联机分析
联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)
联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)1.概述当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
2.什么是联机事务处理(OLTP)联机事务处理系统(OLTP),也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。
这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答。
也称为实时系统(Real time System)。
衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)，即用户在终端上送入数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。
OLTP数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。
OLTP数据库通常具有以下特征：1.支持大量并发用户定期添加和修改数据；2.反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录；3.包含大量数据，其中包括用于验证事务的大量数据；4.具有复杂的结构；5.可以进行优化以对事务活动做出响应；6.提供用于支持单位日常运营的技术基础结构；7.个别事务能够很快地完成，并且只需访问相对较少的数据。
OLTP 系统旨在处理同时输入的成百上千的事务。
OLTP系统中的数据主要被组织为支持如下事务：1.记录来自销售点终端或通过网站输入的订单；2.当库存量降到指定级别时，订购更多的货物；3.在制造厂中将零部件组装为成品时对零部件进行跟踪；4.记录雇员数据。
通常在数据库系统中，事务是工作的离散单位。
例如，一个数据库事务可以是修改一个用户的帐户平衡或库存项的写操作。
第4章-OLAP-在线联机分析
OLTP与OLAP对比表
OLTP OLAP
数据库原始操作
细节性数据 当前数据 经常性更新数据 一次性处理的数据量少 对响应时间要求高 用户量大
数据库导出数据或数据仓库数据
综合性数据 历史性数据 不可更新，但可周期性刷新数据 一次性处理的数据量多 响应时间合理 用户量少
面向操作人员、支持日常操作
面向应用、实物驱动
– （‘2000年’， ‘家电’， ‘南京市’， ‘1亿’） – （‘2000年7月’，‘女性服装’，‘江苏省’， ‘10亿’）
数据单元（单元格）
多维数组的取值称为数据单元。 当多维数组的各个维都选中一个维成员，
这些维成员的组合就唯一确定了一个观 察对象的值，即（维成员1，维成员 2，……，维成员n，对象值）。
面向决策人员、支持管理需要
面向分析、分析驱动
OLAP特性
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。客户/服务器体系结构 －两层或三层C/S结构。
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。
多维性 :多维性是 OLAP 的关键属性。系统必须提供对数据的多维
问、处理和分析，通过直观的方式从多个维度、 多种数据综合程度将系统的运营情况展现给使 用者。
OLTP与OLAP
随着数据库系统广泛应用，数据库系统记录和
处理的数据越来越多，及时地记录和处理企业 的各种业务数据，这些系统成为联机事务处理 (OLTP)系统。数据库技术的广泛应用和技术的 发展，人们已经不再满足于仅仅用数据库系统 来记录企业的业务活动数据和对数据的简单处 理，人们需要对企业业务活动的数据进行各种 分析，以便发现企业业务趋势，这些系统称为 联机分析处理(OLAP)系统。
联机分析处理
联机分析处理（英语：On-Line Analytical Processing，简称OLAP），是一套以多维度方式分析数据，而能弹性地提供积存（英语：Roll-up）、下钻（英语：Drill-down）、和透视分析（英语：pivot）等操作，呈现集成性决策信息的方法，多用于决策支持系统、商务智能或数据仓库。
其主要的功能，在于方便大规模数据分析及统计计算，对决策提供参考和支持。
与之相区别的是联机交易处理（OLTP）。
∙OLAP需以大量历史数据为基础配合上时间点的差异并对多维度及汇整型的信息进行复杂的分析。
∙OLAP需要用户有主观的信息需求定义，因此系统效率较佳。
OLAP的概念，在实际应用中用广义和狭义两种不同的理解。
广义上的理解与字面意思相同，即针对于OLTP而言，泛指一切不对数据进行输入等事务性处理，而基于已有数据进行分析的方法。
但更多的情况下OLAP是被理解为其狭义上的含义，即与多维分析相关，基于立方体（CUBE）计算而进行的分析。
什么是联机分析处理(OLAP)
OS Java CORBA COM+ Middleware XML&WebService Patterns ONE&NET P2P Development Database Download Doc什么是联机分析处理（OLAP ）(转载自北大高科网站，/)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，他同时提出了关于OLAP 的12条准则。
OLAP 的提出引起了很大的反响，OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP （on-line transaction processing ）、联机分析处理OLAP （On-Line Analytical Processing ）。
OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
