交通事故数据联机分析系统(OLAP)初研
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景随着数据处理技术的不断发展，OLTP和OLAP数据库成为了目前应用广泛的两种不同类型的数据库系统，分别用于在线事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
OLTP和OLAP数据库有着不同的基本架构和应用场景，本文将深入探讨这两种数据库之间的区别和适用场景。
一、OLTP数据库在线事务处理（OLTP）数据库是一种用于处理各种业务数据的数据处理系统。
它主要是用于记录以及管理组织内部的各种业务交易操作，例如订单、存货、工资、销售数据等。
OLTP数据库设计的目标是高吞吐量，将数据更快地存储到到底层的硬件设施中以确保客户端的操作可以获得尽可能快的反馈时间。
OLTP数据库常规采用高效的SQL数据库系统，运行各种在线交易，比如，ATM自动提款机上的每笔交易，银行转账，订单和在线预订系统等“短期”交易。
这些交易通常读和写少量数据，要求高性能、高并发，数据库设计考虑系统的吞吐量。
二、OLAP数据库联机分析处理（OLAP）数据库与OLTP数据库功能是相反的，它们用于长期存储大量历史数据，通常从OLTP数据库中收集而来，而且用于支持组织全局大范围的决策制定、数据报告和数据分析。
OLAP数据库采用远比SQL数据库更灵活的数据仓库技术来处理数据，在这里，多个维度的数据一般存储为单个维度中的多个数据块。
例如，物品，时间和位置可能都是维度。
OLAP数据库适用于统计分析、数据挖掘等需要分析历史数据的场景。
它们的主要目的是支持周报、月报和季度报告等“长期”视图。
OLAP数据库通常包含相对较少的数据，但需要经常查询。
三、OLTP和OLAP数据库的比较从上面的介绍，我们可以看出OLTP和OLAP数据库的设计和用途是不同的。
OLTP数据库是对于快速和频繁的在线事务处理而设计的，而OLAP数据库则主要用于数据分析和乘坐商业决策。
除了这些核心应用场景之外，OLTP和OLAP数据库还有以下不同之处:1.性能OLTP数据库需要快速地响应各种不同类型的事务处理请求。
OLAP技术在执法统计分析系统中的应用研究
联 机 分 析 处理 Ｉｆ Ｌ Ｐ的 概念 最 早 是 由 ＥＦＣ ｄ ・Ｏ Ａ ） Ｉ ．．ｏ ｄ于 １９ ９ ３年提 出 的。当 时 ， ｏｄ认 为 联 机事 务处 ￣ （Ｌ Ｐ已不 能 满 足终 端 用 户 Ｃｄ Ｏ Ｔ） 对 数据 库 查 询 分 析 的需 要 ，Ｑ Ｓ Ｌ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
维 的 数据 形 式 进 行 存 贮 ， 而 给 分 析 人 员 提 供 一 个 容 易理 解 的 多维 立 方 体 ， 分 析 人 员 根 据 业 务 逻 辑 进 行 多 角度 的分 析 ， 上 钻 ， 从 使 如 下钻， 旋转 ， 片 和切 块 等 操 作 ， 达 到深 人 理 解 数 据 的 目的 。这样 高 层 管 切 以 理 人 员 就能 通 过 浏 览 、 析 数 据 去 发 现 变 化 趋 势 、 样 特 征 及 得 到 一 些 潜 分 抽 藏 的 细节 信 息 ， 而 更好 的掌 握 他们 商 务 活动 的 变 化 ？ 从 随着 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的 诞 生 ，对 数据 库 的 操作 的 应 用 方 式 不 再 局 限 于 传 统 的 Ｏ Ｐ Ｏ Ａ Ｉ Ｌ Ｐ与 Ｏ Ｔ Ｔ Ｌ Ｐ相 比 ， 支 持 更 加 复杂 的分 析杏 询 ， 重 于 决 策 支 能 侧 持， 许且 提供 直 观 易 懂 的查 询 结 果 。 它们 的 区别 如 表 ｌ 。
为 仃 政执 法 的有 效性 和领 导 的 科 学决 策提 供 支撑
ｌ基 本 概 念
Ｏ Ａ ｎｉｅＡ ａ ｔ３ ｒｔ Ｓｉｇ即联 机 分 析处 理 ， 对 特 定 问题 的 联 机 数据 访 问和 分 析 过对 信 息 （ Ｌ Ｐｆ ｌ Ｈ ｌ ｉ ｌ ｏ ｅＳ １ Ｏ ｎ ｙ（ Ｐ ａ ｎ 针 通 多维 数 据） 的多 种 可 能 的 观 察 肜式 进 行 快 速 、 稳定 一 致 和 交 互 性 的存 取 ， 许 管 理决 策 人 员埘数 据 进 行 深 入 观 察 。 允
信息系统分析与决策(第一章：知识点1-16)
一、决策支持系统的定义
S.S.Mittra对DSS的定义：决策支持系统是从数据库 中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户 产生所需要的信息。 决策支持系统具有如下功能：
为了作出决策，用户可以试探几种“如果，将如何”(What If...)的方案。 DSS必须具备一个数据库管理系统，一组以优化和非优化模型为形 式的数学工具和一个能为用户开发DSS资源的联机交互系统。 结构是由控制模块将数据存取模块，数据变换模块(检索数据，产 生报表和图形)，模型建立模块(选择数学模型或采用模拟技术)三 个模块连接起来实现决策问题的回答。
以数据仓库为基础，结合联机分析处理和数据挖掘形成了基
于数据仓库的决策支持系统。
第一章决策支持系统综述 知识点8 决策问题的结构化分类
一、决策问题的结构化分类
决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规 律能否用明确的程序化语言（数学的、逻辑的、形式 的、定量的、推理的）给以清晰的说明或者描述。
一、决策支持系统的定义
P.G.W.Keen对DSS的定义：决策支持系统是“决策 ”(D)，“支持”(S)，“系统”(S)，三者汇集成的一 体。 即通过不断发展的计算机建立系统的技术(System)， 逐渐扩展支持能力(Support)，达到更好的辅助决策 (Decision)。 传统的支持能力是指提供的工具能适用当前的决策过 程，而理想的支持能力是主动的给出被选方案甚至于 决策被选方案。
