基于数据仓库的联机分析处理技术

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1、基于数据仓库的联机分析处理技术摘要：：数据仓库是信息业界的明日之星，数据仓库与联机事务处理（OLAP）是过去十几年来最热门的信息领域，它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业。文章首先介绍了数据仓库和联机分析处理技术的基本概念，比较并分析了它们同传统的数据库的差异，最后介绍并探讨了联机分析处理技术的发展领域。关键词：关键词：数据仓库；联机分析处理；联机事务处理；传统数据库：TP392文献标志码：A：引言：随着市场竞争的日趋激烈，信息对于企业的生存和发展发挥着越来越重要的作用。与此同时，在各个领域产生了大量的数据，但是面对不断增加如潮水

2、般的数据，传统的数据库管理系统已无法满足决策支持系统对数据的要求，因此人们提出了更深层次的问题：能不能从数据中提取信息或者知识为决策服务。在这种情况下，一种适用于决策支持系统的数据组织与管理技术—数据仓库1技术应运而生。1．数据仓库技术1.1数据库到数据仓库的演变传统的数据库与OLTP（On-LineTransactionProcess）平台并不是为了分析数据而设计的，用户可以在一个OLTP平台上安装数个应用系统，它在数据共享、数据与应用程序的独立性、维护数据的一致性和完整行及数据的安全保密性等方面提供了有效的手段。但是当它与分析型应

3、用结合时，却出现了许多问题。首先，利用传统的数据库进行数据分析，分析的结果缺乏可靠性。其次，利用传统的数据库进行数据处理，其效率很低。第三，传统的数据库难以将数据转化成信息。第四，传统的数据库系统主要用于事务处理，而在事务处理型的应用环境中直接构建分析决策型应用是不可能的。所以，为了提高分析和决策的效率和有效性，面向分析决策型应用的数据处理及其数据必须与事务处理型应用环境分离，建立单独的分析决策型应用环境。数据仓库正是为了解决这一问题而诞生的一种数据存储和组织技术。数据仓库与传统的数据库的不同之处在于数据仓库是一个面向主题的、集成的、

4、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它可以支持企业或组织的决策分析处理2。2.联机分析处理技术联机分析处理OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)技术3是基于数据仓库进行数据分析的一种技术。OLAP可使企业数据分析人员、企业经理及企业其他管理人员通过对企业信息的多种可能的观察角度进行快速、一致和交互性的存取，以获得对信息的深入理解。2.1OLAP的基本特性OLAP是数据处理的一种技术概念，其定义简单的概括为：共享多维信息的快速分析。OLAP通过对多维信息以很多种可能的观察方式进行快速、稳定一致和交互性的存取

5、，允许管理决策人对数据进行深入观察。其特点4有四个方面：（1）快速性。用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。要求系统能在几秒钟内对用户的多数分析要求做出反应；（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；（3）多维性。多维性是OLAP的关键属性和灵魂，系统能够提供对数据分析的多维视图和分析，包括层次维和多重层次维的支持。（4）信息性。OLAP系统能够及时获得信息，并且管理大容量信息；（5）共享性。共享性是在大量用户间实现潜在地共享秘密数据所必须的安全需求。2.2OLAP的基本分析操作OLAP的基本操作是指

6、通过对多维形式组织起来的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等分析动作，以求剖析数据使用户能够从多种维度、多个侧面、多种数据综合度查看数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵。（1）切片(Slicing)。切片操作就是在某个或某些维上选定一个属性成员,而在其他维上取一定区间的属性成员,或全部属性成员来观察数据的一种分析方式。（2）切块(Dicing)。切块就是在各个维上取一定区间的成员属性,或全部成员属性来观察数据的一种分析方式。从另一个角度讲，切块可以看成是在切片的基础上，进一步确定各个属性成员的区间得到的片段体，也即由多个切片

7、叠合起来。（3）钻取(Drilling)。钻取包含向下钻(Drill-doiningandDataChinaUniversityRelationshiPs,1995年基金项目：国家自然科学基金青年基金(61103195)；国家博士后基金项目(20100480048)