Cubo OLAP: differenze tra le versioni

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{{F|informaticabasi di dati|marzo 2011}}

[[ImageFile:OLAP Cube.png|thumb|right|Cubo OLAP]]

Un '''Cubo OLAP''' (OnLine Analytical Processing) è una struttura per la memorizzazione di dati che permette di eseguire analisi in tempi rapidi, superando un limite dei [[database relazionale|database relazionali]].

I database relazionali non sono adatti ad elaborazioni istantanee e alla visualizzazione di una grande mole di dati. Al contrario, sono adatti all'elaborazione di record derivanti dall'esecuzione di transazioni note come [[OLTP]].

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Il Cubo OLAP può essere immaginato come un'estensione del foglio di lavoro a due dimensioni. Il cubo OLAP ha da tre a un arbitrario numero di caratteristiche o dimensioni di analisi.

Ad esempio, una società può essere interessata ad analizzare alcuni dati finanziari per prodotto, periodo di tempo, città e tipologie di ricavo di costo, e alla comparazione di questi dati con una previsione di budget. Questi metodi di [[analisi dei dati]] sono noti come dimensioni. Poiché in un cubo OLAP possono esserci in generale più di tre [[dimensione|dimensioni]], il termine più appropriato è quello di [[ipercubo]].

==Funzionalità==

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==Tabelle pivot==

La [[tabella pivot]] è la reportistica che risulta da una [[query]] OLAP elaborata su dati organizzati all'interno di un ipercubo OLAP.

La sorgente dei dati della tabella pivot è una sola, la tabella dei fatti che contiene il dato numerico presente nella tabella pivot e le dimensioni di analisi che lo identificano.

==Definizione tecnica==

Per la teoria delle basi di dati, un cubo OLAP è una rappresentazione astratta della proiezione di un database relazionale. Data una relazione di cardinalità N, si consideri la proiezione delle variabili X, YeY e Z come [[chiave primaria]], e di W come attributo residuo. Si caratterizzino questi come una funzione

:''f'' : (''X'',''Y'',''Z'') → ''W'',

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*[[OLAP]]

*[[Dicing]]

{{portale|informatica}}

[[Categoria:Teoria delle basi di dati]]

[[Categoria:Online Analytical Processing]]