Med sammensluttede partisjoner kan du integrere Essbase-kuber med Autonomous Data Warehouse for å kombinere den analytiske styrken i Essbase med fordelene i Autonomous Database.
Essbase-integrering med Autonomous Data Warehouse via sammensluttet partisjon innebærer at data for kuben lagres i Autonomous Data Warehouse.
For at denne funksjonen skal kunne implementeres, må Essbase og Oracle Autonomous Database Serverless (med arbeidsmengdetypen Autonomt datavarehus) være implementert sammen i et delt Oracle Cloud Infrastructure-leieforhold, der Autonomous Data Warehouse fungerer som registerdatabasen som inneholder RCU-skjemaer for Essbase-stakken som implementeres i OCI fra Marketplace.
Essbase-kuber med sammensluttet partisjon har noen viktige forskjeller sammenlignet med ikke-sammensluttede blokklagringskuber (BSO) og kuber for aggregert lagring (ASO).
Sammenlign forskjellene mellom ASO- og BSO-kuber for å finne ut om en sammensluttet partisjon er riktig valg for deg.
Tabell 18-1 Forskjeller mellom kuber for aggregert lagring, blokklagringskuber og sammensluttede kuber
| Aggregert lagring (ASO) | Blokklagring (BSO) | Kube med sammensluttet partisjon | |
|---|---|---|---|
| Datalagringsmodell |
Data lagres i Essbase. |
Data lagres i Essbase. |
Data lagres i en relasjonstabell i Autonomous Data Warehouse. Andre steder i dokumentasjonen omtales denne som faktatabellen. |
| Slik fungerer det |
Antallet dimensjoner kan være veldig høyt, med flere millioner medlemmer, men kuben har relativt spredte datasektorer (flerdimensjonale skjæringspunkt inneholder ingen data). Data legges bare inn på nivå 0. Kuber optimaliseres for rask aggregering. |
Antallet og omfanget av dimensjoner er vanligvis større enn med ASO. BSO rommer tette datasett. Noen av dimensjonene er definert som tette, med data ved de fleste skjæringspunktene, og andre er definert som spredte. Dette bidrar til at Essbase kan lagre data mer effektivt og optimalisere avhengighetsanalysen (for å unngå overberegning). Data kan legges inn på hvilket som helst nivå. |
Essbase-disposisjonen tilordnes til faktatabellen, slik at datalagringen kan forbli i Autonomous Data Warehouse og samtidig være tilgjengelig for analyse ved hjelp av logikken du bygger inn i Essbase-applikasjonen. Analysefunksjonene i Essbase-disposisjonen gjør at du kan analysere den flate relasjonstabellen som hierarkier, og ta i bruk hvilke som helst komplekse prosedyreorienterte matematiske operasjoner du måtte ha behov for i flerdimensjonale analyser. Når det er mulig, konverteres beregninger og aggregeringer av Essbase til SQL og dyttes til Autonomous Data Warehouse, slik at behandlingen kan skje nærmere stedet der dataene er lagret. Du finner SQL skrevet av Essbase i plattformloggen, på |
| Vanlige brukstilfeller |
ASO-kuber brukes ofte til analyser med høy grad av aggregering, egendefinerte beregninger og tildelinger. Datalastinger kan deles opp i sektorer for hyppige, svært parallelliserte oppdateringer. |
BSO-kuber brukes ofte til økonomisk planlegging og driftsplanlegging samt interaktiv rapportering av aggregerte data i forhold til kilden. BSO-kuber er utformet for komplekse analysekrav med behov for formler / matematiske operasjoner samt hyppige prosedyreorienterte beregninger. |
Ingen data forlater Autonomous Data Warehouse, noe som eliminerer behovet for oppfrisking og omstrukturering i Essbase. Ettersom du oppretter den sammensluttede partisjonen over en eksisterende ASO- eller BSO-kube, kan du bruke hvilket som helst av disse Essbase-valgene og dra nytte av den aktuelle beregnings- og spørringsstilen uten å måtte laste dataene inn i Essbase eller omstrukturere disposisjonen. Hvis organisasjonen din allerede har en faktatabell lagret i Autonomous Data Warehouse, vil du med en sammensluttet partisjon kunne bruke følgende Essbase-funksjonalitet:
Hvis organisasjonen din allerede bruker Essbase, kan du ved hjelp av en sammensluttet partisjon få tilgang til disse fordelene ved lagring av data i Autonomous Data Warehouse:
|
Med sammensluttede partisjoner kan du omgå prosessen med å laste data til en Essbase-kube før utførelse av aggregeringer og spørringer. Databehandlingen skjer i Autonomous Data Warehouse, for å dra nytte av fordeler ved Autonomous Database og også analysefunksjonene i Essbase.
Ved å omgå jevnlige datalastinger fra relasjonsdatakilder til Essbase kan du spare driftskostnader knyttet til uttrekking, omforming og lasting (ved hjelp av regelfiler eller andre datalastingsprosesser), og behovet for omstrukturering av disposisjoner elimineres.
Med Autonomous Database styres alt av konfigurering, justering, objektlagring, sikkerhetskopiering og oppdatering for databasen av Oracle, slik at du kan bruke Essbase i et sammensluttet skymiljø uten å måtte bruke tid på administrasjon av infrastruktur.
Tilbakeskriving støttes via Essbase til lagerede skjæringspunkter. Dataverdiene du sender ved hjelp av Smart View (eller MDX-innsetting), oppdateres for eksempel i faktatabellen i Autonomous Data Warehouse.
Du kan også utføre Essbase-beregninger og datalastinger, og Essbase skriver SQL for å oppdatere faktatabellen i Autonomous Data Warehouse.
Flere emner: