CC BY
75SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
BIG DATADA OLAP TIZIMLARINI QO'LLASHNING AMALIY AHAMIYATI
Sh. Sh. Xokimova, Z. K. Odilova, R. M. Mirzakarimov FarDU talabalari I. N. Tojimamatov, FarDU o'qituvchi
ANNOTATSIYA
Mazkur maqolada OLAP tizimlari va ularni ahamiyati, katta ma lumotlar sohasida OLAP, OLTP, MOLAP, HOLAP, ROLAP lar ustida o'rganishlar olib borilgan.
Kalit so'zlar: OLAP, OLTP, MOLAP, HOLAP, ROLAP, Big Data, Ma'lumotlar bazasi, server, ilova, ko'p o'lchovli ma'lumotlar.
Kirish.
Bugungi kunda ma'lumotlarga 21 asrning qora oltini sifatida qaralmoqda. Bu shuni anglatadiki ma'lumotlarni ishlab chiqish va ularni boshqarish masalalari kundan kunga murakkablashib, hajmi tobora tez suratlarda ortib bormoqda. Ma'lumotlarni ishlab chiqish va ularni boshqarish muammolarini katta qismini Big Datani ajralmas qismlaridan bo'lgan OLAP tizimlarni qo'llash orqali hal etish mumkin. Mazkur maqolada big datada OLAP tizimlarini qo'llashning amaliy ahamiyati o'rganilgan va tahlil qilingan.
Tadqiqot metodologiyasi
Ushbu maqolani yoritishda soha olimlari, Big data fani tadqiqotchilari va mavzu doirasida mustaqil izlanishlar olib borgan izlanuvchilarni ilmiy ishlari, yaratgan o'quv adabiyotlari asosida mantiqiy xulosa va fikrlar ishlab chiqildi. Shular asosida qiyoslangan tahliliy xulosalar olindi.
Tahlil va natijalar
Korxona miqyosidagi axborot tizimlari, qoida tariqasida, ma'lumotlarni, uning dinamikasini, tendentsiyalarini va boshqalarni murakkab ko'p o'lchovli tahlil qilish uchun mo'ljallangan ilovalarni o'z ichiga oladi. Bunday tahlil oxir-oqibat qaror qabul qilishga yordam beradi. Ko'pincha bu tizimlar qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari deb ataladi.
Buning uchun zarur bo'lgan, odatda miqdoriy ma'lumotlarga ega bo'lmasdan, biron bir boshqaruv qarorini qabul qilish mumkin emas. Buning uchun ma'lumotlar omborlarini yaratish, ya'ni olingan ma'lumotlarni statistik tahlil qilish uchun foydalanuvchilarga taqdim etish uchun ma'lumotlarni yig'ish, saralash va oldindan qayta ishlash jarayoni (va ko'pincha analitik hisobotlarni yaratish) talab qilinadi.
Ma'lumotlar ombori kontseptsiyasining asoschilaridan biri Ralf Kimball ma'lumotlar omborini "odamlar o'z ma'lumotlariga kirishlari mumkin bo'lgan joy" deb
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
ta'riflagan (masalan, Ralf Kimball, "Ma'lumotlar ombori asboblar to'plami: o'lchovli ma'lumotlar omborlarini qurishning amaliy usullari". ", John Wiley & Sons, 1996 va "The Data Webhouse Toolkit: Web-Enabled Data Warehouse qurish", Jon Wiley & Sons, 2000). Shuningdek, u ma'lumotlar omboriga qo'yiladigan asosiy talablarni ishlab chiqdi:
• saqlashdan yuqori tezlikda ma'lumotlarni olish uchun yordam;
• ichki ma'lumotlarning izchilligini qo'llab-quvvatlash;
• ma'lumotlar bo'laklari (tilim va zar) deb ataladigan narsalarni olish va taqqoslash qobiliyati;
• saqlashdagi ma'lumotlarni ko'rish uchun qulay yordamchi dasturlarning mavjudligi;
• saqlangan ma'lumotlarning to'liqligi va ishonchliligi;
• sifatli ma'lumotlarni to'ldirish jarayonini qo'llab-quvvatlash.
Ko'pincha bitta mahsulot doirasida barcha sanab o'tilgan talablarni qondirish mumkin emas. Shuning uchun, ma'lumotlar omborlarini amalga oshirish uchun odatda bir nechta mahsulotlardan foydalaniladi, ularning ba'zilari aslida ma'lumotlarni saqlash vositalaridir, boshqalari ularni olish va ko'rish vositalaridir, boshqalari ularni to'ldirish vositasidir va hokazo.
