Essbase
एस्बेस एक बहुआयामी डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (एम. डी. बी. एम. एस.) है जो एक मंच प्रदान करता है जिस पर विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों का निर्माण किया जाता है। एस्बेस की शुरुआत आर्बर सॉफ्टवेयर के एक उत्पाद के रूप में हुई, जिसका 1998 में हाइपरियन सॉफ्टवेयर के साथ विलय हो गया। ओरेकल कॉर्पोरेशन ने 2007 में हाइपरियन सॉल्यूशंस कॉर्पोरेशन का अधिग्रहण किया। 2005 के अंत तक आई. बी. एम. ने डी. बी. 2 ओ. एल. ए. पी. सर्वर के रूप में एस्बेस के एक ओ. ई. एम. संस्करण का भी विपणन किया। डेटाबेस शोधकर्ता ई. एफ. कोड ने एक श्वेत पत्र में "ऑन-लाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग" (ओ. एल. ए. पी.) शब्द गढ़ा, जिसमें विश्लेषणात्मक प्रणालियों के लिए बारह नियम निर्धारित किए गए थे (संबंधपरक मॉडल को परिभाषित करने वाले बारह नियमों के उनके पहले के प्रसिद्ध सेट का एक संकेत)। कंप्यूटरवर्ल्ड द्वारा प्रकाशित यह श्वेतपत्र, एस्बेस विशेषताओं के संदर्भ में कुछ हद तक स्पष्ट था, और जब बाद में यह पता चला कि कॉड को आर्बर सॉफ्टवेयर द्वारा प्रायोजित किया गया था, तो कंप्यूटरवर्ल्ड ने पेपर को वापस ले लिया। "ऑन-लाइन लेनदेन प्रसंस्करण" (ओ. एल. टी. पी.) के विपरीत, ओ. एल. ए. पी. लेनदेन के बजाय मानव प्रश्नों को संसाधित करने के लिए अनुकूलित एक डेटाबेस प्रौद्योगिकी को परिभाषित करता है। इस अभिविन्यास के परिणाम यह थे कि बहुआयामी डेटाबेस ने अपनी प्रदर्शन आवश्यकताओं को आर. डी. बी. एम. एस. (लेनदेन प्रसंस्करण प्रदर्शन परिषद [टी. पी. सी.]) की तुलना में अलग-अलग मानकों (विश्लेषणात्मक प्रदर्शन बेंचमार्क, ए. पी. पी.-1) के आसपास उन्मुख किया। 2005 में हाइपरियन ने अपने कई उत्पादों का नाम बदलकर एसबेस को हाइपरियन सिस्टम 9 बी. आई. + एनालिटिक सर्विसेज का आधिकारिक नाम दिया, लेकिन नए नाम को चिकित्सकों द्वारा काफी हद तक नजरअंदाज कर दिया गया। एस्बेस ब्रांड को बाद में विपणन उद्देश्यों के लिए आधिकारिक उत्पाद नाम पर वापस कर दिया गया था, लेकिन सर्वर सॉफ्टवेयर अभी भी "विश्लेषणात्मक सेवाएँ" शीर्षक रखता था जब तक कि इसे ओरेकल के बिजनेस इंटेलिजेंस फाउंडेशन सूट (बीआईएफएस) उत्पाद में शामिल नहीं किया गया था। अगस्त 2005 में, इन्फॉर्मेशन एज पत्रिका ने एस्बेस को नेटस्केप, ब्लैकबेरी, गूगल, वर्चुअलाइजेशन, वॉयस ओवर आईपी (वीओआईपी), लिनक्स, एक्सएमएल, पेंटियम प्रोसेसर और एडीएसएल के साथ पिछले 10 वर्षों के 10 सबसे प्रभावशाली प्रौद्योगिकी नवाचारों में से एक के रूप में नामित किया। संपादक केनी मैकइवर ने कहाः "हाइपरियन एस्बेस बहु-आयामी डेटाबेस तकनीक थी जो ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण को व्यावसायिक खुफिया मानचित्र पर रखती है। इसने कई प्रतिद्वंद्वी ओ. एल. ए. पी. उत्पादों और अरबों ओ. एल. ए. पी. क्यूब्स के निर्माण को बढ़ावा दिया है। इतिहास और प्रेरणा एस्बेस को मूल रूप से लोटस 1-2-3 और माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल जैसे स्प्रेडशीट से जुड़े मापनीयता मुद्दों को संबोधित करने के लिए विकसित किया गया था। वास्तव में, पेटेंट आवरण (अब समाप्त) एस्बेस इस तरह की प्रणाली की आवश्यकता को स्पष्ट करने के लिए एक प्रेरक उदाहरण के रूप में स्प्रेडशीट का उपयोग करता है। इस संदर्भ में, "बहु-आयामी" स्प्रेडशीट प्रारूप में वित्तीय डेटा के प्रतिनिधित्व को संदर्भित करता है। एक विशिष्ट स्प्रेडशीट कॉलम शीर्षकों के साथ समय अंतराल और पंक्ति शीर्षकों पर खाते के नाम प्रदर्शित कर सकती है। उदाहरण के लिएः यदि कोई उपयोगकर्ता इन मूल्यों को क्षेत्र के अनुसार विभाजित करना चाहता है, उदाहरण के लिए, इसमें आम तौर पर कई स्प्रेडशीट पर इस तालिका का दोहराव शामिल होता हैः इस संरचना के एक वैकल्पिक प्रतिनिधित्व के लिए एक त्रि-आयामी स्प्रेडशीट ग्रिड की आवश्यकता होगी, जिससे यह विचार पैदा होगा कि "समय", "खाता" और "क्षेत्र" आयाम हैं। जैसे-जैसे सिस्टम में और आयाम जोड़े जाते हैं, स्प्रेडशीट को बनाए रखना बहुत मुश्किल हो जाता है जो बहु-आयामी मूल्यों का सही प्रतिनिधित्व करते हैं। एसबेस जैसे बहुआयामी डेटाबेस उन मूल्यों के लिए एक डेटा स्टोर प्रदान करते हैं जो कम से कम वैचारिक रूप से, एक बहु-आयामी "हाइपरक्यूब" में मौजूद हैं। जैसे-जैसे आयामों की संख्या और आकार बढ़ता है, बहुआयामी डेटाबेस के डेवलपर्स को डेटा के भौतिक प्रतिनिधित्व में तकनीकी समस्याओं का सामना करना पड़ता है। मान लीजिए कि उपरोक्त उदाहरण को "ग्राहक" और "उत्पाद" आयाम को जोड़ने के लिए बढ़ाया गया थाः यदि बहुआयामी डेटाबेस प्रत्येक संभावित मूल्य के लिए भंडारण स्थान आरक्षित करता है, तो इसे 2,400,000,000 (4 × 4 × 3 × 10,000 × 5,000) कक्षों को संग्रहीत करने की आवश्यकता होगी। यदि सॉफ्टवेयर प्रत्येक सेल को 64-बिट फ्लोटिंग पॉइंट मान के रूप में मैप करता है, तो यह लगभग 17,9 गीगाबाइट (ठीक 19,2 गीगाबाइट) की मेमोरी आवश्यकता के बराबर है। व्यवहार में, निश्चित रूप से, "ग्राहक" और "उत्पाद" के संयोजनों की संख्या जिसमें सार्थक मूल्य होते हैं, कुल स्थान का एक छोटा उपसमुच्चय होगा। बहु-आयामी रिक्त स्थान के इस गुण को स्पार्सिटी कहा जाता है। एकत्रीकरण ओ. एल. ए. पी. प्रणालियाँ आम तौर पर प्रत्येक आयाम के सदस्यों को एक या अधिक पदानुक्रमों में व्यवस्थित करके प्रत्येक आयाम के भीतर विस्तार के कई स्तर प्रदान करती हैं। उदाहरण के लिए, एक समय आयाम को "कुल समय" से शुरू होने