Essbase

Essbase - это система управления многомерными базами данных (MDBMS), которая предоставляет платформу многомерных баз данных, на которой можно создавать аналитические приложения. Essbase начиналась как продукт компании Arbor Software, которая объединилась с Hyperion Software в 1998 году. Oracle Corporation приобрела Hyperion Solutions Corporation в 2007 году, с 2009 года ^{[Обновить]}Oracle продавала Essbase как «Oracle Essbase» (локальный продукт), а в последнее время Essbase является предлагается как часть Oracle Analytics Cloud. До конца 2005 года IBM также продавала OEM-версию Essbase как DB2 OLAP Server. ^[1]

Исследователь баз данных Э. Ф. Кодд ввел термин «оперативная аналитическая обработка» ( OLAP ) в техническом документе ^{[2], в} котором изложены двенадцать правил для аналитических систем (намек на его более ранний знаменитый набор из двенадцати правил, определяющих реляционную модель ). В этом техническом описании, опубликованном Computerworld , было несколько явных ссылок на функции Essbase, и когда позже выяснилось, что Codd был спонсирован Arbor Software, Computerworld отозвала этот документ. ^[3]

В отличие от «обработки транзакций в режиме онлайн» ( OLTP ), OLAP определяет технологию базы данных, оптимизированную для обработки человеческих запросов, а не транзакций. Результатом такой ориентации стало то, что многомерные базы данных ориентировали свои требования к производительности на другой набор тестов ( Analytic Performance Benchmark , APB-1), чем на RDBMS ( Transaction Processing Performance Council (TPC)).

Hyperion переименовал многие свои продукты в 2005 году, дав Essbase официальное название Hyperion System 9 BI + Analytic Services , но это новое имя в значительной степени игнорировалось практиками. Позже бренд Essbase был возвращен к официальному названию продукта в маркетинговых целях, но серверное программное обеспечение по-прежнему носило название «Аналитические услуги», пока оно не было включено в продукт Oracle Business Intelligence Foundation Suite (BIFS). ^[4]

В августе 2005 года журнал Information Age назвал Essbase одним из 10 самых влиятельных технологических инноваций за предыдущие 10 лет ^[5] наряду с Netscape , BlackBerry , Google , виртуализацией , голосовой связью по IP ( VOIP ), Linux , XML , Процессор Pentium и ADSL . Редактор Кенни Макивер сказал: «Hyperion Essbase была технологией многомерных баз данных, которая поместила онлайн-аналитическую обработку на карту бизнес-аналитики. Она стимулировала создание множества конкурирующих продуктов OLAP - и миллиардов кубов OLAP».

История и мотивация [ править ]

Essbase изначально был разработан для решения проблем масштабируемости, связанных с электронными таблицами, такими как Lotus 1-2-3 и Microsoft Excel . Действительно, в патенте (срок действия которого истек) Essbase использует электронные таблицы как мотивирующий пример, чтобы проиллюстрировать необходимость в такой системе. ^[6]

В этом контексте «многомерный» относится к представлению финансовых данных в формате электронной таблицы. Типичная электронная таблица может отображать временные интервалы вдоль заголовков столбцов и имена учетных записей в заголовках строк. Например:

Например, если пользователь хочет разбить эти значения по регионам, это обычно включает дублирование этой таблицы на нескольких электронных таблицах:

Альтернативное представление этой структуры потребовало бы трехмерной сетки электронной таблицы, что породило идею о том, что «Время», «Счет» и «Регион» являются измерениями . По мере добавления в систему дополнительных измерений становится очень трудно поддерживать электронные таблицы, которые правильно представляют многомерные значения. Многомерные базы данных, такие как Essbase, предоставляют хранилище данных для значений, которые существуют, по крайней мере, концептуально, в многомерном « гиперкубе ».

Редкость [ править ]

По мере увеличения количества и размера измерений разработчики многомерных баз данных все чаще сталкиваются с техническими проблемами при физическом представлении данных. Допустим, в приведенный выше пример добавлены параметры «Клиент» и «Продукт»:

Если многомерная база данных зарезервировала место для хранения для всех возможных значений, ей нужно было бы хранить 2 400 000 000 (4 × 4 × 3 × 10 000 × 5 000) ячеек. Если программное обеспечение отображает каждую ячейку как 64-битное значение с плавающей запятой , это соответствует требованиям к памяти не менее 17 гигабайт (ровно 19,2 ГБ). На практике, конечно, количество комбинаций «Клиент» и «Продукт», содержащих значимые значения, будет составлять крошечное подмножество всего пространства. Это свойство многомерных пространств называется разреженностью .

