Решил добавить свои две копейки в общий постинг касающейся ораклового OLAP.
Задача – субъективно (для себя) оценить работу MOLAP AW.
Машина: ноут ASUS 750ОЗУ Винт 40 - естественно медленный, проц. P4M 1.8 Ghz

В качестве подопытного была взята база 3х супермаркетов.
В качестве фактовой таблицы берем продажи – это где-то около 5ти миллионов записей за несколько лет продаж или 400 Мб.
Измерения – время, магазины и товары. Естественно самое большое измерение - это товары – 80 000 записей - из них, где-то 50% активны – остальные мертвые. Справочник 4х уровневый – сбалансированная иерархия.

Для начала создам табличное пространство и пользователя для OLAP.
Созданному пользователю даем права на необходимые объекты схемы с исходными данными а также CONNECT, OLAP_USER, RESOURCE, CREATE ANY JOB UNLIMITED TABLESPACE.
Приступаем к строительству кубов:
Заходим под созданным пользователем в Analytic Workspace Manager.
В схеме этого пользователя по правой кнопке мышки создаем аналитическое пространство.
Далее создаем измерения, в них добавляем уровни, после чего прописываем мепинг.
Причем можно использовать как звезду, так и снежинку. В первом случае придется создавать вьюшку на стороне источника с разбитием иерархии по столбцам – как это было в 9ке. В качестве ключей в измерениях использовался ключи из источника данных.
Понравилась как прописывается мепинг. Все делается мышкой, на мой взгляд - очень приятно, не хуже чем в MS.
После того как измерения построены, не дожидаясь построения кубов измерениям можно сделать maintain. Все строится достаточно быстро, и сразу же можно сделать View Data.
Далее строим кубики. Куба будет 2 абсолютно одинаковых, но один с компрессией а другой без.
Кубики рисуются тоже достаточно быстро.
Обновляем кубы…
Время обновления порядка 15 минут у обоих кубов – по моему очень не плохо.
Теперь попытаемся определить размеры кубов. Как оказалось это не так уж просто, в оракловых вьюхах ничего толкового найти не удалось. После длительных поисков по сети нашел http://www.vlamis.com/News/newsletters/september2004.
В общем - заходим в Olap Worksheet и там
получим размер всех объектов aw в порядке убывания размера.
Надо сказать что отдельного объекта «куб» похоже нет, он расписан по честям, причем похоже что состав этих частей зависит от способа хранения (с компрессией или без и т.д.)
По названиям объектов можно в принципе понять - что к чему относится.
В результате получилось что компрессированный куб занимает около 256мб а не компрессированный 124мб. Как-то это странно. Может быть это связано с обсчетом агрегатов, похоже при компрессии все агрегаты считаются по умолчанию. Да и компрессированный куб по времени строился несколько больше.
После построения кубов смотрим их содержимое.
В качестве клиента использовал OracleBI Discoverer.
Кубики крутятся, но оценить скорость объективно тяжело, похоже тормозит клиент. То есть раскрыв статистику продаж за год по дням – долго ждать результата, и кажется сервер тут не причем. Кто виноват – сказать сложно… толи java там тормозит, толи так приложение написано но еще раз замечу, похоже на приторможенность клиента на больших объемах данных, по верхним уровням агрегации все работает нормально.

Выводы( IMHO ):
В принципе весь эксперимент удалось проделать за один день, если не считать время на установку патчей и подготовку исходной базы. Так что по серверу впечатление в основном положительное. Создание простеньких кубов достаточно быстрое и удобное (единственное немного не разобрался с осью времени, для быстроты создал вручную, на основе таблицы с календарем). Обсчет кубов также не доставил проблем.
Не очень понравился BI Discoverer, но по моему это беда всех универсальных клиентов, насколько я помню в стандартной тулзе MS при открытии больших объемов данных иногда клиент возмущался на нехватку памяти. А когносовский клиент при попытке нарисовать график из 300 точек и 50ти серий также начинал явно тормозить и дергаться при прорисовке графики.

Ну а вообще, по моему в полку OLAP инструментов для рядового пользователя – прибыло…