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时间:2019-05-13
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1、商业智能研究(十二)OLAP相关的一些开源项目联机分析(OLAP)处理专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以应分析人员要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供决策人员,.1993年,E.F.Codd将这类技术定义为“OLAP”。鉴于Codd关系数据库之父的影响。OLAP的提出引起了很大反响,OLAP作为一类产品同OLTP明显区别开来。Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统: *准则1OLAP模型必须提供多维概念视图 *准则2透明性准则 *准则3存取能力推测 *准则4稳定的报表能
2、力 *准则5客户/服务器体系结构 *准则6维的等同性准则 *准则7动态的稀疏矩阵处理准则 *准则8多用户支持能力准则 *准则9非受限的跨维操作 *准则10直观的数据操纵 *准则11灵活的报表生成 *准则12不受限的维与聚集层次你可以产看http://ttnn.c3crm.com/index.php?title=OLAP获得更多OLAP的信息。rolap中的r是relational的意思,使用关系数据库RDBMS,所以性能的更多是靠RDBMS的性能和技巧,ROLAP支持更多的用户和数据量,ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存
3、储数据和维关键字(外键);另一类是维表,每个维至少使用一个表来存放维的层次,所谓的'"星型模式"就是指维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。如果你对星型模型和雪花模型有兴趣的话,也可以到http://mondrian.pentaho.org/documentation/aggregate_tables.php看看。molap中的M是指multidimensional多维的意思,它使用一种预先设计和计算过cube,所以数据处理的速度要快的多.rolap和molap的比较
4、:rolap使用现有的RDBMS,相对容易建模和控制。相应速度比MOLAP慢,数据装载的速度快,储存空间小,没有文件大小的限制,数据库可以做很多优化.molap性能好,反映速度快,但是建模的难度很大,而且无法支持维度的动态变化,文件大小有限制,没有象关系型数据库那样有标准的访问接口比如JDBC,ODBC之类的。HOLAP是混合OLAP。DOLAP是Desktop的OLAP,应用不是很广,了解一下就够了。OLAP分为Server和Client.让我们看看都又有那些开源的产品实现了OLAP的功能。Mondrian:http://mondrian.pentaho.org.Mondrian是
5、开源世界中最为有名的OLAPServer了,在后面介绍Momdrian的时候会特别介绍的。JPivot:http://jpivot.sourceforge.net/一个OLAP的客户端,使用XML+XSL来展现OLAP的数据,虽然我们总是说Mondrian+JPivot,但是其实Mondrian官方都说他们是小心翼翼的分开Mondrian+JPivot的,所以你可以任意选择OLAPServer和OLAPClient的组合的,JPivot也支持MSSQLServer的OLAP数据源的.Palo:http://www.imppalo.com/ 一个MOLAP实现,已经有商业化公司运行了
6、,产品相对成熟,如果你看过RoadMap那一篇的话,你就应该已经知道spagoBI的roadmap里面已经开始要支持Palo了.JPalo:http://www.jpalo.com/ 一个基于Palo的Java客户端,基于eclipse的RCP技术,并提供API访问Palo的Server。SpagoBI在RoadMap中也计划支持这对组合,Mondrian+JPivot的竞争对手.CubulusOLAP:http://cubulus.sourceforge.net/ 一个OLAPServer+Client,Python写的,目前支持mySQL,PostgreSQL,SQLite.看来
7、还很不成熟。openRubik:http://sourceforge.net/projects/open-rubik/ 一个基于WEB的OLAP的Client,目前还没有可以下载的版本。(没有下载的你也写上去!可能跟Jrubik有关,不然为什么叫openRubik呢?)Jrubik:http://rubik.sourceforge.net/Jrubik是一个基于Mondrian或MSAnalysis的Java客户端,是一个JPivot的Swing客户端,基
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