下表列出了OLTP 与OLAP 之间的比较。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through 等。
联机分析中的切块操作方法
联机分析中的切块操作方法
在联机分析中，切块操作是将数据集分割成更小的块，以便更高效地进行处理和分析。
切块操作的方法取决于数据集的类型和分析的需求。
以下是几种常见的切块操作方法：
1. 时间切块：将时间序列数据按照预定义的时间段进行切块，例如按天、按小时、按分钟等。
这种方法适用于需要对时间序列数据进行时序分析的场景，例如预测、异常检测等。
2. 空间切块：将空间数据按照预定义的区域进行切块，例如按照网格划分、按照地理区域划分等。
这种方法适用于需要对空间数据进行分布模式分析或者区域统计的场景。
3. 数据类型切块：将数据集按照不同的数据类型进行切块，例如将文本数据按照关键词进行切块、将图像数据按照特征进行切块等。
这种方法适用于需要对不同类型的数据进行特定处理的场景，例如文本分类、图像识别等。
4. 随机切块：将数据集随机切分成大小相等或大小不等的块。
这种方法适用于需要对数据集进行随机采样或者进行并行处理的场景。
5. 依据切块条件切块：将数据集按照预先定义的切块条件进行切块。
例如，将
销售数据按照产品类型划分，将用户数据按照地理位置划分等。
这种方法适用于根据特定的切块条件进行数据分析的场景。
无论采用哪种切块操作方法，在切块之后，可以对每个块进行独立的处理和分析，从而实现更高效的数据处理和分析。
OLAP分析及应用案例分析
云端OLAP服务将采用按需付费的计费模式 ，用户只需为自己的实际使用量付费，降低 数据分析成本。
感谢您的观看
THANKS
03
选和查看所需的数据。
旋转与转置
旋转是指改变数据立方体的维度顺序，以便从不同的角度查看数据。 转置是指将数据立方体中的行和列进行交换，以便更好地适应不同的分析需求。
旋转和转置可以帮助用户更好地理解和组织数据，使其更符合特定的分析需求。
钻取
1
钻取是指深入探索数据立方体中的细节信息，从 宏观到微观逐步查看数据的层次结构。
SAP BO
简介
SAP BO（BusinessObjects）是SAP公司开发的一款商业智能工具， 提供数据查询、报表制作和数据分析功能。
特点
集成性、可靠性、安全性。
应用场景
适用于使用SAP系统的企业，帮助用户进行数据分析和可视化呈现， 支持多平台和移动设备访问。
04
OLAP应用案例分析
电商销售数据分析
广泛应用于各行业，如金融、市场营销、销售等，用于数据分析 和可视化呈现。
QlikView
01
02
03
简介
QlikView 是一款内存内 分析工具，支持实时数据 分析和快速查询。
特点
高性能、灵活性、可扩展 性。
应用场景
适用于需要处理大量数据 的企业，如零售、物流和 制造业，用于数据挖掘和 商业智能应用。
通过多维数据分析，可以更全面地了 解数据的各个方面，从而更好地支持 决策制定和业务分析。
切片与切块
01
切片是指从数据立方体中选择某一维度的数据，以查看该维度 下的数据分布情况。
02
切块是指同时选择多个维度的数据，以查看这些维度之间的数
数据挖掘实验二数据立方体与联机分析处理
数据挖掘实验二数据立方体与联机分析处理简介数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的技术。
在实际应用中，数据挖掘常常需要对数据进行预处理和转换，以便更好地挖掘数据中的信息和知识。
本文将介绍数据挖掘实验中的数据立方体和联机分析处理技术。
一、数据立方体数据立方体是一种以多维数组的形式组织数据的方法，通过将数据按照不同维度进行分类、聚合和计算，可以更好地理解和分析数据。
数据立方体通常包含多个维度和度量。
1. 维度维度是指数据的描述性属性或者类别。
在数据立方体中，维度用于对数据进行分类和分组。
例如，在销售数据中，维度可以是时间、地点和产品等。
2. 度量度量是指可以进行计算的数值型属性。
在数据立方体中，度量用于对数据进行聚合和计算。
例如，在销售数据中，度量可以是销售额、销售量和利润等。
3. 数据立方体的构建数据立方体的构建包括数据清洗、分组、聚合和计算等过程。
首先，需要对原始数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据和异常值。
然后，根据维度进行数据分组，将数据划分为不同的类别。
接下来，对每个类别的数据进行聚合和计算，计算出相应的度量值。
最后，将聚合后的数据组织成多维数组形式，构建数据立方体。
4. 数据立方体的使用数据立方体可以通过多维数据分析工具进行查询和分析。
通过选择不同的维度和度量，可以进行针对性的数据探索和分析。
例如，可以通过选择时间维度和销售额度量，分析不同时间段内的销售情况。
数据立方体的使用可以帮助用户更深入地了解数据，发现隐藏的规律和趋势。
二、联机分析处理。
数据仓库、联机分析处理与数据挖掘
数据仓库、联机分析处理与数据挖掘08广义概念上的数据仓库是一种帮助企业做决策的体系化解决方案，它包括了三个方面的内容：⏹数据仓库技术（Data Warehouse，DW）⏹联机分析处理技术（On-line Analytical Processing，OLAP）⏹数据挖掘技术（Data Mining，DM）数据仓库、联机分析处理和数据挖掘作为信息处理技术是独立出现的。
数据仓库用于数据的存储和组织；联机分析处理则侧重于数据的分析；数据挖掘则致力于知识的自动发现。
因此这三种技术之间并没有内在的依赖关系，可以独立地应用到企业信息系统的建设之中，以提高信息系统相应的能力。
但是，这三种技术之间确实存在着一定的联系性和互补性，把它们结合起来，就可以使它们的能力更充分地发挥出来。
这样就形成了一种决策支持系统的架构，即DW+OLAP+DM。
1、数据仓库技术⑴概述数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。