Агрегация [ править ]

Системы OLAP обычно обеспечивают несколько уровней детализации в каждом измерении, упорядочивая элементы каждого измерения в одну или несколько иерархий . Например, измерение времени может быть представлено в виде иерархии, начинающейся с «Общее время» и разбитой на несколько лет, затем кварталы, затем месяцы. Параметр «Счета» может начинаться с «Прибыль», которая подразделяется на «Доход» и «Расходы» и так далее.

В приведенном выше примере, если «Продукт» представляет отдельные артикулы продукта , аналитики могут также захотеть составить отчеты с использованием таких агрегатов, как «Группа продуктов», «Семейство продуктов», «Линия продуктов» и т. Д. Аналогично, для «Клиента» естественные агрегаты. может расположить клиентов в соответствии с географическим положением или отраслью.

Количество агрегированных значений, подразумеваемых набором входных данных, может стать удивительно большим. Если измерения «Клиент» и «Продукт» фактически имеют шесть «поколений», то одна точка данных влияет на 36 (6 × 6) агрегированных значений. Отсюда следует, что если все эти агрегированные значения должны быть сохранены, необходимый объем пространства пропорционален произведению глубины всех агрегированных измерений. Для больших баз данных это может привести к тому, что эффективные требования к хранилищу во много сотен раз превысят размер агрегируемых данных.

Блочное хранилище (Essbase Analytics) [ править ]

Начиная с версии 7, Essbase поддерживает два «варианта хранения», которые используют преимущества разреженности для минимизации объема физической памяти и дискового пространства, необходимых для представления больших многомерных пространств. В патенте Essbase ^[6] описан оригинальный метод, направленный на уменьшение объема необходимой физической памяти без увеличения времени, необходимого для поиска тесно связанных значений. С введением альтернативных вариантов хранения в маркетинговых материалах это было названо Опцией блочного хранения ( Essbase BSO ), позже именуемой Essbase Analytics .

Короче говоря, Essbase требует, чтобы разработчик пометил размеры как «плотные» или «разреженные». Затем система упорядочивает данные для представления гиперкуба в «блоки», где каждый блок представляет собой многомерный массив, состоящий из «плотных» измерений, и пространство выделяется для каждой потенциальной ячейки в этом блоке. Редкость используется, потому что система создает блоки только тогда, когда это необходимо. В приведенном выше примере предположим, что разработчик пометил «Учетные записи» и «Время» как «плотные», а «Регион», «Клиент» и «Продукт» - как «разреженные». Если имеется, скажем, 12 000 комбинаций региона, клиента и продукта, которые содержат данные, то будет создано только 12 000 блоков, причем каждый блок будет достаточно большим, чтобы хранить все возможные комбинации учетных записей и времени.Таким образом, количество хранимых ячеек составляет 192000 (4 × 4 × 12000), что требует менее 2 гигабайт. памяти (точно 1536 МБ) плюс размер индекса, используемого для поиска соответствующих блоков.

Поскольку база данных скрывает эту реализацию от интерфейсных инструментов (т. Е. Отчет, который пытается получить данные из несуществующих ячеек, просто видит "нулевые" значения), по всему гиперкубу можно перемещаться естественным образом, и можно загружать значения в любую ячейку в интерактивном режиме.

Механизм вычислений [ править ]

Пользователи могут указать вычисления в Essbase BSO как:

• агрегирование значений через размерные иерархии;
• сохраненные вычисления по элементам измерения;
• «динамически вычисляемые» элементы измерения; или же
• процедурные «сценарии вычислений», которые воздействуют на значения, хранящиеся в базе данных.

Первый метод (агрегирование измерений) осуществляется неявно посредством сложения или выборочной маркировки ветвей иерархии, которые нужно вычесть, умножить, разделить или игнорировать. Кроме того, результат этого агрегирования может быть сохранен в базе данных или рассчитан динамически по запросу - члены должны быть помечены как «Сохраненные» или «Динамические вычисления». чтобы указать, какой метод будет использоваться.

Второй метод (сохраненные вычисления) использует формулу для каждого вычисляемого элемента измерения - когда Essbase вычисляет этот элемент, результат сохраняется для этого элемента, как значение данных.