二、几种常用智能技术（2）
机器学习是模拟人的学习方法，通过学习获取知识的 智能技术。
机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等多种 类型。 机器学习和决策支持系统结合形成的智能决策支持系 统，主要是增加学习功能，获取辅助决策知识。
桂电《商务智能与数据挖掘》简答题答案
5.信息性指的是系统处理大量数据、提供用户所需信息的能力。
P121
1、简述可视化技术与商务智能的关系。
答：
可视化技术是将抽象的数据表示为视觉图像的技术，作为商务智能的基础技术和表现之一，辅助商务智能的发现，使数据或知识的表示更加清晰、明了；而商务智能的其他技术为它提供数据存储、数据预处理、数据分析等的能力。二者相互交融、互相促进。
P138
2、借助商务智能进行关系营销的主要目的和方法有哪些？
答：
1.主要目的：培养客户忠诚性，提高客户满意度，维护良好的沟通渠道，有效开发客户生命周期内的价值，在客户所处的各个阶段，借助商务智能技术，可以进行有效的关系营销活动，以达到顾客满意，企业获利的双赢状态。
2.方法：使用操作型系统及外部系统、数据仓库、数据集市存储客户数据；使用OLAP、分类、聚类、数值预测、关联分析、时间序列分析对数据进行处理。
2.缺点：①安全问题，涉及数据的丢失以及敏感数据的泄露等；②网络延迟或中断，由于计算资源是通过互联网等网络提供的，比起局域网肯定存在网络的延迟，如果网络中断，则无法访问服务；③对服务提供商的依赖，如果服务提供商停止服务，则用户无法得到服务；④集成问题，服务提供商提供的软件、业其他系统进行集成等。
2、商务智能可视化有什么作用？
答：
1.通过将数据可视化，便于发现隐藏在数据之间的关系、可以使信息的交流更加清楚、有效；
2.可视化也是一种知识发现的手段，通过将数据以合适的形式展现给用户，通过人的视觉处理能力有时可以发现计算机发现不了的模式。
OLTP和OLAP的区别
一、定义的区别
OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理，OLAP（On-Line Analytical Processing）翻译为联机分析处理，从字面上来看OLTP是做事务处理，OLAP是做分析处理。
从对数据库操作来看，OLTP主要是对数据的增删改，OLAP 是对数据的查询。
二、应用上的区别
OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。
当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。
因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。
所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用
三、两者关系
OLAP和OLTP之间的关系可以认为OLAP是依赖于OLTP的，因为OLAP分析的数据都是由OLTP所产生的，也可以看作OLAP是OLTP的一种延展，一个让OLTP 产生的数据发现价值的过程。
OLAP分析
14
多维数据分析视图
对于更多维度的数据显示，需要选择维度及其成员分布在行或者列中。 在页面上可选定多个维度，但每个维度只能显示一个成员。在行或者列 中一般只选择二个维，每个维可以多个成员。例如对6维度数据，其 MTS如下图所示。 六维MTS例
鞋
鞋 鞋 鞋 …
上海
广州 广州 广州 …
3月
1月 2月 3月 …
400
150 250 300 …
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多维类型结构(MTS)
表示方法是：每一个维度用一条线段来表示。维度中的每 一个成员都用线段上的一个单位区间来表示。
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 如图所示。
三维MTS例
06 年 60 230 210
05 年 80 110 210
06 年 50 250 280
05 年 100 270 310
06 年 50 330 270
05 年 50 200 320
06 年 40 220
维的层次关系图
全国
江苏
北京
上海
苏州市
扬州市
宝应县
6
OLAP 概念
维的层次与类组合图
产品维
产品产地类
产品销地类
产品用途类
产品大类
产品小类
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OLAP 数据显示与分析
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多维数据显示
多维数据显示方法 多维类型结构(MTS) 多维数据分析视图
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。
OLAP与OLTP系统的特点与区别
OLAP与OLTP系统的特点与区别在当今互联网时代，数据处理成为各种企业以及组织中不可或缺的重要部分。
随着数据的不断积累和增长，面临着对数据进行分析和处理的需求日益迫切。
OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统是常用的数据处理系统，它们在数据处理的不同阶段起着重要的作用。
本文将重点讨论OLAP和OLTP系统的特点和区别。
OLAP系统是一种用于进行多维分析的数据处理系统。
它主要用于对大规模数据集进行查询和分析，以便从多个维度来研究数据。
OLAP系统适用于环境中需要进行复杂多维度分析的场景，例如市场营销、销售预测、业绩评估等。
OLAP系统具有以下几个特点：1. 多维数据分析：OLAP系统可以通过各种维度对数据进行切片和切块，从而进行多维度的数据分析。
用户可以对数据进行透视、钻取和分组操作，以获取细致的数据视图。
2. 超大规模数据处理：OLAP系统能够处理海量的数据，支持从亿级到万亿级的数据规模。
