Report
ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ OLAP КУБОВ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
| Title: | ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ OLAP КУБОВ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ |
|---|---|
| Publisher Information: | Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | оптимизация данных, OLAP, data optimization, aggregation, business analytics, бизнес-аналитика, индексация, кэширование, ETL, caching, partitioning, многомерный анализ данных, партиционирование, агрегация, multidimensional data analysis, indexing |
| Description: | Статья посвящена вопросам построения и оптимизации OLAP-кубов (Online Analytical Processing) для аналитической обработки данных. OLAP-кубы представляют собой мощный инструмент для многомерного анализа, позволяя эффективно обрабатывать большие объемы данных и получать аналитическую информацию для принятия управленческих решений. Рассматриваются ключевые этапы создания OLAP-кубов, включая определение требований, проектирование схем данных, процесс ETL (извлечение, трансформация, загрузка), а также настройка и тестирование. Особое внимание уделяется методам оптимизации, таким как индексация, партиционирование, кэширование и предварительная агрегация данных. Обсуждаются современные технологии и инструменты для реализации OLAP-решений, такие как PostgreSQL, Apache Kylin и ClickHouse. Статья подчеркивает важность OLAP-кубов в различных отраслях, включая финансы, логистику и здравоохранение, где аналитика данных играет ключевую роль в повышении эффективности и конкурентоспособности организаций. The article is devoted to the construction and optimization of OLAP cubes (Online Analytical Processing) for analytical data processing. OLAP cubes are a powerful tool for multidimensional analysis, allowing you to efficiently process large amounts of data and obtain analytical information for making management decisions. The key stages of creating OLAP cubes are considered, including defining requirements, designing data schemas, the ETL process (extraction, transformation, loading), as well as configuration and testing. Special attention is paid to optimization methods such as indexing, partitioning, caching and pre-aggregation of data. Modern technologies and tools for implementing OLAP solutions such as PostgreSQL, Apache Kylin and ClickHouse are discussed. The article highlights the importance of OLAP cubes in various industries, including finance, logistics and healthcare, where data analytics plays a key role in improving the efficiency and competitiveness of organizations. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/2500-1000-2024-12-3-146-150 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........d74f90f86dddaa7d8de02424e23db8a5 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2500-1000-2024-12-3-146-150 |
|---|