OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析处理.通过对信息的多种可能形式进行快速,稳定,一致的交互式存取,允许决策者对数据进行深入的观察.\
目录
1. OLAP的相关概念.
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多维数据集:(数据立方体).多维数据集是一个数据集合,通常从数据仓库子集构造,并组织成一个由一组维度和度量值定义的多维结构.一个多维数据集最多可包含128个维度(每个维度中可包含数百万成员)和1024个度量值.多维数据集提供一种便于使用的查询数据机制,不但快捷而且相应时间一致.
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度量值:度量值是所关心的具有实际意义的数值,(比如销售量,库存量等),度量值所在的表,称为事实数据表.(包含了大量的数据行,包含数据事实.度量值是所分析的多维数据集的核心.)
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维度:观测数据的角度.包含维度信息的表,称为维度表,维度表包含描述事实数据表的实时记录的特效.
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维的级别:一个维度往往具有多个级别,比如描述时间的维度,可以从年月日等级别来描述
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维度成员:维的一个取值称为该维度的一个维度成员,简称维成员.
2.OLAP和OLTP的关系比较.
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联机事务处理:OLTP-On line Transcation Processing.在网络环境下的事务处理工作.(事务处理从单机到网络的发展.),(使用计算机网络技术,快速的进行事务处理和频繁的数据修改,处理的数据是高度结构化的).其特点是,处理量大,但内容比较简单,重复率高.(增删改查)OLTP的数据组织采用实体-关系模型.
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联机分析处理.基本思想是决策者从多方面和多角度以多维的形式来观测数据状态和变化.
| OLTP | OLAP |
|---|---|
| 数据库数据 | 数据库或数据仓库数据 |
| 细节性数据 | 综合性数据 |
| 当前数据 | 历史数据 |
| 经常更新 | 不更新,周期性刷新 |
| 一次性处理的数据小 | 一次性处理的数据大 |
| 对响应要求高 | 不是很要求 |
| 用户数量大 | 用户量相对少 |
| 面向操作人员,支持日常操作 | 面向决策人员,支持决策需要 |
| 面向应用,事务驱动 | 面向分析,分析驱动 |
3.OLAP准则
OLAP模型必须提供多维概念视图
透明性准则
存取能力准则
稳定的报表能力
客户.服务器体系结构
维的等同性准则
动态的稀疏矩阵处理准则
多用户支持能力
非受限的跨维操作
直观的数据操作
灵活的报表生成
非受限维与剧集层次.
FASMI准则:
快速性
可分析性
共享性
多维性
信息性