まず、OLAP と OLTP の違いを確認してください。
OLTP（オンライントランザクション 処理）：オンライン/オンライントランザクション処理。一般的な OLTP 操作は比較的単純で、主にデータベース内のデータの追加、削除、変更、クエリを行うもので、操作の主体は通常、製品のユーザーまたはオペレーターです。
OLAP (オンライン分析処理): オンライン分析処理を指します。データベース内のデータを分析して、最終的な結論を導き出します。例えば、上司向けのレポート、市場開拓のためのユーザー行動統計、異次元の分析結果の集計など。運営の主体は通常、運営、営業、マーケティングなどのチームメンバーです。
単一の OLTP によって処理されるデータの量は比較的少なく、関与するテーブルは非常に限られており、通常は 1 つまたは 2 つのテーブルのみです。OLAP とは、大量のデータから何らかの規則性を見つけることです。count()、sum()、avg() などの集計メソッドは、現在の状況を理解し、将来の計画/決定のためのデータ サポートを提供するためによく使用されます。複数のテーブルのデータを結合して要約するのが非常に一般的です。
OLTPのデータベース(Database)とのデータ量や複雑さの違いを表現するため、OLAPの操作対象を一般にデータウェアハウス(Data Warehouse)と呼び、データウェアハウスと呼びます。データベース ウェアハウス内のデータは、多くの場合、複数のデータベースおよび対応するビジネス ログから取得されます。
私の理解では、OPTP は、混乱を避けるために、操作の各バッチが 1 つのトランザクション内で実行されることを追加、削除、変更、確認するなど、トランザクション処理の一貫性にさらに注意を払っています。OLAP はデータ統合にさらに注意を払い、さまざまなソースからのデータを統合して分析します。
アトミックインジケータ
アトミックインジケータとは、ビジネスプロセスに基づく測定値を指します 名前が示すように、分割することはできません
コア機能：インジケータの集計ロジックを定義します
3つの要素：ビジネスプロセスの測定値の集計ロジック
派生インジケーター
派生インジケーターはアトミック インジケーターの関係に基づいています。 派生インジケーター = アトミック インジケーター + 統計サイクル + ビジネス + 統計の粒度 具体的な
説明の例:
派生インジケーター: 先週の州内の携帯電話カテゴリの注文の合計金額
アトミック インジケーター: 合計注文 (ビジネス プロセス、メトリック値の集計ロジックを定義)
統計サイクル: 過去 1 週間 (統計の範囲を制限することは特別なビジネス制限です) ビジネスの
制限: カテゴリは携帯電話 (統計の範囲を制限します。 SQL の条件)
統計粒度: 州 (統計粒度を定義、SQL の group by に相当)
派生インジケーター
派生インジケーターは、さまざまな論理演算を通じて 1 つ以上の派生インジケーターに基づいて形成されます。
比率、割合などの指標。