Третий метод (динамическое вычисление) задается точно в том же формате, что и сохраненные вычисления, но вычисляет результат, когда пользователь обращается к значению, адресованному этим членом; система не хранит такие рассчитанные значения.

Четвертый метод (сценарии вычислений) использует процедурный язык программирования, специфичный для вычислителя Essbase. Этот тип вычислений может воздействовать на любое значение данных в гиперкубе и, следовательно, может выполнять вычисления, которые нельзя выразить простой формулой.

Сценарий вычислений также должен быть выполнен для запуска вычисления агрегированных значений или сохраненных вычислений, как описано выше - для выполнения этого типа вычислений можно использовать встроенный сценарий вычислений (называемый «вычислением по умолчанию»).

Совокупное хранилище (Enterprise Analytics) [ править ]

Хотя блочное хранилище эффективно минимизирует требования к хранилищу, не влияя на время извлечения, оно имеет ограничения в обработке агрегированных данных в больших приложениях, что мотивирует внедрение второго механизма хранения, названного Aggregate Storage Option ( Essbase ASO ) или, в последнее время, Enterprise Analytics . Этот вариант хранения делает базу данных более похожей на базу данных OLAP, такую ​​как службы SQL Server Analysis Services .

После загрузки данных Essbase ASO не сохраняет агрегированные значения, а вычисляет их по запросу. Для больших баз данных, где время, необходимое для генерации этих значений, может стать неудобным, база данных может материализовать одно или несколько агрегированных "представлений", состоящих из одного агрегированного уровня для каждого измерения (например, база данных может вычислить все комбинации пятого генерации продукта с третьим поколением клиента), и эти представления затем используются для генерации других агрегированных значений, где это возможно. Этот процесс можно частично автоматизировать, когда администратор указывает объем дискового пространства, который может быть использован, а база данных создает представления в соответствии с фактическим использованием.

Этот подход имеет серьезный недостаток в том, что куб не может рассматриваться для целей вычислений как один большой гиперкуб, поскольку агрегированные значения не могут напрямую контролироваться, поэтому обратная запись из интерфейсных инструментов ограничена, а сложные вычисления, которые не могут быть выражены как Выражения многомерных выражений невозможны.

Механизм вычислений [ править ]

Essbase ASO может определять вычисления как:

• агрегирование значений через размерные иерархии; или же
• динамически вычисляемые элементы измерения.

Первый метод (агрегирование измерений) в основном дублирует алгоритм, используемый Essbase BSO.

Второй метод (динамические вычисления) оценивает выражения многомерных выражений относительно элементов измерения.

Пользовательский интерфейс [ править ]

Большинство пользователей Essbase работают с данными Essbase через надстройку для Microsoft Excel (ранее также Lotus 1-2-3 ), известную как Smart View. Надстройка Essbase - это стандартный подключаемый модуль для Microsoft Excel, который создает дополнительное меню, которое можно использовать для подключения к базам данных Essbase, получения или записи данных и навигации по измерениям куба («Увеличить», «Повернуть» и т. Д.) . ^[7]

В 2005 году Hyperion начал предлагать инструмент визуализации под названием Hyperion Visual Explorer (HVE), который был OEM от Tableau Software . Программное обеспечение Tableau возникло в Стэнфордском университете как исследовательский проект, спонсируемый государством, с целью изучения новых способов взаимодействия пользователей с реляционными базами данных и базами данных OLAP . Hyperion и Tableau построили вместе первые версии программного обеспечения Tableau, которое было разработано специально для многомерных (OLAP) баз данных. Oracle быстро расторгла соглашение OEM с Tableau Software вскоре после приобретения Hyperion в 2007 году.

Большинство других известных поставщиков аналитических услуг предоставляют пользовательские приложения с поддержкой Essbase и включают;

• Hyperion Analyzer (он же Hyperion System 9 BI + Web Analysis)
• Отчеты Hyperion (также известные как Hyperion System 9 BI + Financial Reporting)
• Отчетность Hyperion Enterprise
• Hyperion Business Intelligence (также известный как Hyperion System 9 BI + Interactive Reporting и Brio Interactive Reporting)
• Hyperion SQR (также известный как Hyperion System 9 BI + Production Reporting)
• Alphablox
• Arcplan dynaSight (также известный как Arcplan Enterprise)
• Oracle Business Intelligence Suite Enterprise Edition (также известный как OBIEE, Siebel Analytics)
• Система управления электронными таблицами Dodeca ^[8]
• Надстройка Dodeca Excel для Essbase ^[9]
• Reporting Suite ^[10]
• EV Analytics ^[11]

Предыдущие предложения от Hyperion получили новые имена, как указано ниже:

API-интерфейсы доступны для C , Visual Basic и Java , а поддержка встроенных сценариев доступна для Perl . Стандартизированный протокол XML для анализа может запрашивать источники данных Essbase, используя язык многомерных выражений.