这使得它成为对大数据进行高效处理和分析的理想选择。
3. 快速查询和响应：OLAP系统具有高速查询和响应能力。
它使用了预计算和预聚合技术，将数据预先计算并存储到多维数据库中，从而加快了查询速度和响应时间。
相比之下，OLTP系统主要用于处理和管理日常事务性操作数据，如订单处理、库存管理等。
它具有以下特点：1. 精确和实时的数据处理：OLTP系统对数据的准确性和实时性要求较高，因此它通常处理实时产生的数据。
它需要快速地执行大量的事务，并确保数据的一致性和可靠性。
2. 事务处理：OLTP系统采用了并发控制和锁机制，以确保多个事务的一致性和隔离性。
它支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性特性。
3. 高并发处理能力：OLTP系统通常需要处理大量同时发生的事务。
它使用精细的并发控制和事务管理技术，以支持多用户同时对数据库进行访问和操作。
OLAP和OLTP系统之间的区别主要体现在以下几个方面：1. 数据库设计架构：OLAP系统使用多维数据结构，通常采用星型或雪花型的数据模型，而OLTP系统通常使用关系数据库模型。
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
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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。
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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
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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
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.。
简述olap的基本操作
简述olap的基本操作OLAP(联机分析处理)是一种数据处理技术，它允许用户通过非常具有交互性的界面查询或分析数据，而无需编写复杂的SQL语句或程序。
因此，OLAP系统已成为商业智能的核心组成部分。
OLAP的基本操作通常包括以下几个方面：1. 切片(slice)：即选定一个二维表，然后选取其中一行、一列或一个单元格，从而得到一个更小的子表。
切片操作可以帮助用户在数据集中快速找到特定行、列或单元格，从而更好地理解数据。
2. 切块(dice)：即选定一个多维数据集，然后根据用户的选择，从中选择一个或多个维度和相应的切片，得到一个新的多维子集。
切块操作可以帮助用户更好地理解数据的关联关系。
3. 旋转(pivot)：即将多维数据集的某些维度交换，以便更好地观察不同维度之间的关系。
例如，在一个销售数据库中，用户可以将销售日期作为列，将不同地区作为行，以便更好地分析不同地区的销售情况。
4. 过滤(filter)：即根据用户的要求，从数据集中筛选特定的数据子集，该子集符合特定的条件或条件。
例如，在一个销售数据库中，可以根据特定的地区、时间范围或产品类型过滤数据，以便更好地分析数据。
5. 聚合(aggregate)：即使用各种函数(如求和、平均值或计数)将多个数据点或值合并为一个值或汇总数据，以便更好地分析更大的数据集。
例如，在一个销售数据库中，可以根据某个地区、某个产品或某个时间段聚合数据，以便更好地理解数据。
总之，OLAP是一种非常强大的数据处理技术，它允许用户通过简单易用的界面快速地查询、分析和理解数据。
通过使用OLAP的基本操作，用户可以更好地了解数据，并在商务决策中做出更明智的选择。
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。
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。
OLTP 与 OLAP业务系统的Oracle优化思路
面向OLTP与OLAP系统的Oracle数据库优化方法差异的总结当前主流的应用软件系统从使用模式来说可以分为简单划分为两种，即联机事务处理系统和联机分析处理系统，本文简单就这两种类型的Oracle数据库应用的特点、性能关注点以及调整优化的策略进行总结和注意事项说明。
简要概述如下。
一、数据库业务类型分类从数据库业务的使用模型来分类，数据处理的类型可以分成两大类：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，以完成当前小事务处理为目的，例如银行交易系统和网购系统。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，主要是统计分析业务，提供对历史数据进行多维度的统计分析，主要服务于决策支持。
二、系统特点三、常见瓶颈问题与优化策略(一)OLTP系统1.OLTP性能关注指标OLTP，全称为联机事务处理（Online Transaction Processing），其特点是事务性非常高，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量是其性能指标的主要指标。
数据库每秒处理的Transaction达到几百以上，Select 语句的执行量每秒上千至万。
典型的OLTP系统有电子商务系统和银行。
2. OLTP系统的瓶颈点OLTP系统最容易出现瓶颈的地方就是CPU资源与IO资源。
（1）CPU资源主要消耗在逻辑读总量、自定义的函数或者存储过程上这样的系统中单个语句执行速度虽然很快，但是执行次数非常多，同样会导致很大的逻辑读总量。
要减少单个语句的逻辑读，或者是减少执行次数。
自定义函数、decode等的频繁使用，也会消耗大量的CPU资源用户这些调用的解析，要尽量避免调用自定义的函数和计算过程。