वाले पदानुक्रम के रूप में दर्शाया जा सकता है, और कई वर्षों, फिर तिमाहियों, फिर महीनों में विभाजित किया जा सकता है। एक लेखा आयाम "लाभ" से शुरू हो सकता है, जो "राजस्व" और "व्यय" आदि में विभाजित हो जाता है। उपरोक्त उदाहरण में, यदि "उत्पाद" व्यक्तिगत उत्पाद एस. के. यू. का प्रतिनिधित्व करता है, तो विश्लेषक "उत्पाद समूह", "उत्पाद परिवार", "उत्पाद लाइन" आदि जैसे समुच्चय का उपयोग करके भी रिपोर्ट करना चाह सकते हैं। इसी तरह, "ग्राहक" के लिए, प्राकृतिक एकत्रीकरण भौगोलिक स्थिति या उद्योग के अनुसार ग्राहकों को व्यवस्थित कर सकते हैं। इनपुट डेटा के एक सेट द्वारा निहित कुल मूल्यों की संख्या आश्चर्यजनक रूप से बड़ी हो सकती है। यदि ग्राहक और उत्पाद के आयाम वास्तव में छह "पीढ़ियों" के हैं, तो 36 (6 × 6) कुल मूल्य एक एकल डेटा बिंदु से प्रभावित होते हैं। यह इस प्रकार है कि यदि इन सभी समग्र मूल्यों को संग्रहीत किया जाना है, तो आवश्यक स्थान की मात्रा सभी समग्र आयामों की गहराई के उत्पाद के समानुपाती है। बड़े डेटाबेस के लिए, यह प्रभावी भंडारण आवश्यकताओं को एकत्रित किए जा रहे डेटा के आकार से कई सौ गुना अधिक होने का कारण बन सकता है। ब्लॉक भंडारण (एस्बेस एनालिटिक्स) संस्करण 7 के बाद से, एस्बेस ने दो "भंडारण विकल्पों" का समर्थन किया है जो भौतिक स्मृति की मात्रा को कम करने और बड़े बहुआयामी रिक्त स्थान का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक डिस्क स्थान का लाभ उठाते हैं। एस्बेस पेटेंट मूल विधि का वर्णन करता है, जिसका उद्देश्य निकटता से संबंधित मूल्यों को देखने के लिए आवश्यक समय को बढ़ाए बिना आवश्यक भौतिक स्मृति की मात्रा को कम करना है। वैकल्पिक भंडारण विकल्पों की शुरुआत के साथ, विपणन सामग्री ने इसे ब्लॉक स्टोरेज विकल्प (एस्बेस बीएसओ) कहा, जिसे बाद में एस्बेस एनालिटिक्स के रूप में संदर्भित किया गया। संक्षेप में कहें तो एस्बेस के लिए डेवलपर को आयामों को "घने" या "विरल" के रूप में टैग करने की आवश्यकता होती है। सिस्टम तब "ब्लॉक" में हाइपरक्यूब का प्रतिनिधित्व करने के लिए डेटा की व्यवस्था करता है, जहां प्रत्येक ब्लॉक में "घने" आयामों से बनी एक बहु-आयामी सरणी होती है, और उस ब्लॉक में प्रत्येक संभावित कोशिका के लिए स्थान आवंटित किया जाता है। स्पार्सिटी का दोहन किया जाता है क्योंकि सिस्टम केवल आवश्यकता पड़ने पर ब्लॉक बनाता है। उपरोक्त उदाहरण में, मान लीजिए कि डेवलपर ने "अकाउंट्स" और "टाइम" को "डेन्स" और "रीजन", "कस्टमर" और "प्रोडक्ट" को "स्पार्स" के रूप में टैग किया है। यदि क्षेत्र, ग्राहक और उत्पाद के 12,000 संयोजन हैं जिनमें डेटा है, तो केवल 12,000 ब्लॉक बनाए जाएंगे, प्रत्येक ब्लॉक खाता और समय के