8. Неефективність використання oltp систем для аналізу даних: необхідність надлишковості даних.

Допущение избыточных данных. Структура базы данных, обслуживаю­щей ОЬТР-сисгему, обычно довольно сложна. Она может содержать мно­гие десятки и даже сотни таблиц, ссылающихся друг на друга. Данные в такой БД сильно нормализованы для оптимизации занимаемых ресурсов. Аналитические запросы к БД очень трудно формулируются и крайне не­эффективно выполняются, поскольку содержат в себе представления, объ­единяющие большое количество таблиц. При проектировании систем ана­лиза стараются максимально упростить схему БД и уменьшить количество таблиц, участвующих в запросе. С этой целыо часто допускают денорма­лизацию (избыточность данных) БД.

9. Неефективність використання oltp систем для аналізу даних: управління даними.

Управление данными. Основное требование к OLTP-системам — обес­печить выполнение операций модификации над БД. При этом предполага­ется, что они должны выполняться в реальном режиме, и часто очень ин­тенсивно. Например, при оформлении розничных продаж в систему вво­дятся соответствующие документы. Очевидно, что интенсивность ввода зависит от интенсивности покупок и в случае ажиотажа будет очень высо­кой, а любое промедление ведет к потере клиента. В отличие от OLTP- систем данные в системах анализа меняются редко. Единожды попав в систему, данные уже практически не изменяются. Ввод новых данных, как правило, носит эпизодический характер и выполняется в периоды низкой активности системы (например, раз в неделю на выходных).

10. Неефективність використання oltp систем для аналізу даних: кількість даних, які зберігаються.

Количество хранимых данных. Как правило, системы анализа предна­значены -для анализа временных зависимостей, в то время как OLTP- системы обычно имеют дело с текущими значениями каких-либо парамет­ров. Например, типичное складское приложение OLTP оперирует с теку­щими остатками товара на складе, в то время как в системе анализа может потребоваться анализ динамики продаж товара. По этой причине в OLTP- системах допускается хранение данных за небольшой период времени (например, за последний квартал). Для анализа данных, наоборот, необхо­димы сведения за максимально большой интервал времени.

11. Неефективність використання oltp систем для аналізу даних: характер запитів до даних.

Характер запросов к данным. В OLTP-системах из-за нормализации БД составление запросов является достаточно сложной работой и требует не­обходимой квалификации. Поэтому для таких систем заранее составляется некоторый ограниченный набор статических запросов к БД, необходимый для работы с системой (например, наличие товара на складе, размер за­долженности покупателей и т. п.). Для СППР невозможно заранее опреде­лить необходимые запросы, поэтому к ним предъявляется требование обеспечить формирование произвольных запросов к БД аналитиками.

12. Неефективність використання oltp систем для аналізу даних: час обробки звертань до даних.

Время обработки обращений к данным. OLTP-системы, как правило, работают в режиме реального времени, поэтому к ним предъявляются же­сткие требования по обработке данных. Например, время ввода докумен­тов продажи товаров (расходных накладных) и проверки наличия прода­ваемого товара на складе должно быть минимально, т. к. от этого зависит время обслуживания клиента. В системах анализа, по сравнению с OLTP, обычно выдвигают значительно менее жесткие требования ко времени выполнения запроса. При анализе данных аналитик может потратить больше времени для проверки своих гипотез. Его запросы могут выпол­няться в диапазоне от нескольких минут до нескольких часов.