它从大量的事务性数据库中抽取数据、并将其清理、转换为新的存储格式，即为了决策目标而把数据聚合在一种特殊的格式中。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。
其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。
“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息。
“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统的加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。
“随时间变化”是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时间的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。
一般数据仓库内的数据时限为5到10年，数据量也比较大。
“信息本身相对稳定”是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。
⑵数据仓库组织和管理数据的方法与普通数据库的不同点主要表现在三个方面：①它依据决策要求，只从数据库中抽取那些需要的数据，并进行一定的处理。
文件的联机分析(OLAP)的开题报告
文件的联机分析(OLAP)的开题报告题目：基于OLAP的数据分析系统设计与实现一、研究背景随着数据的数量和复杂度的不断增加，传统的数据分析方法已经无法满足企业的需求。
OLAP(联机分析处理)因其快速分析大规模数据的能力，成为越来越多企业的数据分析工具。
OLAP是一种多维数据分析技术，能够将海量数据高效的存储、查询、分析和可视化展示。
二、研究内容本研究将主要研究以下内容：1. OLAP技术的基础概念和分类2. 多维数据建模技术3. OLAP系统的架构设计和实现4. 数据挖掘算法的应用和扩展5. OLAP系统的可视化展示和交互设计三、研究方法本研究将采用如下方法：1.文献调研：对OLAP技术的研究进行深入调研和分析，包括相关论文、书籍、网络资源等。
2.功能需求分析：通过对企业需求的深入分析，明确本研究的功能需求，为系统架构的设计提供基础。
3.系统设计与实现：根据用户需求和领域知识，设计并实现OLAP数据分析系统。
4.系统测试与验证：对系统进行全面测试和验证，保证系统的稳定性、安全性和可用性。
四、研究目标与意义本研究的主要目标是设计和实现一个高效、可扩展、易用的OLAP 数据分析系统。
通过本研究的实施，我们希望可以：1.提高企业的数据分析效率和准确性2.拓展数据分析的应用领域3.提升企业的核心竞争力四、预期成果本研究预期的成果包括：1.设计和实现的OLAP数据分析系统2.一份详尽的设计文档和实现文档3.相关技术文章的发表4.开发文档和用户手册五、研究计划本研究计划在以下时间节点内完成：1.文献调研：1个月2.功能需求分析：2个月3.系统设计与实现：4个月4.系统测试与验证：1个月5.撰写论文和发表文章：2个月总计：10个月六、参考文献1. Han, J. and Kamber, M. (2011) Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd Edition, Morgan Kaufmann Publishers, Inc.2. Kimball, R., et al. (1998) The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Wiley and Sons, Inc.3. Ross, K.W. and Kimball, R. (2002) Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques. John Wiley and Sons, Inc.4. Uludag, U., et al. (2017) A Literature Review of OLAP Applications. In: Murgante B., et al., Eds., Computational Science and Its Applications – ICCSA 2017, Springer International Publishing, Cham, 758-772.。
olap的基本概念 -回复
olap的基本概念-回复1. 什么是OLAP？OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）是一种多维数据分析方法，旨在快速、动态地从大规模、复杂的数据中获得有益的信息。
OLAP提供了强大的数据分析和查询功能，支持各种查询操作，如切片（Slice）、钻取（Drill Down）、旋转（Pivot）等，可以帮助用户深入了解数据、发现潜在关联和趋势，为业务决策提供支持。
2. 多维数据模型多维数据模型是OLAP分析的基础。
它利用维度（Dimension）和度量（Measure）构建多维数据空间。
维度是可用于描述分析对象的属性，如时间、地点、产品等，而度量是可以被度量的指标，如销售额、利润等。
多维数据模型以立方体（Cube）为基本结构，通过维度和度量组织数据。
立方体由多个维度构成，每个维度由多个层次（Hierarchy）组成。
层次描述了维度的不同级别，如时间维度可以包含年、季度、月份等层次。
3. OLAP操作OLAP提供了多种操作方式来探索数据。
切片（Slice）是通过选择一个或多个维度的一个或多个层次上的成员，将立方体划分为一个子立方体。
例如，通过选择特定的时间范围和产品类别，可以获得特定时间段内不同产品类别的销售情况。
钻取（Drill Down）是将数据从一个层次细分到更低级别的操作。