基于联机分析处理olap技术的医院运营分析管理系统实现与应用
道路交通事故研判分析系统
《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系四、系统功能五、系统特点六、售后服务一、系统概述基于公安部六合一道路交通事故处理信息平台而开发的增值应用系统。
应用大数据挖掘分析理念，从公安部六合一平台海量事故案例数据中自动分析、归纳、总结事故发生的规律。
对可能出现的道路交通事故概率高发倾向及时向交通管理决策部门发出预警。
具备智能专家库辅助决策功能，根据本系统研判分析出事故发生的规律，针对事故高发倾向系统自动给出优选可行的解决方案和治理措施，以便降低事故发生的概率。
具备交通治理决策执行反馈评估机制，对决策执行的有效性基于数据进行科学评价。
针对不同层次的领导提出有针对性的研判分析结论和辅助决策信息。
可在月末、季度末、半年期、年终等关键节点自动生成事故研判分析结论，不需要人为参与，研判分析结论并自动分发相关领导。
二、网络体系二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论.辅助建议决策生成决策执行反馈评估级别权限设置（一）事故案例多维数据统计基本信息统计星期事故统计机动车违法原因统计不同天气下事故信息统计不同路面情况下事故信息统计不同道路类型事故信息统计事故形态事故信息统计事故地点事故信息统计同比年（月）事故信息统计环比年（月）事故信息统计针对公安部六合一处理平台的数据进行的查询统计功能，查询统计的事故类型包括一般事故、特大事故、一般特大混合事故；可通过起止时间和基本约束条件（受伤人数、死亡人数、财产损失）作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
.（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，以及事故数据的数量变化及同比、环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：1.1 全省（市）总体事故情况全年、半年、季度、月份事故情况统计分析1.2 省市所属各辖区事故情况根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况1.3 死亡 XX人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置1.4 无死亡人数同比增减较多的支队、大队、中队2.事故规律特点：2.1 XX 支队辖区道路交通事故同比上升绝对值（比值）， XX 支队辖区道路交通事故同比下降绝对值（比值）。
olap及其多维数据分析
一、OLAP及其多维数据分析联机分析处理（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简介
OLAP是一个赋予动态的、企业分析的名词，这些分析是注释的、熟悉的、公式化数据分析模型的生成、操作、激活和信息合成。
能够在变量间分辨新的或不相关的关系，能够区分对处理大量数据必要的参数，而生成一个不限数量的维和指明跨维的条件表达式。
OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过信息（维数据）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。
OLAP特点：1．假定性：需要初始的假设来给出导航数据分析的方向，最终用分析的结果来验证初始的假设。
2．快速性：用户对OLAP的快速反映能力有很高的要求。
3．可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
用户可以在OLAP平台上进行分析，也可以连接到其他外部分析工具上。
4．多维性：是OLAP的关键属性，系统提供对数据分析的多维视图和分析，如对层次维和多重层次维完全支持。
5．信息性：系统能及时获取信息，并能管理大容量的信息。
OLAP分类：1．关系OLAP（ROLAP）结构：使用关系或扩充关系DBMS存放并管理数据仓库，采用基于稀疏矩阵表示方法的星形结构或雪花结构存储多维数据，数据检索比MOLAP低效。
2．多维OLAP（MOLAP）结构：核心是其数据存储采用矩阵（可能是多维方阵）方式，数据检索高效。
3．混合OLAP（HOLAP）结构：结合ROLAP和MOLAP技术，在MOLAP立方体中存储高级别的聚集，在ROLAP中存储低级别的聚集。
4．桌面OLAP结构：没有自己的数据存储库，把用户的查询翻译为对数据源的查询，然后再把结果合成返回给用户。
5．客户OLAP：相对与Server OLAP，把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。
OLAP常用分析方法：1．数据切片（Slicing）和数据切块（Dicing）2．钻取：数据上钻（Drilling-up）、数据下钻（Drilling-down）、数据上卷（Rolling-up）3．数据旋转（Pivoting/Rotating）-概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
