操作をカスケードすることにより、クエリ操作をどのように改善できますか？

これは、クエリを管理し、クエリを最も効果的なデータソースに転送することでクエリを高速化するプロセスです。このプロセスにより、通常はクエリの実行をスケジュールすることにより、すべてのシステムリソースが最も効果的に使用されるようになります。クエリ管理プロセスは、生成する集計を決定するために使用される実際のクエリプロファイルを監視します。

このプロセスは、データウェアハウスがエンドユーザーにアクセス可能に作成されることを常に提供します。このプロセスには主要な連続したステップはなく、常に稼働している一連の施設があります。

OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生データから実際の次元を反映するように変更されたデータのさまざまなビューで、高速で一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じてデータへの洞察を得ることができるようにするソフトウェアテクノロジーの要素です。クライアントが学んだ企業。

OLAPサーバーは、データの保存方法や保存場所を気にすることなく、データウェアハウスやデータマートからの多次元情報をビジネスユーザーに提供します。 OLAPサーバーの物理的な構造と実行では、データストレージの問題を考慮する必要があります。

いくつかのOLAPデータキューブ操作は、これらの複数のビューを引き続き実現し、手元のデータのインタラクティブなクエリと分析を可能にします。したがって、OLAPは、インタラクティブなデータ分析に便利な環境をサポートします。

さまざまな粒度の多次元データをインタラクティブに分析するためのオンライン分析処理（OLAP）ツールを提供し、効果的なデータの一般化とデータマイニングを促進します。関連付け、分類、予測、クラスタリングなど、いくつかのデータマイニング機能をOLAP操作と統合して、さまざまな抽象化レベルで知識のインタラクティブなマイニングを構築できます。

直方体を実体化し、OLAPインデックスアーキテクチャを作成する目的は、データキューブでのクエリ処理を高速化することです。マテリアライズドビューを前提として、クエリ処理は次のように進める必要があります。

使用可能な直方体に対してどの操作を実行するかを決定します −これには、クエリで表される選択、射影、ロールアップ（group-by）、およびドリルダウン操作の対応するSQLおよび/またはOLAP操作への変換が含まれます。

関連する操作をどのマテリアライズされた直方体に使用する必要があるかを決定します −これには、クエリの解決に使用できる可能性のあるいくつかの実体化された直方体の認識、直方体間の「優勢」関係の知識を利用した次のセットの剪定、残りの実体化された直方体の使用の値の計算、および最小コストの直方体の選択が含まれます。