Odatdagi ma'lumotlar ombori odatda relyatsion ma'lumotlar bazasidan farq qiladi. Birinchidan, an'anaviy ma'lumotlar bazalari foydalanuvchilarga kundalik ishlarini bajarishda yordam berish uchun mo'ljallangan, ma'lumotlar omborlari esa qaror qabul qilish uchun mo'ljallangan. Masalan, mahsulotni sotish va schyot-fakturani berish tranzaktsiyalarni qayta ishlash uchun mo'ljallangan ma'lumotlar bazasi yordamida va bir necha yillar davomida sotish dinamikasini tahlil qilish orqali amalga oshiriladi, bu sizga ma'lumotlar omboridan foydalangan holda etkazib beruvchilar bilan ishlashni rejalashtirish imkonini beradi.
Ikkinchidan, muntazam ma'lumotlar bazalari foydalanuvchilarning ish jarayonida doimiy o'zgarishlarga duchor bo'ladi va ma'lumotlar ombori nisbatan barqaror: undagi ma'lumotlar odatda jadvalga muvofiq yangilanadi (masalan, haftalik, kunlik yoki soatlik, ish vaqtiga qarab). ehtiyojlar). Ideal holda, to'ldirish jarayoni allaqachon saqlangan eski ma'lumotni o'zgartirmasdan, ma'lum vaqt davomida yangi ma'lumotlarni qo'shishdir.
Uchinchidan, odatiy ma'lumotlar bazalari ko'pincha omborga kiradigan ma'lumotlar manbai hisoblanadi. Bundan tashqari, omborni tashqi manbalardan, masalan, statistik hisobotlardan to'ldirish mumkin.
Qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimlari odatda foydalanuvchini qabul qilish va tahlil qilish uchun qulay shaklda dastlabki to'plamdan turli xil namunalar
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
uchun jamlangan ma'lumotlarni taqdim etish vositalariga ega.Odatda, bunday agrégat funktsiyalar ko'p o'lchovli (va shuning uchun bog'liq bo'lmagan) ma'lumotlar to'plamini (ko'pincha giperkub yoki metakub deb ataladi) hosil qiladi, ularning o'qlari parametrlarni o'z ichiga oladi va ularning hujayralarida ularga bog'liq bo'lgan jami ma'lumotlar mavjud. Har bir o'q bo'ylab ma'lumotlar turli darajadagi tafsilotlarni ifodalovchi ierarxiyaga tuzilishi mumkin. Ushbu ma'lumotlar modeli tufayli foydalanuvchilar murakkab so'rovlarni shakllantirishlari, hisobotlarni yaratishlari va ma'lumotlarning kichik to'plamlarini olishlari mumkin.
Murakkab ko'p o'lchovli ma'lumotlarni tahlil qilish texnologiyasi OLAP (OnLine Analytical Processing) deb ataladi. OLAP ma'lumotlarni saqlashning asosiy komponentidir. OLAP kontseptsiyasi 1993 yilda taniqli ma'lumotlar bazasi tadqiqotchisi va relyatsion ma'lumotlar modeli muallifi Edgar Kodd tomonidan tasvirlangan (qarang: EF Codd, SB Codd va CTSalley, Foydalanuvchi tahlilchilarga OLAP (on-layn tahliliy ishlov berish) bilan ta'minlash: An IT mandat.texnik hisobot, 1993). 1995 yilda Codd tomonidan belgilangan talablarga asoslanib, FASMI testi (Birgalikda ko'p o'lchovli ma'lumotni tezkor tahlil qilish - umumiy ko'p o'lchovli ma'lumotni tezkor tahlil qilish) ishlab chiqilgan bo'lib, u ko'p o'lchovli tahlil uchun ilovalar uchun quyidagi talablarni o'z ichiga oladi:
• foydalanuvchiga tahlil natijalarini maqbul vaqt ichida (odatda 5 sekunddan ko'p bo'lmagan) taqdim etish, hatto unchalik batafsil tahlil qilinmasa ham;
• har qanday mantiqiy va statistik tahlilni o'tkazish imkoniyati ushbu ilova va uning oxirgi foydalanuvchi uchun ochiq shaklda saqlanishi;
• tegishli qulflash mexanizmlari va ruxsat etilgan kirish vositalarini qo'llab-quvvatlagan holda ma'lumotlarga ko'p foydalanuvchi kirishi;
• ma'lumotlarning ko'p o'lchovli kontseptual ifodalanishi, shu jumladan ierarxiya va bir nechta ierarxiyalarni to'liq qo'llab-quvvatlash (bu OLAPning asosiy talabidir);
• hajmi va saqlash joyidan qat'i nazar, har qanday zarur ma'lumotlarga kirish imkoniyati.