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5.3.4 k-means 算法的流程图 ......................................................................................... 38 6 结束语......................................................................................................................................... 38 参考文献......................................................................................................................................... 40 致 谢............................................................................................................................................... 41中国人民公安大学毕 Nhomakorabea论文（设计）
题
目：交通事故数据联机分析系统（OLAP）初研
学生姓名： 陈可佳 学号： 020922013
2002 年级 交通管理工程 专业
方向
02 大队
二
中队 五
区队
指导老师：
王景升
教 务 处 制
目 录
1 前言............................................................................................................................................... 2 1.1 论文的选题意义 ................................................................................................................ 2 1.2 国内外研究现状 ................................................................................................................ 3 1.3 论文的内容........................................................................................................................ 4 2 联机分析系统（OLAP） ............................................................................................................ 4 2.1 OLAP 的概念 ..................................................................................................................... 4 2.2 OLAP 与 OLTP 的区别 ...................................................................................................... 5 2.3 OLAP 的特征 ..................................................................................................................... 6 2.4 OLAP 数据模型 ................................................................................................................. 7 2.5 OLAP 的结构 ..................................................................................................................... 8 2.5.1 多维 OLAP（MOLAP， Multidimensional OLAP） .......................................... 9 2.5.2 关系型 OLAP（ROLAP，Relational OLAP）................................................... 10 2.5.3 混合型 OLAP（HOLAP， Hybrid OLAP） ...................................................... 11 2.6 创建 OLAP 数据模型 ..................................................................................................... 11 3 数据挖掘和聚类算法 ................................................................................................................. 12 3.1 数据挖掘概念 .................................................................................................................. 12 3.2 数据挖掘种类 .................................................................................................................. 