例如，从年份层次的销售额钻取到季度层次，可以获得每个季度的销售额。
旋转（Pivot）是交换维度和度量的位置，以便更好地分析。
例如，将时间维度从列转换到行，可以更清楚地展示各个时间点的度量指标。
4. OLAP架构OLAP系统的架构通常包括数据源、ETL过程、多维数据模型、查询分析工具和前端报表展示。
数据源可以是关系型数据库、数据仓库或其他数据集，通过ETL过程（Extract, Transform and Load）将数据转化成多维数据模型所需的格式。
多维数据模型构建了立方体，关联维度和度量，以提供多维数据分析的功能。
联机分析处理
联机分析处理简介联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
操作型应用和分析型应用，特别是在性能上难以两全，人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制，引入了统计及综合数据，但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的，因此分析功能有限，不灵活，维护困难。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，他们通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的数据访问界面，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
1993年，E.F.Codd（关系数据库之父）将这类技术定义为“联机分析处理”。
作用联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。
OLAP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，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
联机分析处理
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2.数据存储的容量
ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在 存储容量上基本没有限制。 MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放 数据。 当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要 进行数据分割。 多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。
例如，用三个线段分别表示时间、产品 和指标三个维的多维类型结构如图3.3所 示。
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图3.3三维MTS例
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在图3.3多维类型结构(MTS)中，指定时 间维成员是3月，产品维成员是鞋，指标 维成员是销售量，这样它代表了三维数 据总得一个空间数据点，如图3.4所示。
33Biblioteka 3.4多维类型结构中的空间数据点
（2）选定多维数组的一个三维子集的操作 在多维数组（维1，维2，……，维n，变量）中选定3 个维，维i、维j、维k，在这3个维上分别取一个区间， 或任意维成员，而其它维都取定一个维成员。
44
图3.11 三维数据切块
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3.钻取
钻取有向下钻取（drill down ）和向上 钻取（drill up ）操作。
多维数据的显示只能在平面上展现出来。 三维数据无法在平面上展现出来。
三维数据显示见表3.6所示。
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产品名
地区
时间
销售量
衣服
衣服 衣服 衣服
北京
北京 北京 上海
1月
2月 3月 1月
100
200 300 200
衣服
衣服 衣服 衣服
上海
上海 广州 广州
2月
3月 1月 2月
300
400 150 250
第五章联机分析处理(OLAP)-Read
第五章联机分析处理（OLAP）DW是管理决策分析的基础，若要有效地利用DW中的信息资源，必须有强大的工具对信息进行分析、决策，OLAP就是一个得到广泛用的DW技术。
OLAP专门用于支持复杂的决策分析，是支持信息管理和业务管理人员决策活动的一种决策分析工具。
它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并且以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。
OLAP技术主要有两个特点：一是在线(On-Line)，表现为对用户请求的快速响应和交互操作，它的实现是由客户机／服务器体系结构完成的；二是多维分析(Multi-Analysis)，这也是OLAP技术的核心所在。
§ 5.1 OLAP技术基本概念一、OLAP的定义OLAP是E.F.Codd于1993年提出的。
OLAP理事会的定义：OLAP是一种软件技术，他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，这些信息是从原始数据直接转换过来的，他们以用户容易理解的方式反映企业的真实情况。
OLAP大部分策略都是将关系型的或普通的数据进行多维数据存贮，以便于进行分析，从而达到联机分析处理的目的。
这种多维DB也被看作一个超立方体，沿着各个维方向存贮数据，它允许用户沿事物的轴线方便地分析数据，与主流业务型用户相关的分析形式一般有切片和切块以及下钻、挖掘等操作。