Shuni ta'kidlash kerakki, OLAP funksionalligi ofis ilovalaridagi eng oddiy ma'lumotlarni tahlil qilish vositalaridan tortib, server mahsulotlariga asoslangan taqsimlangan tahliliy tizimlargacha turli usullar bilan amalga oshirilishi mumkin. Ammo ushbu funksiyaning turli xil ilovalari haqida gapirishdan oldin, keling, mantiqiy nuqtai nazardan OLAP kublari nima ekanligini ko'rib chiqaylik.
OLAP tizimining ishlashi ko'p o'lchovli ma'lumotlar massivlarini qayta ishlashga asoslangan. Ko'p o'lchovli massivlar shunday joylashtirilganki, massivning har bir elementi boshqa elementlar bilan juda ko'p munosabatlarga ega. Ko'p o'lchovli massivni shakllantirish uchun OLAP tizimi kirish ma'lumotlarini boshqa tizimlardan
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
(masalan, ERP yoki CRM tizimlari) yoki tashqi kiritish orqali olishi kerak. OLAP tizimining foydalanuvchisi o'z so'roviga muvofiq tuzilgan shaklda kerakli ma'lumotlarni oladi. Belgilangan protsedura asosida siz OLAP tizimining tuzilishini tasavvur qilishingiz mumkin. Umuman olganda, OLAP tizimining tuzilishi quyidagi elementlardan iborat:
• Ma'lumotlar bazasi . Ma'lumotlar bazasi OLAP tizimining ishlashi uchun ma'lumot manbai hisoblanadi. Ma'lumotlar bazasi turi OLAP tizimining turiga va OLAP serverining algoritmlariga bog'liq. Qoida tariqasida relyatsion ma'lumotlar bazalari, ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalari, ma'lumotlar omborlari va boshqalar qo'llaniladi.
• OLAP serveri. U ko'p o'lchovli ma'lumotlar strukturasini va ma'lumotlar bazasi va OLAP tizimi foydalanuvchilari o'rtasidagi munosabatlarni boshqarishni ta'minlaydi.
• Moslashtirilgan ilovalar. OLAP tizimi strukturasining ushbu elementi foydalanuvchi so'rovlarini boshqaradi va ma'lumotlar bazasiga kirish natijalarini (hisobotlar, grafiklar, jadvallar va boshqalar) yaratadi.
Ma'lumotlarni tashkil qilish, qayta ishlash va saqlash usuliga qarab, OLAP tizimlari foydalanuvchilarning mahalliy kompyuterlarida yoki ajratilgan serverlar yordamida amalga oshirilishi mumkin. Ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlashning uchta asosiy usuli mavjud:
Mahalliy darajada. Ma'lumotlar foydalanuvchilarning kompyuterlarida joylashtirilgan. Ma'lumotlarni qayta ishlash, tahlil qilish va boshqarish mahalliy ish joylarida amalga oshiriladi. OLAP tizimining ushbu tuzilmasi ma'lumotlarni qayta ishlash tezligi, ma'lumotlar xavfsizligi va ko'p o'lchovli tahlildan cheklangan foydalanish bilan bog'liq sezilarli kamchiliklarga ega.
Relyatsion ma'lumotlar bazalari. Ushbu ma'lumotlar bazalari OLAP tizimi CRM tizimi yoki ERP tizimi bilan birgalikda ishlaganda ishlatiladi. Ma'lumotlar ushbu tizimlarning serverida relyatsion ma'lumotlar bazalari yoki ma'lumotlar omborlari ko'rinishida saqlanadi. OLAP server zarur ko'p o'lchovli tuzilmalarni shakllantirish va tahlil qilish uchun ushbu ma'lumotlar bazalariga kiradi.
Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalari. Bunda ma'lumotlar maxsus serverda maxsus ma'lumotlar ombori sifatida tashkil qilinadi. Barcha ma'lumotlar operatsiyalari ushbu serverda amalga oshiriladi, u asl ma'lumotlarni ko'p o'lchovli tuzilmalarga aylantiradi. Bunday tuzilmalar OLAP kublari deb ataladi. OLAP kubini yaratish uchun ma'lumotlar manbalari relyatsion ma'lumotlar bazalari va/yoki mijoz fayllari hisoblanadi. Ma'lumotlar serveri ma'lumotlarni dastlabki tayyorlash va qayta ishlashni amalga oshiradi. OLAP serveri OLAP kubi bilan ma'lumotlar manbalariga (relational ma'lumotlar bazalari, mijoz fayllari va boshqalar) to'g'ridan-to'g'ri kirishsiz ishlaydi.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
Ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash usuliga ko'ra, barcha OLAP tizimlarini uchta asosiy turga bo'lish mumkin.
1. ROLAP (Relational OLAP - relational OLAP systems) - bu turdagi OLAP tizimi relyatsion ma'lumotlar bazalari bilan ishlaydi. Ma'lumotlarga to'g'ridan-to'g'ri relyatsion ma'lumotlar bazasiga kirish mumkin. Ma'lumotlar relyatsion jadvallarda saqlanadi. Foydalanuvchilar an'anaviy OLAP tizimlarida bo'lgani kabi ko'p o'lchovli tahlilni amalga oshirish imkoniyatiga ega. Bunga foydalanish orqali erishiladi SQL vositalari va maxsus so'rovlar.
ROLAP ning afzalliklaridan biri bu katta hajmdagi ma'lumotlarni yanada samarali qayta ishlash qobiliyatidir. ROLAP ning yana bir afzalligi raqamli va matnli ma'lumotlarni samarali qayta ishlash qobiliyatidir.
ROLAP ning kamchiliklari orasida yomon ishlash (an'anaviy OLAP tizimlari bilan solishtirganda), chunki ma'lumotlarni qayta ishlash OLAP serveri tomonidan amalga oshiriladi. Yana bir kamchilik - SQL dan foydalanish tufayli funksionallikning cheklanishi.
2. MOLAP (Multidimensional OLAP - multidimensional OLAP tizimlari). Ushbu turdagi OLAP tizimlari an'anaviy tizimlarga tegishli. An'anaviy OLAP tizimi va boshqa tizimlar o'rtasidagi farq shundaki dastlabki tayyorgarlik va ma'lumotlarni optimallashtirish. Ushbu tizimlar, qoida tariqasida, ma'lumotlar oldindan qayta ishlanadigan maxsus serverdan foydalanadi. Ma'lumotlar ko'p o'lchovli massivlarda -OLAP kublarida shakllanadi.
MOLAP tizimlari ma'lumotlarni qayta ishlashda eng samarali hisoblanadi. ular turli foydalanuvchi so'rovlari uchun ma'lumotlarni qayta tashkil etish va tuzilishni osonlashtiradi. MOLAP analitik vositalari murakkab hisob-kitoblarni amalga oshirish imkonini beradi. MOLAP ning yana bir afzalligi so'rovlarni tez yaratish va natijalarni olish qobiliyatidir. Bu OLAP kublarining dastlabki shakllanishi bilan ta'minlanadi.
MOLAP tizimining kamchiliklari qayta ishlangan ma'lumotlar hajmining cheklanishi va ma'lumotlarning ortiqcha bo'lishini o'z ichiga oladi, chunki ko'p o'lchovli kublarni shakllantirish uchun turli jihatlarda ma'lumotlar takrorlanishi kerak.
3. HOLAP (Gybrid OLAP - gibrid OLAP tizimlari). Gibrid OLAP tizimlari ROLAP va MOLAP tizimlarining birikmasidir. Gibrid tizimlar ikkita tizimning afzalliklarini birlashtirishga harakat qildi: ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalaridan foydalanish va ma'lumotlar bazasini relyatsion boshqarish. HOLAP tizimlari relyatsion jadvallarda katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash imkonini beradi va qayta ishlangan ma'lumotlar oldindan tuzilgan ko'p o'lchovli OLAP kublariga joylashtiriladi. Ushbu turdagi tizimning afzalliklari ma'lumotlarning kengaytirilishi, tezkor ma'lumotlarni qayta ishlash va ma'lumotlar manbalariga moslashuvchan kirishdir.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
OLAP tizimlarining boshqa turlari ham bor, lekin ular OLAP tizimining mustaqil turidan ko'ra ishlab chiqaruvchilar tomonidan ko'proq marketing harakatidir. Bu turlarga quyidagilar kiradi:
WOLAP (Web OLAP). Veb-interfeysni qo'llab-quvvatlaydigan OLAP tizimining turi. Ushbu OLAP tizimlari ma'lumotlar bazalariga veb-interfeys orqali kirish imkoniyatiga ega.