हर संभव संयोजन को संग्रहीत करने के लिए पर्याप्त बड़ा होगा। इसलिए संग्रहीत कोशिकाओं की संख्या 192000 (4 × 4 × 12000) है, जिसके लिए 2 जीबी से कम मेमोरी (सटीक 1,536 एमबी) की आवश्यकता होती है, साथ ही उपयुक्त ब्लॉकों को देखने के लिए उपयोग किए जाने वाले सूचकांक का आकार। क्योंकि डेटाबेस इस कार्यान्वयन को फ्रंट-एंड उपकरणों से छुपाता है (यानी, एक रिपोर्ट जो गैर-मौजूद कोशिकाओं से डेटा प्राप्त करने का प्रयास करती है, केवल "शून्य" मान देखती है), पूर्ण हाइपरक्यूब को स्वाभाविक रूप से नेविगेट किया जा सकता है, और किसी भी कोशिका में मूल्यों को अंतःक्रियात्मक रूप से लोड करना संभव है। गणना इंजन उपयोगकर्ता एस्बेस बीएसओ में गणनाओं को इस प्रकार निर्दिष्ट कर सकते हैंः आयामी पदानुक्रम के माध्यम से मूल्यों का एकत्रीकरण; आयाम सदस्यों पर संग्रहीत गणना; "गतिशील रूप से गणना की गई" आयाम सदस्य; या प्रक्रियात्मक "गणना स्क्रिप्ट" जो डेटाबेस में संग्रहीत मूल्यों पर कार्य करती हैं। पहली विधि (आयाम एकत्रीकरण) अंतर्निहित रूप से जोड़ के माध्यम से, या घटाने, गुणा करने, विभाजित करने या अनदेखा करने के लिए पदानुक्रम की शाखाओं को चुनिंदा रूप से टैग करके होती है। इसके अलावा, इस एकत्रीकरण के परिणाम को डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है, या मांग पर गतिशील रूप से गणना की जा सकती है-सदस्यों को "संग्रहीत" या "गतिशील कैल्क" के रूप में टैग किया जाना चाहिए। यह निर्दिष्ट करने के लिए कि किस विधि का उपयोग किया जाना है। दूसरी विधि (संग्रहीत गणना) प्रत्येक गणना किए गए आयाम सदस्य के खिलाफ एक सूत्र का उपयोग करती है जब एस्बेस उस सदस्य की गणना करता है, तो परिणाम को डेटा मूल्य की तरह उस सदस्य के खिलाफ संग्रहीत किया जाता है। तीसरी विधि (गतिशील गणना) को संग्रहीत गणनाओं के समान ही प्रारूप में निर्दिष्ट किया जाता है, लेकिन परिणाम की गणना तब की जाती है जब कोई उपयोगकर्ता उस सदस्य द्वारा संबोधित मूल्य तक पहुँचता है; प्रणाली ऐसे गणना किए गए मूल्यों को संग्रहीत नहीं करती है। चौथी विधि (गणना स्क्रिप्ट) एसबेस गणना इंजन के लिए विशिष्ट एक प्रक्रियात्मक प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करती है। इस प्रकार की गणना हाइपरक्यूब में किसी भी डेटा मूल्य पर कार्य कर सकती है, और इसलिए ऐसी गणना कर सकती है जिसे एक सरल सूत्र के रूप में व्यक्त नहीं किया जा सकता है। ऊपर वर्णित समग्र मूल्यों या संग्रहीत गणनाओं की गणना को ट्रिगर करने के लिए एक गणना स्क्रिप्ट को भी निष्पादित किया जाना चाहिए-इस प्रकार की गणना को निष्पादित करने के लिए एक अंतर्निहित गणना स्क्रिप्ट (जिसे "डिफ़ॉल्ट गणना" कहा जाता है) का उपयोग किया जा सकता है। समग्र भंडारण (एंटरप्राइज एनालिटिक्स) हालांकि ब्लॉक भंडारण प्रभावी रूप से पुनर्प्राप्ति समय को प्रभावित किए बिना भंडारण आवश्यकताओं को कम करता है, लेकिन बड़े अनुप्रयोगों में समग्र डेटा के उपचार में इसकी सीमाएं हैं, जो एक दूसरे भंडारण इंजन की शुरुआत को प्रेरित करती हैं, जिसे समग्र भंडारण विकल्प (एस्बेस ए. एस. ओ.) या हाल ही में, एंटरप्राइज एनालिटिक्स नाम दिया गया है। यह भंडारण विकल्प डेटाबेस को ओ. एल. ए. पी. डेटाबेस की तरह व्यवहार करता है, जैसे कि एस. क्यू. एल. सर्वर एनालिसिस सर्विसेज। डेटा लोड के बाद, एस्बेस ए. एस. ओ. किसी भी समग्र मूल्यों को संग्रहीत नहीं करता है, बल्कि मांग पर उनकी गणना करता है। बड़े डेटाबेस के लिए, जहां इन मूल्यों को उत्पन्न करने के लिए आवश्यक समय असुविधाजनक हो सकता है, डेटाबेस प्रत्येक आयाम से एक समग्र स्तर से बने एक या अधिक समग्र "दृश्यों" को मूर्त रूप दे सकता है (उदाहरण के लिए, डेटाबेस ग्राहक की तीसरी पीढ़ी के साथ उत्पाद की पांचवीं पीढ़ी के सभी संयोजनों की गणना कर सकता है), और इन दृश्यों का उपयोग तब अन्य समग्र मूल्यों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जहां संभव हो। यह प्रक्रिया आंशिक रूप से स्वचालित हो सकती है, जहां प्रशासक डिस्क स्थान की मात्रा निर्दिष्ट करता है जिसका उपयोग किया जा सकता है, और डेटाबेस वास्तविक उपयोग के अनुसार दृश्य उत्पन्न करता है। इस दृष्टिकोण में एक बड़ी कमी यह है कि घन को गणना उद्देश्यों के लिए एकल बड़े अति घन के रूप में नहीं माना जा सकता है, क्योंकि कुल मूल्यों को सीधे नियंत्रित नहीं किया जा सकता है, इसलिए फ्रंट-एंड टूल से राइट-बैक सीमित है, और जटिल गणनाएँ जिन्हें व्यक्त नहीं किया जा सकता है। एसबेस एएसओ गणना को इस प्रकार निर्दिष्ट कर सकता हैः आयामी पदानुक्रम के माध्यम से मूल्यों का एकत्रीकरण; या गतिशील रूप से गणना किए गए आयाम सदस्य। पहली विधि (आयाम एकत्रीकरण) मूल रूप से एस्बेस बीएसओ द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की नकल करती है। दूसरी विधि (गतिशील गणना) आयाम सदस्यों के खिलाफ एमडीएक्स अभिव्यक्तियों का मूल्यांकन करती है। उपयोगकर्ता इंटरफेस एस्बेस के अधिकांश उपयोगकर्ता एस्बेस डेटा के साथ माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल (पहले लोटस 1-2-3) के लिए एक ऐड-इन के माध्यम से काम करते हैं जिसे स्मार्ट व्यू के रूप में जाना जाता है। एसबेस ऐड-इन माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल के लिए एक मानक प्लगइन है और एक अतिरिक्त मेनू बनाता है जिसका उपयोग एसबेस डेटाबेस से जुड़ने, डेटा प्राप्त करने या लिखने और क्यूब के आयामों ("ज़ूम इन", "पिवट", आदि) को नेविगेट करने के लिए किया जा सकता है। 