共享多维信息的快速分析。
二、OLAP的功能特征：OLAP是一种数据分析技术，其功能特征是：1、快速性用户对OLAP的快速反映有很高的要求，一般要求能在5秒内对分析要求有反映。
设计时应考虑：专门的数据存贮格式，大量的事先运算，特别的硬件设计。
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。
因为事先编程并不能定义所有的应用，所以，在OLAP分析的过程中，用户无需编程就可以定义新的计算，将成为分析的一部分，且以用户希望的方式给出报告。
联机分析技术
1.特点：OLAP 在以数据仓库为数据源时，它有两个特点：在线性( On Line )：由客户机/服务器这种体系结构来完成的；多维分析：这也是OLAP 的核心所在。
2 作用：. 联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。
OLAP 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，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
3. OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down八切片(Slice )和切块( Dice )、以及旋转( Pivot )等。
钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。
它包括向下钻取 ( Drill-down ) 和向上钻取(Drill-up ) /上卷(Roll-up) 。
Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down 则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。
如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。
旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。
4. 五、联机分析处理的实现方式同样是仿照用户的多角度思考模式，联机分析处理有三种不同的实现方法：•关系型联机分析处理(ROLAP,Relatio nal OLAP)•多维联机分析处理(MOLAP,Multi-Dime nsio nal OLAP) •前端展示联机分析处理(Desktop OLAP)其中，前端展示联机分析需要将所有数据下载到客户机上，然后在客户机上进行数据结构/报表格式重组，使用户能在本机实现动态分析。
BI基础资料-OLAP
联机分析处理 (ＯＬＡP)百科名片联机分析处理简写为OLAＰ，随着数据库技术的发展和应用,数据库存储的数据量从20世纪8０年代的兆（Ｍ)字节及千兆(G)字节过渡到现在的兆兆(T）字节和千兆兆(P）字节，同时,用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录,而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合,关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
目录［隐藏]作用起源分类［编辑本段]作用联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容。
OLAP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,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求,制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设,其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
它并不将异常信息标记出来,是一种知识证实的方法。
[编辑本段]起源联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于１993年提出的，他同时提出了关于ＯLAP的１２条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OＬTP) 明显区分开来。
Codd提出ＯLAP的1２条准则来描述ＯＬAP系统：准则1 OLAP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[编辑本段]分类当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-linｅtraｎsaｃtion proｃeｓsing）、联机分析处理OLAＰ(On-Linｅ Analytical Prｏcessｉｎg)。
11-2数据处理技术联机分析处理参考课件
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（1）ROLAP（Relational OLAP） ROLAP的优点：实时从源数据中获取最新数据并更新 ROLAP的缺点：运算效率低、响应时间长。
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的分类
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的分类
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（3）ROLAP和MOLAP的比较
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的分类