DOLAP (ish stoli OLAP). Ushbu turdagi OLAP tizimi foydalanuvchilarga ma'lumotlar bazasini mahalliy ish joyiga yuklab olish va u bilan mahalliy ishlash imkonini beradi.
MobileOLAP. Bu OLAP tizimlarining xususiyati bo'lib, mobil qurilmalar yordamida ma'lumotlar bazasi bilan masofadan turib ishlash imkonini beradi.
SOLAP (Spatial OLAP). Ushbu turdagi OLAP tizimlari fazoviy ma'lumotlarni qayta ishlash uchun mo'ljallangan. U geografik axborot tizimlari va OLAP tizimlarining integratsiyasi natijasida paydo bo'ldi. Bu tizimlar ma'lumotlarni faqat alfasayisal formatda emas, balki vizual ob'yektlar va vektorlar ko'rinishida ham qayta ishlash imkonini beradi.
OLAP tizimidan foydalanish tashkilotga joriy faoliyat va rivojlanish istiqbollari bilan bog'liq turli vaziyatlarni bashorat qilish va tahlil qilish qobiliyatini beradi. Ushbu tizimlarni korxona darajasidagi avtomatlashtirish tizimlariga qo'shimcha sifatida ko'rish mumkin. OLAP tizimlarining barcha afzalliklari bevosita manba ma'lumotlarining aniqligi, ishonchliligi va hajmiga bog'liq. OLAP tizimining asosiy afzalliklari quyidagilardan iborat:
Dastlabki ma'lumotlar va tahlil natijalarining izchilligi. OLAP tizimi mavjud bo'lganda, har doim ma'lumot manbasini kuzatish va olingan natijalar va manba ma'lumotlari o'rtasidagi mantiqiy munosabatni aniqlash mumkin. Tahlil natijalarining sub'ektivligi kamayadi.
Ko'p o'lchovli tahlillarni o'tkazish. OLAP tizimidan foydalanish dastlabki ma'lumotlar to'plamiga asoslangan voqealarni rivojlantirish uchun ko'plab stsenariylarni olish imkonini beradi. Tahlil vositalari tufayli vaziyatlarni "agar nima bo'ladi" tamoyili bo'yicha modellashtirish mumkin.
Batafsil nazorat. Natijalar taqdimotining tafsilotlari foydalanuvchilarning ehtiyojlariga qarab farq qilishi mumkin. Bunday holda, murakkab tizim sozlamalarini o'tkazish va hisob-kitoblarni takrorlashning hojati yo'q. Hisobot qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan aniq ma'lumotlarni o'z ichiga olishi mumkin.
Yashirin bog'liqliklarni ochib beradi. Ko'p o'lchovli munosabatlarni o'rnatish orqali ishlab chiqarish faoliyatiga ta'sir qiluvchi turli jarayonlar yoki vaziyatlarda yashirin bog'liqliklarni aniqlash va aniqlash mumkin bo'ladi.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
Yagona platforma yaratish. OLAP tizimidan foydalanish orqali korxonadagi barcha prognozlash va tahlil jarayonlari uchun yagona platforma yaratish mumkin bo'ladi. Xususan, OLAP tizimi ma'lumotlari byudjet prognozlarini, sotish prognozlarini, sotib olish prognozlarini, strategik rivojlanish rejalarini va boshqalarni yaratish uchun asosdir.
Yaqinda nashr etilgan "Ma'lumotlar bazalariga kirish" turkum maqolalarida (Qarang: ComputerPress № 3'2000 - 3'2001), biz turli xil texnologiyalar va axborot tizimlarini yaratish uchun foydalaniladigan dasturiy vositalar - ish stoli va server DBMS, ma'lumotlarni loyihalash vositalari , ilovalarni muhokama qildik. ishlab chiqish vositalari, shuningdek, Business Intelligence - hozirda dunyoda, jumladan, mamlakatimizda tobora ommalashib borayotgan korxona miqyosidagi ma'lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash vositalari. Shunga qaramasdan, Business Intelligence vositalaridan foydalanish masalalari va ushbu toifadagi ilovalarni yaratishda foydalaniladigan texnologiyalar hali ham mahalliy adabiyotlarda yetarlicha yoritilmaganligini unutmang. Yangi maqolalar turkumida biz ushbu bo'shliqni to'ldirishga harakat qilamiz va ushbu ilovalarning asosida yotgan texnologiyalar haqida gapiramiz. Amalga oshirish misollari sifatida biz asosan Microsoft OLAP texnologiyalaridan foydalanamiz (asosan Microsoft SQL Server 2000 da tahlil xizmatlari), lekin materialning asosiy qismi boshqa vositalar foydalanuvchilari uchun foydali bo'ladi.
