【数据库系统课件】olap及其多维数据分析

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1、OLAP及其多维数据分析国防科技大学系统工程与数学系陈元陈文伟   联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。一、OLAP的概念  根据OLAP产品的实际应用情况和用户对

2、OLAP产品的需求,人们提出了一种对OLAP更简单明确的定义,即共享多维信息的快速分析。(1)快速性  用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦,因而可能失去分析主线索,影响分析质量。对于大量的数据分析要达到这个速度并不容,因此就更需要一些技术上的支持,如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。(2)可分析性  OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。尽管系统需要事先编程,但

3、并不意味着系统已定义好了所有的应用。用户无需编程就可以定义新的专门计算,将其作为分析的一部分,并以用户理想的方式给出报告。用户可以在OLAP平台上进行数据分析,也可以连接到其他外部分析工具上,如时间序列分析工具、成本分配工具、意外报警、数据开采等。(3)多维性  多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据分析的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。事实上,多维分析是分析企业数据最有效的方法,是OLAP的灵魂。(4)信息性  不论数据量有多大,也不管数据存储在何处,OLAP系统应能及时获得

4、信息,并且管理大容量信息。这里有许多因素需要考虑,如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。二、OLAP的多维数据概念  多维结构是决策支持的支柱,也是OLAP的核心。OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。1.维  假定某某是个百货零售商,有一些因素会影响他的销售业务,如商品、时间、商店或流通渠道,更具体一点,如品牌、月份、地区等。对某一给定的商品,也许他想知道该商品在哪个商店和哪段时间的销售情况。对某一商店,也许他想知道哪个商品在哪段时间的销售情况。在某一时间,也

5、许他想知道哪个商店哪种产品的销售情况。因此,他需要决策支持来帮助制定销售政策。  这里,商店、时间和产品都是维。各个商店的集合是一维,时间的集合是一维,商品的集合是一维。维就是相同类数据的集合,也可以理解为变量。而每个痰辍⒚慷问奔洹⒚恐稚唐范际悄骋晃囊桓龀稍薄C扛鱿凼率涤梢桓鎏囟ǖ纳痰辍⑻囟ǖ氖奔浜吞囟ǖ纳唐纷槌伞?/font>  维有自己固有的属性,如层次结构(对数据进行聚合分析时要用到)、排序(定义变量时要用到)、计算逻辑(是基于矩阵的算法,可有效地指定规则)。这些属性对进行决策支持是非常有用的。

6、2.多维性  人们很容易理解一个二维表(如通常的电子表格),对于三维立方体同样也容易理解。OLAP通常将三维立方体的数据进行切片,显示三维的某一平面。如一个立方体有时间维、商品维、收入维,其图形很容易在屏幕上显示出来并进行切片。但是要加一维(如加入商店维),则图形很难想象,也不容易在屏幕上画出来。要突破三维的障碍,就必须理解逻辑维和物理维的差异。OLAP的多维分析视图就是冲破了物理的三维概念,采用了旋转、嵌套、切片、钻取和高维可视化技术,在屏幕上展示多维视图的结构,使用户直观地理解、分析数据,进行决策支持

7、。三、OLAP的多维数据结构  数据在多维空间中的分布总是稀疏的、不均匀的。在事件发生的位置,数据聚合在一起,其密度很大。因此,OLAP系统的开发者要设法解决多维数据空间的数据稀疏和数据聚合问题。事实上,有许多方法可以构造多维数据。1.超立方结构  超立方结构(Hypercube)指用三维或更多的维数来描述一个对象,每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的各个部分都有相同的维属性。  这种结构可应用在多维数据库和面向关系数据库的OLAP系统中,其主要特点是简化终端用户的操作。  超立方结

8、构有一种变形,即收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并可加入额外的分析维。2.多立方结构  在多立方结构(Multicube)中,将大的数据结构分成多个多维结构。这些多维结构是大数据维数的子集,面向某一特定应用对维进行分割,即将超立方结构变为子立方结构。它具有很强的灵活性,提高了数据(特别是稀疏数据)的分析效率。  一般来说,多立方结构灵活性较大,但超立方结构更易于理解。终端用户更容易接近超立方结构,它可以

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