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（2）MOLAP（Multidimensional OLAP） MOLAP是一种对多维数据组中的数据做动态多维分析 的形式。 MOLAP的优点：快速响应；存储的数据预处理程度高 MOLAP的缺点：缺乏灵活性；存储空间大
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
第十一单元 数据处理技术 联机分析处理
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的概念
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
联机分析处理（On-Line Analytical Process-ing, OLAP）是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多 种角度，对从原始数据中转化出来的、能够真正为用 户所理解并真实反映企业多维特征的信息进行快速、 一致、交互式的存取，从而对数据有更深入了解的一 类软件技术。
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案例背景介绍
案例一分析
案例二分析
Q&A
案例一介绍
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武警某师后勤部简介
军需
运输 军械
武警某师情况概要
武警某师是一个编制有多个团的大型单位，下 属的各个团分布在不同的省市，地理位置极其分散。 该师后勤部负责统筹规划和组织指导全师后勤保障 服务工作，掌握后勤保障工作的各类情况，信息， 制定相应的对策。后勤部机关由右图八个单位组成。
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客户端体系结构
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优点:
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应用系统后的优点和缺点
1.采用联机分析挖掘技术进行决策分析,使得数据挖掘能够在多个层次多个维度上进行,为 决策分析提出了新的、具有前景的方法; 2.采用中间件方案构建分析服务器,提高了系统的开放性、灵活性,便于系统升级; 3.客户端实现了离线挖掘,允许第三方分析应用集成实现了灵活多样的客户端分析方案; 4.将武警部队制定后勤任务的时间从数百小时缩短到了几小时。
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基于组织结构的设计
对于一些各个部门之间需要共享 的数据,比如战勤科和直政科,它 们负责管理全师的军官和士兵的 各种情况,而军官和士兵又分散在 各个部门工作,我们应将其设计为 公共数据集市供各个部门使用。
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缺点：
1.本系统目前只能实现对结构化数据的分析,对于半结构化、无结构化的数据,如声音、图 像、文本等,不能实现挖掘; 2.系统所执行的任务复杂,因此对具体设备的要求较高,需要服务器的配置在中等以上。
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基于OLAP销售管理系统的总体解决方案 ——以劲霸男装为例
案例二
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案例介绍
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数据存储模式设计
3数据存储方式 OLAP实际上是一个用户接口的概念。也就是说,OLAP是作 为数据的前端展 现工具,并不涉及到具体的数据存储技术。因此,在OLAP中 进行展现的数据, 实际上可以来源于关系数据库(RDBM)s,也可以来源于多维 数据库(MDDB),甚 至可以是关系数据库与多维数据库数据源的混合体。在关 系型数据库基础上进行 的oL妙,称作ROALP(Relational OLAP),在多维数据库基础 上进行的OLAP,称 作MOL妙(MultidimensoinalOLAP),二者的混合体称作 HOLAPH(ybridOLAP)。 由于RDBMS的广泛使用,目前ROLAP处于主流地位。
运输科 军需科 军械科 营房科 卫生科 战勤科 直政科 财务科
后 勤 部 机 关
1.运输科:运输、车辆维护、油料补给、消耗、储备; 2.军需科:被装发放、军粮预算、补给、军需物资储备; 3.军械科:维修、弹药储备; 4.营房科:修建、租赁、维修; 5.卫生科:药品采买、储备、病情防治、器械采买、维修; 6.战勤科:训练、考核; 7.直政科:考评、任免、晋衔、调动。 8.财务科：财务工作
一，方案，能够提供多种决策方案供决策者参考，决策分析应具有交 互式，探索式特迅速制定平时，战时，突发情况下的后勤保障点。对 于突发事件，系统能及时反映全师人员，物资，装备，弹药，营房等 重要资源的状态和位置，并提出相应的解决方案。总的来说，系统减 少了制定后勤任务所需要的时间，提高了全师的整体作战能力。
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技术背景
• 1.由于看好OLAP技术的发展前景,专家们对OLAP技术的研究成 果越来越多,OLAP产品的提供商也在不断的改善产品性能、增 加功能和升级产品。国外的许多厂商都推出了比较成熟的数 据仓库与OLAP解决方案和产品,如Microsoft.公司的Analysis Services,IBM公司`的Intelligence Miner, Oracle的Darwin等。这 些系统既可以对数据进行快速的多维查询(OLAP), 还可以对数 据作深度挖掘,得出令人感兴趣的结论,为企业决策支持提供了 数据基础和理论根据。
