集約ストレージ、ブロック・ストレージ、およびフェデレーテッド・キューブ間の違い
すでにEssbase ASOまたはBSOアプリケーションがある場合は、フェデレーテッド・パーティション・アプリケーションに組み込むことができます。
このページは、Essbaseブロック・ストレージ(BSO)キューブと集約ストレージ(ASO)キューブの特性をフェデレーテッド・パーティション・キューブと並べて比較する必要がある場合、プランニング・ステージで使用します。
| 集約ストレージ(ASO) | ブロック・ストレージ(BSO) | フェデレーテッド・パーティション・キューブ | |
|---|---|---|---|
| データ・ストレージ・モデル |
データはEssbaseに格納されます。 |
データはEssbaseに格納されます。 |
データは、Autonomous AI Lakehouse内のリレーショナル表に格納されます。 ドキュメント内の他の場所では、これをファクト表と呼んでいます。 |
| 機能 |
ディメンション数が非常に多く、数百万のメンバーを含む可能性がありますが、キューブのデータ・スライスは比較的まばらです(多くのディメンション交差にはデータが含まれていません)。 データはレベル0でのみ入力されます。キューブは高速で集約されるように最適化されています。 |
ディメンションの数とスケールは、通常はASOに比べて小さくなります。 BSOは高密度のデータ・セットを収容します。一部のディメンションは、ほとんどの交差にデータがある密として定義され、その他は疎として定義されます。これは、Essbaseがデータを効率よく格納し、依存関係分析を最適化するのに役立ちます(過剰に計算しないようにするため)。 データは任意のレベルで入力できます。 |
Essbaseアウトラインはファクト表にマップされ、Essbaseアプリケーションに構築するロジックを使用した分析のためにアクセス可能なまま、データ・ストレージは引き続きAutonomous AI Lakehouse内に残すことができます。 Essbaseアウトラインの分析機能により、フラットなリレーショナル表を階層として分析し、マルチディメンション分析に必要な複雑な手続き型計算をどれでも使用できます。 計算と集計は、可能であればEssbaseによってSQLに変換され、Autonomous AI Lakehouseにプッシュされるため、データが格納される場所のより近くで処理が行われます。 SQL Essbaseの書込みは、 |
| 一般的なユース・ケース |
ASOキューブは一般に、高度な集計分析、カスタム計算、および割当てに使用されます。 データ・ロードは、高度に並列化された頻繁な更新のためにスライスに分割できます。 |
BSOキューブは一般に、財務計画や業務計画、およびソースに関連する集計データの対話型レポートに使用されます。 BSOキューブは、数式/計算を必要とする複雑な分析要件、および頻繁な手続き型計算用に設計されています。 |
データがAutonomous AI Lakehouseから離れないため、Essbaseでリフレッシュおよび再構築する必要がありません。フェデレーテッド・パーティションは既存のASOまたはBSOキューブの上に作成するため、それらのEssbaseオプションのいずれかを使用し、その計算および問合せのスタイルを利用できます。データをEssbaseにロードしたりアウトラインを再構成したりする必要はありません。 ご自分の組織がすでにAutonomous AI Lakehouse内にファクト表を格納しある場合は、フェデレーテッド・パーティションを使用すると、次のようなEssbase機能を使用できます:
ご自分の組織がEssbaseをすでに使用している場合は、フェデレーテッド・パーティションを使用すると、次のようなAutonomous AI Lakehouseでのデータ格納の利点があります:
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