2005 में, हाइपरियन ने हाइपरियन विजुअल एक्सप्लोरर (एच. वी. ई.) नामक एक दृश्य उपकरण की पेशकश शुरू की जो झांकी सॉफ्टवेयर का एक ओ. ई. एम. था। झांकी सॉफ्टवेयर की शुरुआत स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में एक सरकार द्वारा प्रायोजित शोध परियोजना के रूप में हुई थी ताकि उपयोगकर्ताओं के लिए संबंधपरक और ओ. एल. ए. पी. डेटाबेस के साथ बातचीत करने के नए तरीकों की जांच की जा सके। हाइपरियन और झांकी ने मिलकर मूल रूप से झांकी सॉफ्टवेयर के पहले संस्करणों का निर्माण किया जिसे विशेष रूप से बहुआयामी (ओ. एल. ए. पी.) डेटाबेस के लिए डिज़ाइन किया गया था। ओरेकल ने 2007 में हाइपरियन के अधिग्रहण के तुरंत बाद झांकी सॉफ्टवेयर के साथ ओ. ई. एम. व्यवस्था को समाप्त कर दिया। अधिकांश अन्य प्रसिद्ध विश्लेषण विक्रेता एसबेस के समर्थन के साथ उपयोगकर्ता का सामना करने वाले अनुप्रयोग प्रदान करते हैं और इसमें शामिल हैं; हाइपरियन एनालाइजर (उर्फ हाइपरियन सिस्टम 9 बीआई + वेब एनालिसिस) हाइपरियन रिपोर्ट्स (उर्फ हाइपरियन सिस्टम 9 बीआई + फाइनेंशियल रिपोर्टिंग) हाइपरियन एंटरप्राइज रिपोर्टिंग हाइपरियन बिजनेस इंटेलिजेंस (उर्फ हाइपरियन सिस्टम 9 बीआई + इंटरएक्टिव रिपोर्टिंग, और ब्रियो इंटरएक्टिव रिपोर्टिंग) हाइपरियन एसक्यूआर (उर्फ हाइपरियन सिस्टम 9 बीआई + प्रोडक्शन रिपोर्टिंग) अल्फाब्लोक्स आर्कप्लान डायनासाइट (उर्फ आर्कप्लान एंटरप्राइज) ओरेकल बिजनेस इंटेलिजेंस सूट एंटरप्राइज एडिशन (उर्फ ओबीआईईई, सीबेल एनालिटिक्स) डोडेका स्प्रेडशीट मैनेजमेंट सिस्टम डोडेका एक्सेल ऐड-इन फॉर एसबेस रिपोर्टिंग सूट ईवी विश्लेषण प्रोटोकॉल के लिए मानकीकृत एक्स. एम. एल. एम. डी. एक्स. भाषा का उपयोग करके एस्बेस डेटा स्रोतों से पूछताछ कर सकता है। 2007 में, ओरेकल कॉर्पोरेशन ने ओरेकल बिजनेस इंटेलिजेंस एंटरप्राइज एडिशन प्लस में हाइपरियन बी. आई. उपकरणों को जोड़ना शुरू किया। प्रशासनिक इंटरफेस कई मानक इंटरफेस एसबेस अनुप्रयोगों को प्रशासित कर सकते हैंः ई. एस. एस. सी. एम. डी., प्रशासन आदेशों के लिए मूल कमांड लाइन इंटरफेस; मैक्स. एल., एक "बहु-आयामी डेटाबेस अभिगम भाषा" जो ई. एस. एस. सी. एम. डी. आदेशों का एक सुपरसेट प्रदान करती है, लेकिन एस. क्यू. एल. के समान वाक्यविन्यास के साथ-साथ एम. डी. एक्स. प्रश्नों के लिए समर्थन प्रदान करती है; एसबेस एप्लिकेशन मैनेजर, मूल माइक्रोसॉफ्ट विंडोज जी. यू. आई. प्रशासन क्लाइंट, जो 7 से पहले एसबेस के संस्करणों के साथ संगत है; एसबेस एडमिनिस्ट्रेशन सर्विसेज, जिसे बाद में विश्लेषणात्मक प्रशासन सेवाओं का नाम दिया गया, और फिर वर्तमान में समर्थित जी. यू. आई. प्रशासन क्लाइंट, और डेटा मॉडल पर आधारित एसबेस डेटाबेस की संरचना और सामग्री को बनाए रखने के लिए एसबेस एकीकरण सर्वर। 