेशन किए जाने चाहिए - इसमें कुछ चयन, प्रोजेक्शन, रोल-अप (ग्रुप-बाय), और ड्रिल-डाउन ऑपरेशंस को संबंधित SQL और/या OLAP ऑपरेशंस में क्वेरी में दर्शाया गया है।
निर्धारित करें कि किस भौतिक घनाभ (घनभों) के लिए प्रासंगिक संचालन का उपयोग किया जाना चाहिए - इसमें कुछ भौतिक घनाभों की पहचान करना शामिल है जिनका उपयोग संभवतः प्रश्न का उत्तर देने के लिए किया जा सकता है, घनाभों के बीच "प्रभुत्व" संबंधों के ज्ञान का उपयोग करके निम्नलिखित संग्रह की छंटाई करना, शेष भौतिक घनाभों के उपयोग के मूल्यों की गणना करना और न्यूनतम लागत के साथ घनाभ का चयन करना शामिल है।