データウェアハウス vs. OLAPキューブ？

質問

データウェアハウスとOLAPキューブの本当の違いは何なのか、どなたか説明していただけませんか？

同じものに対する異なるアプローチなのでしょうか？

他のものと比べて、どちらかが非推奨なのですか？

パフォーマンス上の問題はありますか？

どんな説明でも歓迎します。

どのように解決するのですか？

データウェアハウスとは、以下のような設計のデータベースのことです。 データの分析が容易になる データウェアハウスは、多くの場合、複数のソースからのデータを使って、より簡単に、より速くデータを分析できるように設計されたデータベースです。通常、データウェアハウスには 次元モデル という意味です。 ファクトテーブルとディメンジョンテーブル .

OLAPは一連の操作 ピボット、スライス、ダイシング、ドリルなど、データセットに対して行うことができる一連の操作です。例えば、ExcelのピボットテーブルでOLAP操作を行うことができる。以下のようなOLAP用のSQL文があります。 PIVOT , group by CUBE() , group by ROLLUP() そして group by GROUPING SETS() また、様々なウィンドウ機能

OLAPサーバーとは、キャッシュやクエリの書き換えなど、OLAP操作を容易にするためのサーバーソフトウェアの一種です。OLAPの操作は、しばしば MDX で表現されることが多く、OLAPサーバーはMDXをデータベース用の通常のSQLに変換することがあります。OLAPサーバーは、MDXをデータベース用の通常のSQLに変換したり、独自のバイナリファイル形式に対して動作させることもできます。OLAP サーバー内の次元モデルは、MDX と呼ばれます。 OLAP キューブ

データウェアハウスを持っていても、OLAPをまったく使わないこともできます（レポートを実行するだけです）。

フラットファイルのような、データウェアハウス以外のものでOLAP操作を行うこともできます。

同じことをするのに違うアプローチなのでしょうか？

いいえ、データウェアハウスはデータを分析しやすい形で保存する場所であり、OLAPはデータを分析するための方法です。

どちらかが非推奨なのでしょうか？

いいえ、データウェアハウスはOLAPを使ったデータ分析を容易にし、OLAPはデータウェアハウスの分析をより有用にするという点で、互いに補完し合っています。

どちらか一方にパフォーマンスの問題があるのでしょうか？

はい。データウェアハウスは、たくさんのデータを保存するためのものなので、クエリに時間がかかります。パフォーマンスは、インデックスまたは列指向データベース、キャッシュ、RAID 10 SSD、パーティショニング、および一部のデータの事前集計を使用することで向上させることができます。

こちらもご覧ください。 https://dba.stackexchange.com/questions/45655/what-are-measures-and-dimensions-in-cubes

取引を容易にする/より統合的にすることとは対照的に、†。