Biz OLAP va ko'p o'lchovli kublar tushunchasini batafsil ko'rib chiqamiz kerak. OLAP tamoyillarini tasvirlash uchun biz foydalanadigan relyatsion ma'lumotlar bazasiga misol sifatida biz Microsoft SQL Server yoki Microsoft Access-ga kiritilgan Northwind ma'lumotlar bazasidan foydalanamiz, bu ulgurji oziq-ovqat savdo operatsiyalari haqidagi ma'lumotlarni saqlaydigan odatiy ma'lumotlar bazasi. ta'minot kompaniyasi. Bunday ma'lumotlarga etkazib beruvchilar, mijozlar, etkazib beruvchilar, etkazib beriladigan tovarlar ro'yxati va ularning toifalari, buyurtmalar va buyurtma qilingan tovarlar to'g'risidagi ma'lumotlar, kompaniya xodimlarining ro'yxati kiradi. Batafsil tavsif Northwind ma'lumotlar bazalarini ma'lumotnomada topish mumkin Microsoft tizimlari SQL Server yoki Microsoft Access - bo'sh joy yo'qligi sababli uni bu yerda taqdim etmayapmiz.
OLAP kontseptsiyasini o'rganish uchun barcha buyurtma qilingan tovarlar va berilgan schyot-fakturalar tafsilotlarini qaytaradigan so'rovni yaratib, hisob-fakturalar ko'rinishi , mahsulotlar va toifalar jadvallaridan foydalanamiz: Access da so'rov quyidagicha ko'rinadi:
Invoices.Country, Invoices.City, Invoices.Customers.CompanyName sifatida mijoz nomi, Invoices.Satuvchi, Invoices.OrderDate, Categories.CategoryName, Invoices. MahsulotName, Invoices.Shippers.CompaniceName,
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023
ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
Invoices.Shippers.CompaniceSINvoices.Shippers.Companice.AS.Nvoices.Shippers.Shi ppers.Shirkat Invoicesini tanlang. INNER JOIN Products ON Invoices.ProductID = Products.ProductID) ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID/
Bu so'rov barcha berilgan schyot-fakturalar haqidagi ma'lumotlarni, shuningdek, buyurtma qilingan mahsulotlar toifalari va mahsulotlarning o'zlari haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan "Kategoriyalar" va "Mahsulotlar" jadvallarini o'z ichiga olgan "Invoyslar" ko'rinishiga kiradi. Ushbu so'rov natijasida biz buyurtma ma'lumotlari to'plamini olamiz, shu jumladan buyurtma qilingan mahsulotning toifasi va nomi, buyurtma berilgan sana, schyot-fakturani bergan shaxsning ismi, shahar, mamlakat va kompaniya nomi. buyurtma beruvchining, shuningdek etkazib berish uchun mas'ul kompaniyaning nomi.
Ikki o'lchovli jadvallar to'plamini kubni yuzlariga parallel bo'lgan tekisliklari bilan kesish orqali olishingiz mumkin (ular kesmalar va bo'laklar atamalari bilan belgilanadi).
Shubhasiz, kub kataklaridagi ma'lumotlarni GROUP BY bandi bilan mos keladigan so'rov yordamida ham olish mumkin. Bundan tashqari, ba'zi elektron jadvallar (xususan, Microsoft Excel 2000) sizga uch o'lchamli ma'lumotlar to'plamini qurish va kubning turli bo'limlarini uning chetiga parallel ravishda ishchi kitob (ish kitobi) varag'ida tasvirlangan ko'rish imkonini beradi.
Agar WHERE bandida to'rt yoki undan ortiq parametr mavjud bo'lsa, natijada olingan qiymatlar to'plami (shuningdek, OLAP kubi deb ataladi) 4 o'lchovli, 5 o'lchovli va hokazo bo'lishi mumkin.
Tizimga ma'lumotlarni kiritish uchun ish joyi
Rejalashtirilgan ma'lumotlarni yuklash
Firebird/Interbase DBMSning oraliq ma'lumotlar ombori
SCIENTIFIC PROGRESS
VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
Axborot istemolchilari tahlilchilarning ish joyi
Yaratilgan axborot kublari
XULOSA
Ushbu mustaqil ishda biz OLAP asoslari bilan tanishdik. Biz quyidagilarni bilib
oldik:
Ma'lumotlar omborlarining maqsadi foydalanuvchilarni statistik tahlil qilish va boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun ma'lumotlar bilan ta'minlashdir.