14 3.3 聚类概述.......................................................................................................................... 15 3.4 聚类分析中应用的数据类型与数据结构 ...................................................................... 15 3.5 主要的聚类方法及算法 .................................................................................................. 16 3.5.1 划分聚类（Partitioning Clustering） .................................................................. 16 3.5.2 其它聚类方法 ....................................................................................................... 19 4 建立交通事故数据 OLAP 系统可行性及相关技术................................................................. 20 4.1 交通事故数据联机分析系统的可行性研究 .................................................................. 20 4.1.1 交通事故数据联机分析系统需求分析 ............................................................... 20 4.1.2 交通事故数据联机分析系统可行性分析 ........................................................... 20 4.2 交通事故数据 OLAP 系统结构与功能总体设计.......................................................... 21 4.3 交通事故数据 OLAP 系统开发环境和特色功能.......................................................... 24 4.4 交通事故 OLAP 系统的实现 ......................................................................................... 25 4.5 Microsoft SQL Server OLAP 服务的建立 ....................................................................... 27 5 事故原因多维、聚类分析的实现 ............................................................................................. 28 5.1 交通事故数据分析实现途径 .......................................................................................... 29 5.1.1 概念模型 ............................................................................................................... 29 5.1.2 逻辑模型 ............................................................................................................... 30 5.1.3 物理模型 ............................................................................................................... 31 5.1.4 SQL 的多维查询实例 ........................................................................................... 32 5.2 数据准备.......................................................................................................................... 33 5.3 基于属性聚类的应用 ...................................................................................................... 33 5.3.1 事故原因的聚类应用 ........................................................................................... 33 5.3.2 k 均值算法的改进 ................................................................................................. 34 5.3.3 k 均值算法的实现步骤 ......................................................................................... 35