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时间:2021-04-20
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1、第三章-联机分析处理OLAP3.1概述3.2OLAP定义和基本概念3.3OLAP的数据模型3.4多维数据分析3.5OLAP的结构与分析工具第3章联机分析处理--OLAP23.1概述60年代,关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型,促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。1993年,E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。33.2OLAP定义联机分析处理(OLAP)是一种软件技术,它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的。这些信
2、息是从原始数据转换过来的,按照用户的理解,它反映了企业真实的方方面面。(OLAP理事会)7OLAP的简单定义联机分析处理是共享多维信息的快速分析。体现了四个特征:(1)快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。(2)可分析性:OLAP系统应能处理任何逻辑分析和统计分析。(3)多维性:系统必须提供对数据分析的多维视图和分析。(4)信息性:OLAP系统应能及时获得信息,并且管理大容量的信息。8OLAP目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求,它的技术核心是“维”这个概念,因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集
3、合。9OLAP准则1993年,E.F.Codd提出OLAP的12条准则,其主要的准则有:多维数据分析;客户/服务器结构;多用户支持;一致的报表性能等。10多维数据分析企业的数据空间本身就是多维的。因此OLAP的概念模型也应是多维的。用户可以对多维数据模型进行切片、切块、旋转坐标或进行多维的联合(概括和聚集)分析。11客户/服务器体系结构OLAP是建立在客户/服务器体系结构上的。多维数据库服务器能够被不同的应用和工具所访问。客户端负责应用逻辑及用户界面。12多用户支持当多个用户要在同一分析模式上并行工作,OLAP工具应能够提供
4、并发访问等功能。13一致的报表性能报表必须充分反映数据分析模型的多维特征,并可按用户需要的方式来显示它报表操作不应随维数增加而削弱,即当数据维数和数据的综合层次增加时,提供的报表能力和响应速度不应该有明显的降低。14OLAP基本概念变量:从现实系统抽象出来的,用于描述数据的实际含义,即描述数据“是什么”维:是与某一事件相关的因素在关系模型的抽象,是人们观察数据的特定角度。如产品维、顾客维、时间维等。维的层次性:是由观察数据细致程度不同造成的。如日、月、季、年是时间维的层次。维的取值:即维的成员。如“某年某月某日”是时间维的一
5、个成员。15OLAP基本概念维的分类:按照一定的划分标准对维的所有取值集合的一个分类划分,用于数据钻取和聚合。如上半年、下半年是对时间维的划分。事实:不同维度在某个取值下的交叉点,是对事件的度量。如(牙膏,上海,1998年12月,批发,销售额为100000)多维数据立方体16维的例子一个电子公司的销售一般从三个方面分析销售额:时间:在某一段时间内的销售情况,其度量为(年、季度、月、旬、天)地区:在某个地区的销售情况,度量可分为(地区、国家、省、市)产品:某类或某型号产品的销售情况,度量可分为(类别、型号等)此处,(时间,地区
6、,产品)就构成了三个维。维有层次结构,可以在某个层上察看数据。17维的例子地区的层次全国江苏北京上海苏州市扬州市宝应县18维的例子正好构成一个数据立方体,可以有更高阶的维,但仍然称为数据立方体。时间地区产品原点19OLAP数据立方体的计算(物化)数据立方体的个数有产品(type)、城市(city)、日期(date)三个维,则:alldatetypecitytypedatecitydatecitytypecitytypedate0-D(顶点)方体1-D方体2-D方体3-D(基本)方体20OLAP数据立方体的计算(物化)一般,若
7、有n个维,则立方体个数是{(city,item,date),(city,item),(city,date),(item,date),(city),(item),(date),all}all表示不对任何维分组,这组形成了该数据立方体的方体格21OLAP数据立方体的计算(物化)实际维上有分层,如(年、季度、月、星期、日),所以实际的立方体个数是极大的。所以,实时计算的工作量极大,但全部事先计算,则存储量又极大。方体的选择计算:不物化:即不预先计算任何“非基本”方体全物化:预先计算所有的方体部分物化:在整个可能的方体集中,有选择地
8、物化一个适当的子集在OLAP中一般采用部分物化,应考虑三个因素:(1)确定要物化的方体子集;(2)利用查询处理时物化的方体;(3)在装入和刷新时,有效地更新物化的方体。223.3OLAP的数据模型3.3.1MOLAP数据模型3.3.2ROLAP数据模型3.3.3MOLAP与ROLAP的比较
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