Ma'lumotlar omborlari ta'minlashi kerak yuqori tezlik ma'lumotlarni olish, ma'lumotlarning bo'laklari deb ataladigan narsalarni olish va taqqoslash imkoniyati, shuningdek ma'lumotlarning izchilligi, to'liqligi va ishonchliligi.
OLAP (On-Line Analytical Processing) ma'lumotlar omborlarini qurish va ulardan foydalanishning asosiy komponentidir. Ushbu texnologiya ko'p o'lchovli ma'lumotlar to'plamini - OLAP kublarini qurishga asoslangan bo'lib, ularning o'qlari
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
parametrlarni o'z ichiga oladi va hujayralar ularga bog'liq bo'lgan jamlangan ma'lumotlarni o'z ichiga oladi.
OLAP funksiyasiga ega ilovalar foydalanuvchiga tahlil natijalarini maqbul vaqt ichida taqdim etishi, mantiqiy va statistik tahlilni amalga oshirishi, ma'lumotlarga ko'p foydalanuvchilar kirishini qo'llab-quvvatlashi, ma'lumotlarning ko'p o'lchovli kontseptual tasvirini amalga oshirishi va har qanday zarur ma'lumotlarga kirish imkoniyatiga ega bo'lishi kerak.
Bundan tashqari, biz OLAP kublarini mantiqiy tashkil etishning asosiy tamoyillarini ko'rib chiqdik, shuningdek, ko'p o'lchovli tahlilda ishlatiladigan asosiy atamalar va tushunchalarni o'rgandik. Va nihoyat, biz nima ekanligini bilib oldik turli xil turlari OLAP kub o'lchamlaridagi ierarxiyalar.
Ushbu turkumning keyingi maqolasida biz ma'lumotlar omborlarining odatiy tuzilishini ko'rib chiqamiz, mijoz va server OLAP nimadan iboratligi haqida gapiramiz, shuningdek, ko'p o'lchovli ma'lumotlarni saqlashning ba'zi texnik jihatlariga to'xtalib o'tamiz.
1993 yilda ma'lumotlar bazalarini qurishda relyatsion yondashuv asoschisi Edgar Kodd va uning hamkorlari (Edgar Kodd, matematik va IBM hamkori) "Arbor Software" kompaniyasi (bugungi kunda bu mashhur Hyperion Solutions kompaniyasi) tashabbusi bilan maqola chop etdi. , "Tahlilchi foydalanuvchilari uchun OLAP (operatsion tahliliy ishlov berish) ni taqdim etish" deb nomlangan, unda OLAP texnologiyasining 12 ta xususiyati shakllantirilgan, keyinchalik ular yana oltitasi bilan to'ldirildi. Ushbu qoidalar yangi va juda istiqbolli texnologiyaning asosiy mazmuniga aylandi.
Texnologiyaning asosiy xususiyatlari OLAP (asosiy): ma'lumotlarning ko'p o'lchovli kontseptual tasviri; ma'lumotlarni intuitiv manipulyatsiya qilish; ma'lumotlarning mavjudligi va batafsilligi; partiya ma'lumotlarni chiqarish talqinga qarshi; OLAP tahlil modellari;
mijoz-server arxitekturasi (OLAP-ga ish stolidan kirish mumkin); shaffoflik (tashqi ma'lumotlarga shaffof kirish); ko'p foydalanuvchi qo'llab-quvvatlash. Maxsus xususiyatlar(maxsus): rasmiylashtirilmagan ma'lumotlarni qayta ishlash;
OLAP natijalarini saqlash: ularni dastlabki ma'lumotlardan alohida saqlash; etishmayotgan qiymatlarni istisno qilish; etishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
Hisobotning xususiyatlari(Hisobot):
• hisobot berishda moslashuvchanlik;
• standart hisobot ko'rsatkichlari;
• ma'lumotlarni olishning jismoniy qatlamini avtomatik sozlash.
• O'lchovlarni boshqarish(O'lcham):
• o'lchovlarning universalligi;
• cheksiz miqdordagi o'lchamlar va yig'ish darajalari;
• o'lchamlar orasidagi cheksiz miqdordagi operatsiyalar.