В 2007 году корпорация Oracle начала объединять инструменты Hyperion BI в Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus.

Административный интерфейс [ править ]

Для администрирования приложений Essbase можно использовать ряд стандартных интерфейсов:

• ESSCMD , оригинальный интерфейс командной строки для команд администрирования;
• MaxL , «язык многомерного доступа к базе данных», который предоставляет как расширенный набор команд ESSCMD, но с синтаксисом, более похожим на SQL , так и поддержку запросов MDX ;
• Essbase Application Manager , оригинальный клиент администрирования графического интерфейса Microsoft Windows , совместимый с версиями Essbase до 7.0;
• Службы администрирования Essbase , позже переименованные в Службы администрирования аналитики , а затем снова в «Службы администрирования Essbase» в версии 9.3.1, поддерживаемый в настоящее время клиент администрирования с графическим интерфейсом ; а также
• Essbase Integration Server для поддержки структуры и содержимого баз данных Essbase на основе моделей данных, полученных из реляционных или файловых источников данных.

Облачные предложения [ править ]

С 2017 года Essbase Cloud доступен как часть Oracle Analytics Cloud (OAC), набора аналитических решений, включающих отчеты и информационные панели, визуализацию данных, встроенную подготовку данных и мобильные устройства. ^[12]

Конкуренты [ править ]

Среди OLAP, аналитических продуктов Essbase (HOLAP / MOLAP) на рынке есть несколько серьезных конкурентов, среди которых SAP BPC, Microsoft SQL Server Microsoft Analysis Services (MOLAP, HOLAP, ROLAP), IBM Cognos (ROLAP), IBM / Cognos / Applix TM1 (MOLAP), Oracle OLAP (ROLAP / MOLAP), MicroStrategy (ROLAP) и EXASolution (ROLAP).

Также обратите внимание, что из перечисленных выше конкурентов, включая Essbase, все используют разнородные реляционные ( Microsoft SQL Server , Oracle, IBM DB / 2, TeraData, Access и т. Д.) Или нереляционные источники данных (Excel, текстовые файлы, файлы CSV и т. Д.) .) для подачи кубов (фактов и размерных данных), за исключением Oracle OLAP, который может использовать только реляционный источник Oracle.

Экспорт и / или миграция продукта Essbase [ править ]

С 2009 года ^{[Обновить]}две опции могут экспортировать кубы Essbase в другие форматы:

1. CubePort , коммерческое приложение для преобразования, преобразует кубы Essbase в продукт Microsoft SQL Server Analysis Services. Этот продукт выполняет преобразование объекта в объект, составляющие куб Essbase, включая: схему, формулы элементов, сценарии вычисления, загрузку данных (правила загрузки), сценарии отчетов в запросы многомерных выражений, переменные подстановки и модель безопасности. Он может извлекать из любой версии платформы Essbase, включая Oracle / Hyperion Essbase в Windows, Unix, AIX, HP UX, Solaris, IBM DB / 2 OLAP или AS / 400 Showcase Essbase.
2. OlapUnderground Outline Extractor выполняет чистый, элементарный экспорт контура, хотя он не создает никаких новых объектов напрямую. Результатом является простой текстовый файл, который можно косвенно перенести в другие продукты OLAP, среди прочего, например, для синхронизации контуров. Схема экстрактор теперь поддерживается, поддерживается и распространяется бесплатно по прикладной OLAP, Inc.

См. Также [ править ]

• OLAP
• Oracle OLAP
• Бизнес-аналитика
• Хранилище данных
• Планирование Гипериона
• Сравнение серверов OLAP

Ссылки [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

• Essbase
• Oracle EPM, бизнес-аналитика и хранилища данных
• Oracle Essbase
• Гиперион в Oracle
• документация v21.1
• документация v19.3
• Документация по v11.1.2.4
• Документация по v11.1.2.3
• Документация по v11.1.1.3
• документация v9.3.1