2017 से, एस्बेस क्लाउड ओरेकल एनालिटिक्स क्लाउड (ओएसी) के हिस्से के रूप में उपलब्ध है, जो विश्लेषण का एक समूह है जिसमें रिपोर्ट और डैशबोर्ड, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, इनलाइन डेटा तैयारी और मोबाइल शामिल हैं। प्रतियोगियों ओ. एल. ए. पी., बाजार में एसबेस (एच. ओ. एल. ए. पी./एम. ओ. एल. ए. पी.) के विश्लेषण उत्पादों के बीच कई महत्वपूर्ण प्रतियोगी हैं, जिनमें से एस. ए. पी. बी. पी. सी., माइक्रोसॉफ्ट एस. क्यू. एल. सर्वर माइक्रोसॉफ्ट एनालिसिस सर्विसेज (एम. ओ. एल. ए. पी., एच. ओ. एल. ए. पी., आर. ओ. एल. ए. पी.), आई. बी. एम. काग्नोस (आर. ओ. एल. ए. पी.), आई. बी. एम./काग्नोस/एप्प्लिक्स टी. एम. 1 (एम. ओ. एल. ए. पी.), ओरेकल ओ. एल. ए. पी. (आर. ओ. एल. ए. पी./एम. ओ. एल. ए. पी.), माइक्रोस्ट यह भी ध्यान दें कि उपरोक्त प्रतियोगियों में से, एस्बेस सहित, सभी विषम संबंधात्मक (माइक्रोसॉफ्ट एसक्यूएल सर्वर, ओरेकल, आईबीएम डीबी/2, तेराडेटा, एक्सेस, आदि) का उपयोग करते हैं। या गैर-संबंधपरक डेटा सोर्सिंग (एक्सेल, टेक्स्ट फाइल्स, सीएसवी फाइल्स, आदि) क्यूब्स (तथ्य और आयामी डेटा) को फीड करने के लिए, ओरेकल ओएलएपी को छोड़कर जो केवल ओरेकल रिलेशनल सोर्सिंग का उपयोग कर सकता है। एस्बेस का निर्यात और/या उत्पाद स्थानांतरण दो विकल्प एस्बेस क्यूब्स को अन्य प्रारूपों में निर्यात कर सकते हैंः क्यूबपोर्ट, एक वाणिज्यिक रूपांतरण अनुप्रयोग, एस्बेस क्यूब्स को माइक्रोसॉफ्ट एसक्यूएल सर्वर विश्लेषण सेवा उत्पाद में परिवर्तित करता है। यह उत्पाद एक ऑब्जेक्ट-टू-ऑब्जेक्ट अनुवाद करता है जो एक एस्बेस क्यूब बनाता है, जिसमें शामिल हैंः रूपरेखा, सदस्य सूत्र, गणना स्क्रिप्ट, डेटा लोडिंग (लोड नियम), एमडीएक्स प्रश्नों के लिए स्क्रिप्ट की रिपोर्ट, प्रतिस्थापन चर और सुरक्षा मॉडल। यह विंडोज, यूनिक्स, ए. आई. एक्स., एच. पी. यू. एक्स., सोलारिस, आई. बी. एम. डी. बी./2 ओ. एल. ए. पी., या ए. एस./400 शोकेस एसबेस पर ओरेकल/हाइपरियन एसबेस सहित एसबेस के किसी भी प्लेटफॉर्म संस्करण से निकाल सकता है। ओलाप अंडरग्राउंड आउटलाइन एक्सट्रैक्टर एक शुद्ध, अल्पविकसित, रूपरेखा का निर्यात करता है, हालांकि यह सीधे किसी भी नई वस्तु का निर्माण नहीं करता है। आउटपुट एक सरल पाठ फ़ाइल है जिसे अप्रत्यक्ष रूप से अन्य ओ. एल. ए. पी. उत्पादों में खींचा जा सकता है, अन्य उपयोगों के बीच, जैसे कि सिंक्रनाइज़िंग आउटलाइन। ओ. एल. ए. पी. ओरेकल ओ. एल. ए. पी. बिजनेस इंटेलिजेंस डेटा वेयरहाउस हाइपरियन प्लानिंग तुलना ओ. एल. ए. पी. सर्वर संदर्भ बाहरी लिंक एसबेस प्रलेखन ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण ओरेकल सॉफ्टवेयर