• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>
            隨筆-4  評論-40  文章-117  trackbacks-0

            OLAP(聯機分析處理)。
            什么是聯機分析處理(OLAP)
            聯機分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關系數據庫之父E.F.Codd于1993年提出的,他同時提出了關于OLAP的12條準則。OLAP的提出引起了很大的反響,OLAP作為一類產品同聯機事務處理 (OLTP) 明顯區分開來。

            當今的數據處理大致可以分成兩大類:聯機事務處理OLTP(on-line transaction processing)、聯機分析處理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是傳統的關系型數據庫的主要應用,主要是基本的、日常的事務處理,例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用,支持復雜的分析操作,側重決策支持,并且提供直觀易懂的查詢結果。下表列出了OLTP與OLAP之間的比較。

            OLTPOLAP用戶操作人員,低層管理人員決策人員,高級管理人員功能日常操作處理分析決策DB 設計面向應用面向主題數據當前的, 最新的細節的, 二維的分立的歷史的, 聚集的, 多維的集成的, 統一的存取讀/寫數十條記錄讀上百萬條記錄工作單位簡單的事務復雜的查詢用戶數上千個上百個DB 大小100MB-GB100GB-TB
            OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多角度對信息進行快速、一致、交互地存取,從而獲得對數據的更深入了解的一類軟件技術。OLAP的目標是滿足決策支持或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求,它的技術核心是"維"這個概念。

            “維”是人們觀察客觀世界的角度,是一種高層次的類型劃分。“維”一般包含著層次關系,這種層次關系有時會相當復雜。通過把一個實體的多項重要的屬性定義為多個維(dimension),使用戶能對不同維上的數據進行比較。因此OLAP也可以說是多維數據分析工具的集合。

            OLAP的基本多維分析操作有鉆取(roll up和drill down)、切片(slice)和切塊(dice)、以及旋轉(pivot)、drill across、drill through等。

            ·鉆取是改變維的層次,變換分析的粒度。它包括向上鉆取(roll up)和向下鉆取(drill down)。roll up是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據,或者減少維數;而drill down則相反,它從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維。
            ·切片和切塊是在一部分維上選定值后,關心度量數據在剩余維上的分布。如果剩余的維只有兩個,則是切片;如果有三個,則是切塊。
            ·旋轉是變換維的方向,即在表格中重新安排維的放置(例如行列互換)。
            OLAP有多種實現方法,根據存儲數據的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。

            ROLAP表示基于關系數據庫的OLAP實現(Relational OLAP)。以關系數據庫為核心,以關系型結構進行多維數據的表示和存儲。ROLAP將多維數據庫的多維結構劃分為兩類表:一類是事實表,用來存儲數據和維關鍵字;另一類是維表,即對每個維至少使用一個表來存放維的層次、成員類別等維的描述信息。維表和事實表通過主關鍵字和外關鍵字聯系在一起,形成了"星型模式"。對于層次復雜的維,為避免冗余數據占用過大的存儲空間,可以使用多個表來描述,這種星型模式的擴展稱為"雪花模式"。

            MOLAP表示基于多維數據組織的OLAP實現(Multidimensional OLAP)。以多維數據組織方式為核心,也就是說,MOLAP使用多維數組存儲數據。多維數據在存儲中將形成"立方塊(Cube)"的結構,在MOLAP中對"立方塊"的"旋轉"、"切塊"、"切片"是產生多維數據報表的主要技術。

            HOLAP表示基于混合數據組織的OLAP實現(Hybrid OLAP)。如低層是關系型的,高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。

            還有其他的一些實現OLAP的方法,如提供一個專用的SQL Server,對某些存儲模式(如星型、雪片型)提供對SQL查詢的特殊支持。

            OLAP工具是針對特定問題的聯機數據訪問與分析。它通過多維的方式對數據進行分析、查詢和報表。維是人們觀察數據的特定角度。例如,一個企業在考慮產品的銷售情況時,通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的銷售情況。這里的時間、地區和產品就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維數組則是OLAP分析的基礎,可形式化表示為(維1,維2,……,維n,度量指標),如(地區、時間、產品、銷售額)。多維分析是指對以多維形式組織起來的數據采取切片(Slice)、切塊(Dice)、鉆取(Drill-down和Roll-up)、旋轉(Pivot)等各種分析動作,以求剖析數據,使用戶能從多個角度、多側面地觀察數據庫中的數據,從而深入理解包含在數據中的信息。

            根據綜合性數據的組織方式的不同,目前常見的OLAP主要有基于多維數據庫的MOLAP及基于關系數據庫的ROLAP兩種。MOLAP是以多維的方式組織和存儲數據,ROLAP則利用現有的關系數據庫技術來模擬多維數據。在數據倉庫應用中,OLAP應用一般是數據倉庫應用的前端工具,同時OLAP工具還可以同數據挖掘工具、統計分析工具配合使用,增強決策分析功能。


            posted on 2009-03-27 10:59 李陽 閱讀(322) 評論(0)  編輯 收藏 引用
            久久成人国产精品一区二区| 无码国产69精品久久久久网站| 97久久精品人妻人人搡人人玩| 久久国产色AV免费看| 热久久这里只有精品| 久久免费香蕉视频| 色婷婷综合久久久久中文一区二区| 久久精品天天中文字幕人妻| 精品久久久久久久中文字幕| 久久久久国产精品人妻| 国产99久久精品一区二区| 久久综合久久伊人| 久久精品国产第一区二区三区| 久久精品免费网站网| 精品久久久久久无码专区| 久久久久黑人强伦姧人妻| 久久夜色精品国产网站| 四虎影视久久久免费| 欧美精品一区二区精品久久| 奇米影视7777久久精品| 久久午夜福利电影| 中文字幕亚洲综合久久| 久久精品99久久香蕉国产色戒| 亚洲一区精品伊人久久伊人| 色综合久久88色综合天天| 人人狠狠综合久久88成人| 欧美日韩精品久久久免费观看| 精品无码久久久久久国产| 久久精品一区二区三区不卡| 婷婷五月深深久久精品| 久久久精品久久久久影院| 精品乱码久久久久久夜夜嗨| 伊人久久免费视频| 久久99精品久久久久久| 久久精品无码午夜福利理论片 | 日韩人妻无码一区二区三区久久| 久久久久国产一级毛片高清板 | 一本色道久久综合狠狠躁篇| 久久久精品国产Sm最大网站| 成人国内精品久久久久影院VR| 精品久久一区二区三区|