OLAP nedir?

Günümüzde bir çok şirket geçmiş dönemlerde söylendiğinde hayal olarak görebileceğimiz boyutlarda veri tabanlarına sahiptir. 1990’lı yıllarda ise iş verisine dayalı iş analizi için On-Line Analitik Süreç (OLAP, On-Line Analytic Processing) adı verilen bir sistem ile tanışılmıştır.

“Olap (On Line Analytical Processing ) çok boyutlu çevrede veri analizini destekleyen sorgu bazlı metoddur.” OLAP, uzman kişinin sisteme olan bakış açısını sistemi kullanan kişilerin anlayacağı biçimde ifade ederek, ham veriden dönüştürülmüş bilgi üzerinde mümkün olan incelemelerin büyük çoğunluğuna hızlı, tutarlı, interaktif biçimde erişip analizcilere, yöneticilere ve uygulayıcılara veriden çeşitli kavrayışlar sağlayan bir yazılım teknolojisi kategorisidir.

OLAP hepimizin sıklıkla kullanmış olduğu ilişkisel veritabanlarında depolanan enformasyondan çok boyutlu veri küpü kurmaya olanak sağlayan bir teknolojidir. Kullanıcılar verileri karmaşık problemlerde cevap vermek üzere kullanmaktadır. OLAP‘ın kullanım alanına dair bir örnek verecek olursak; örneğin bir şirket kendi ürünlerini belirlediği periyotlarda (hafta , onbeş gün, ay,mevsim, yıl vs.) hangi şubelerin, bayilerin ürünlerinden ne kadar sipariş ettiğini, sattığını ve bunun gibi birçok sorulara OLAP yardımıyla cevap verebilmektedir.

OLAP küpleri, OLTP sistemlerinde bulunan verilerden yararlanarak özetleme yapar. Aslında OLAP ‘ı Excel programındaki özet tablolara benzetebiliriz. OLAP küpleri finansal raporlama, kalite izleme, karlılık analizleri, pazarlama analizleri gibi konularda faydalı olabilir. OLAP küpleri kurumsal düzeyde verileri depolamak amacıyla veri ambarlama tekniklerini kullanır.

OLAP Veritabanlarının Özellikleri :

• Şeffaflık,
• Erişilebilirlik,
• Her seviyede sorgulama için aynı performansı gösterebilme özelliği,
• İstemci-Sunucu yapısında olması,
• Sınırsız şekilde çarpraz raporlama olanağının olması,
• En alt seviyedeki verilerin otomatik olarak ayarlanması,
• Her şarta uygun boyutlandırılabilirlik,
• Çok kullanıcı desteğinin olması,
• Her seviyede verilerin değiştirilebilir olması,
• Esnek raporlama özelliği,
• Boyut ve gruplamalarda sınır olmaması

OLAP’ın bize yapacağı getiriler, normalde kullandığımız ilişkisel veri tabanlarına göre çok daha üstün olan işlem hızı yani performans olacaktır. Bunun yanı sıra ilişkisel veri tabanlarında sorgularla yapmakta çok zorlanacağımız hatta yapamayacağımız karışık sorgulara imkan sağlamaktadır.

Bir küp oluşturulurken bir ana veri tablosu kullanılır. Bu veri tablosu küpün boyutları aracılığı ile özetlenecek olan ölçü birimlerinin bulunduğu olay (fact) tablosudur. Olay tablosu boyut tabloları ile ilişkilendirilir. Boyut tabloları zaman, ürün, bayi, bölge, şehir gibi nesnelerden oluşur. Her bir boyut tablosu kendi içerisinde düzeylere ayrılır. Örneğin, ürün tablosunun düzeyleri Gazlı Meşrubatlar, Sıvı Yağlar, Bisküviler, Buzdolabı, Çamaşır Makinesi vb. düzeylere ayrılabileceği gibi Hızlı Tüketim Malları, Beyaz Eşya gibi düzeylere de ayrılabilir. Bu düzeyler ise boyut tablolarının bir kolonunu oluşturur. Boyutlar raporlamanın zenginleşmesini sağlarlar. Olay tablosunda yer alan veriler, ölçütler 1,2,3,4 boyutlu küplerde özetlenebilir. Aşağıdaki şekilde 1,2,3,4 boyutlu olarak gösterilen küboidler yer almaktadır. Her bir küboid kendi boyutu kadar boyut tablosundan oluşur.

Yukarıdaki örnekte görüldüğü üzere 4 değişken üzerinden alınabilecek her bir kübü göstermektedir.

Bir küpün depolanması için 3 farklı yöntem vardır. Bunlar sırası ile :

MOLAP: MultiDimensional On-Line Analytical Processing

ROLAP: Relational On-Line Analytical Processing

HOLAP: Hybrid On-Line Analytical Processing

MOLAP: Molap depolama yöntemi detaylı verilerin analiz server’da depolanması söz konusu olduğunda tercih edilen yöntemdir. En yüksek performansa sahiptir. Yapılan sorgulamalar ilişkisel veritabanı sisteminde yapmak yerine analiz server’da yapılır. Bu yüzden herhangi bir nedenden dolayı ilişkisel veri tabanımızın kapanmasında dahi işlemlerine devam eder.

ROLAP: Bu OLAP depolama yönteminde data ilişkisel veritabanları üzerinde kalır. Dinamik çokboyutlu verilerin analizinde tercih edilir. Gerçek zamanda yani analiz sırasında yapılan veri güncellemelerini destekleyebilir. MOLAP ‘ a göre performansı düşüktür.

HOLAP: Performans olarak MOLAP ile ROLAP arasındadır. MOLAP yönteminde olduğu gibi detaylı verinin kopyası oluşturulmadığından dolayı kullanılabilir disk oranı düşük olduğunda tercih edilebilir bir uygulamadır.

Öncelikle OLAP çeşitli veri tabanı işlemleri (insert,update vs.) yönelik değil analiz e yönelik bir sistemdir. Yani var olan veriler yardımıyla çeşitli hipotezlerin cevaplanmasında yardımcı olur. OLTP ‘ nin aksine çok karmaşık sorguları çok kısa sürede cevaplayabiliriz. Kullanıcı sayısı OLTP sistemlerine göre düşüktür. Bunları bir tablo halinde gösterecek olursak;