Tarixan, bugungi kunda "OLAP" atamasi nafaqat oxirgi foydalanuvchi ma'lumotlarining ko'p o'lchovli ko'rinishini, balki maqsadli ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarning ko'p o'lchovli tasvirini ham anglatadi. Mustaqil atamalarning paydo bolishi aynan shu bilan bogliq. "Relational OLAP"(ROLAP) va "Ko'p o'lchovli OLAP"(MOLAP).
OLAP-xizmati real vaqt rejimida katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish vositasidir. OLAP - tizimi bilan o'zaro aloqada bo'lgan foydalanuvchi bir vaqtning o'zida ma'lumotlarni moslashuvchan ko'rishni amalga oshirishi, o'zboshimchalik bilan ma'lumotlar bo'laklarini olishi va tafsilotlarni aniqlash, konvolyutsiya, oxirigacha taqsimlash, ko'p parametrlarda vaqtni taqqoslash bo'yicha analitik operatsiyalarni bajarishi mumkin. OLAP tizimi bilan barcha ishlar mavzu sohasi bo'yicha amalga oshiriladi va biznes vaziyatining statistik jihatdan haqiqiy modellarini yaratishga imkon beradi.
OLAP dasturiy ta'minoti - onlayn ma'lumotlarni tahlil qilish vositasidir omborida joylashgan. Asosiy xususiyat shundaki, bu vositalar axborot texnologiyalari sohasidagi mutaxassis emas, ekspert statistik emas, balki boshqaruvning amaliy sohasi mutaxassisi - bo'lim, bo'lim, boshqaruv va boshqarma menejeri tomonidan foydalanish uchun mo'ljallangan. , nihoyat, rejissyor. Tahlilchi bilan muloqot qilish uchun mo'ljallangan vositalar kompyuter bilan emas, balki muammo bilan. OLAP kubini ko'rdik, bu bizga ma'lumotlarni o'lchovda baholash imkonini beradi.
Ko'p o'lchovli OLAP kubi va statistik ishlov berish uchun mos keladigan matematik algoritmlar tizimi istalgan vaqt oralig'ida har qanday murakkablikdagi ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Mamasidiqova, I., Husanova, O., Madaminova, A., & Tojimamatov, I. (2023). DATA MINING TEXNALOGIYALARI METODLARI VA BOSQICHLARI HAMDA DATA SCIENCE JARAYONLAR. Центральноазиатский журнал образования и инноваций, 2(3 Part 2), 18-21.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 4 I ISSUE 3 I 2023 _ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=222ff7
2. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN'IY NEYRON TARMOQLARINI O 'QITISH USULLARI. Oriental renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences, 2(12), 191-203.
3. Nurmamatovich, T. I. (2021). RAQAMLIIQTISODIYOTNING GLOBALLASHUV JARAYONIDA IQTISOD TARMOQLARIDA QO'LLANILISHINING ASOSIY YO'NALISHLARI. Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы Международной, 291.
4. Tuychievich, B. M., & Nurmamatovich, T. I. (2021). ЖАМИЯТДА РА^АМЛИ И^ТИСОДМЁТ. Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы Международной, 189.
5. Kizi, A. Z. I., & Nurmamatovich, T. I. (2021). ZAMONAVIY DASTURLASH FANINI O'QITISHDA PYTHON DASTURLASH VOSITALARI YORDAMIDA AMALIY DASTURLAR YARATISHNING AHAMIYATI. Н34 Наука и инновации в XXI веке: Материалы Международной, 264.
6. Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN'IY NEYRON TARMOQLARINI O 'QITISH USULLARI.
7. Usmonov, B., Rakhimov, Q., & Akhmedov, A. (2023, March). The problem of takeoff and landing of a hereditarily deformable aircraft in a turbulent atmosphere. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2612, No. 1, p. 060015). AIP Publishing LLC.
8. Усмонов, Б. Ш., & Рахимов, К. О. (2020). Построение математической модели в прямой и вариационной постановке задачи изгибно-крутильного колебания наследственно-деформируемого крыла самолета. Проблемы вычислительной и прикладной математики, (5), 108-119.
9. УСМОНОВ, Б., & РАХИМОВ, К. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ Учредители: Научно-инновационный центр информационно-коммуникационных технологий, (4), 50-59.
10. Usmonov, В., & Rakhimov, Q. (2019). Vibration analysis of airfoil on hereditary deformable suspensions. In E3S Web of Conferences (Vol. 97, p. 06006). EDP Sciences.