三，手工制定一项后勤任务耗费时间长达数百小时 ，效率很低 四，信息获取不及时，不全面，难以让决策者迅速 获取全面的信息 五，无法准确把握全师的物资，人员状态，对于突 发情况不能及时作出指挥调度
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武警后勤部辅助决策系统需求分析
后勤保障辅助决策系统需要满足的主要功能
系统逻辑结构
以OLAM信息分析系统设计目标为指导,并按需求分析结果 对本系统功能进行细化,可得系统逻辑结构如图所示。
“联机分析挖掘”：就是将OLAP 和数据挖掘有机地结合起来,采用 半自动的知识发现,允许用户介入 知识发现的过程,从而有效地进行 数据分析。
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数据存储方式的选择
本案例数据存储模式设计
在进行存储模式设计的时候,我们应充分考虑ROLAP和MOLAP的利弊,灵活地 选择存储方案。这里,考虑到： 武警某师有的部门数据量非常多,如军需科,而有的部门数据量又较少,如营房科, 因此我们选择的存储方案是ROLAP、MOLAP并用,也就是所谓的HOLAP。 当一个多维数据集的数据量过大时我们采用ROLAP的存储方式,这样节省了存 储空间,也避免了维数增大导致系统性能降低。当数据集较小的时候,采用 MOLAP的存储方式,这样数据检索速度将会大大增快。
二，建立数据仓库，将各个科室的数据转换为统一的数据格式，汇集 到数据仓库中，实现信息共享：无需人工干预，各个团，各个部门的 数据能够自动载入数据仓库，减少人为干预因素，方便用户的使用。
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案例一
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现有工作方式和软件的不足之处
1.数据格式不一致,信息无法共享; 2.受许多人为因素的干扰,数据的正确性和有 效性难以保证; 3.手工制定一项后勤任务耗费时间长达数百 小时,效率很低; 4.信息获取不及时、全面,难以让决策者迅速 获得全面的信息; 5.无法准确把握全师的物资、人员状态,对于 突发状况不能及时做出指挥调度。
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针对问题的需求分析
需 求
公司对海量市场信息的利用程度和 反应速度需要提高，需要信息系统 支持
在管理模式和信息物流系统等方面亟需改革 创新以适应竞争形势
需要全新的业务分析系统和销售管理决策模 型为决策层的决策提供科学依据
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案例二分析
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数据仓库的选用
由于该师下属单位 众多,同时对系统 安全性、稳定性要 求很高,因此我们 选用Oracle9i。
Oracle9i是非常成熟的数据库产品,在网络计算上一直 处于领先地位,windows下能够同时连接几百个用户, 对敏感数据的存取、用户权限以及查看、修改和创建 数据库等操作具有高级保密机制,同时Oacrlgei提供的 各项服务保证了数据库的平稳运行。
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利用先进的信息技术构建基 于联机分析处理技术的销售 管理系统,建立并健全企业销 售业务的管理平台,满足企业 销售业务人员及中高层管理 者决策的需求,对销售业务进 行多维度的分析,并实现多种 报表的生成和管理,及时、准 确、全面的反映企业中销售 业务的构成和特征,提高企业 的工作效率,并显著地增加经 济效益
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数据存储方式的选择
数据存储方式的介绍
OLAP实际上是一个用户接口的概念。也就是说,OLAP是作为数据的前端展现 工具,并不涉及到具体的数据存储技术。因此,在OLAP中进行展现的数据,实际 上可以来源于关系数据库(RDBMS),也可以来源于多维数据库(MDDB),甚至可 以是关系数据库与多维数据库数据源的混合体。 ①在关系型数据库基础上进行的OLAP,称作ROLAP(Relational OLAP); ②在多维数据库基础上进行的OLAP,称作MOLAP（Multidimensional OLAP); ③二者的混合体称作HOLAP(Hybrid OLAP)。 由于RDBMS的广泛使用,目前ROLAP处于主流地位。
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SUGGESTION
为将来的各种 销售预测、销 售计划的制定 提供可靠的数 据平台支持,以 及为整 个企业经营管 理效果评价提 供开发的基础 数据平台。
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系统建设原则
业务原则
1.数据和统计分析数据相分离,既保证业务系统的高 2.合理设计分析模型,加强数据管理,既要实现简单的分业 效可靠运行,也保证销售管理系统的高效可靠运行。 务统计的功能,也要能灵活扩充,实现跨主题的统计分析。
技术先 进性与 成熟性
安全性 和保密 性
可伸缩 易操作、 准确性 易管理 性
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开放性 动态报 灵活的 表查阅 即席数 分布机 据分析 制
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