多维数据模型与OLAP实现

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数据仓库中OLAP的实现技术

实现了ＨＯＩＰ的存储策略。Ａ下面是ＲＯＬＡＰ、ＭＯＩＡＰ和Ｈ）ＡＰ实现在不同方面的（Ｉ
和分析。通过对信息（些信息已经从原始的数据进行了转这
换．反映用户所能理解的企业的实际的 “ ” 的很多种可能以维）的观察开工进行快速、定一致和交互性的存取．许管理决稳允策人员对数据进行深入观察。
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ＩＡＰ和Ｍ（Ｌ）ＡＰ优点的综合．然．当ＨＯＩＡＰ技术发展并非完全成熟，有一点是肯定的，但ＨＯＩＡＰ工具不是简单地将ＭＯ— ＩＡＰ与ＲＰ组合起来。实现的基本策略是，合计数据ＯＩＡ其将
毕利
摘
张礼平
毕茹
要本文介绍了数据仓库和联机分析处理的概念．
的多维视图。
分析阐述了基于数据仓库的０ＩＰ的三种存储机制、施框Ａ实
架、据操纵机制和索引机制。及多维数据模型上的ＯＩＡＰ数的实现技术。
Ｉ９５年起，ｕｃ提出了 “ ＡＳ ” 断准则。所９ＯＩＡＰＣｏｎｉｌＦＭＩ判谓 “ ＡＭＩ． “ ａｔＡｎｌｓｓｏｈｒｄＭｕｔｉｎｉｎｌＦＳ ” 即ＦｓａｙｉｆＳａｅｌｄｍｅｓａｉｏ

数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程

数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程在数据仓库中，多维数据模型设计与实现是一项关键任务。

它不仅可以帮助企业组织和分析庞大的数据量，还能提供决策支持和洞察力。

本文将介绍数据仓库中多维数据模型的概念、设计原则以及实现方法，帮助读者全面了解和掌握这一重要主题。

一、多维数据模型的概念多维数据模型是基于数据的特征和关联性来组织数据的一种模型。

它通过将数据按照不同的业务维度进行分组和分类，将数据以多维方式呈现，从而提供了更加直观和灵活的数据分析能力。

多维数据模型主要由维度、度量和层次结构组成。

1. 维度：维度是描述业务问题的属性，它可以是时间、地理位置、产品、客户等。

维度用来描述数据的特征，例如销售额可以按照时间、地理位置和产品维度进行分析。

2. 度量：度量是可以进行数值计算和分析的数据，例如销售额、利润、数量等。

度量用来描述数据的量度，便于进行各种统计分析。

3. 层次结构：层次结构是维度之间的关系，它描述了维度之间的层次结构和上下级关系。

例如时间维度可以由年、月、日等层次结构组成。

二、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循一些原则，以确保模型的合理性和有效性。

1. 简单性：多维数据模型应该尽可能简单，避免过于复杂的维度和层次结构。

简单的模型易于理解和维护，提高数据分析效率。

2. 一致性：多维数据模型中的维度和度量应该保持一致性，避免冗余和重复。

一致的模型有助于提高查询效率和数据一致性。

3. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，能够容纳未来的需求变化和数据增长。

设计时需要考虑到未来可能发生的维度扩展和度量变化。

4. 性能优化：多维数据模型的设计也要考虑到查询性能的优化。

根据实际需求和查询模式，合理设计维度的层次结构、聚集表和索引等，以提高查询效率。

三、多维数据模型的实现方法在实现多维数据模型时，需要选择合适的工具和技术来支持模型的构建和数据的加载。

1. 数据抽取和转换：多维数据模型的实现通常需要进行数据抽取和转换，将源系统的数据转化为可用于多维模型的格式。

使用MySQL进行多维度数据分析和OLAP处理

使用MySQL进行多维度数据分析和OLAP处理MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询能力。

除此之外，MySQL还允许进行多维度数据分析和OLAP（联机分析处理）操作，帮助用户深入挖掘数据背后的关联和规律。

本文将探讨如何使用MySQL进行多维度数据分析和OLAP处理，为读者提供有关这一主题的详细指南。

一、多维度数据分析概述多维度数据分析是一种从多个角度对数据进行分析的技术。

传统的数据分析通常只从一个维度进行分析，而多维度数据分析则能够从不同维度同时进行分析，使分析结果更全面和深入。

在MySQL中，多维度数据分析通常通过使用数据立方体（Data Cube）来实现。

数据立方体是一个多维数据模型，其中的每一维度都代表了不同的数据属性。

通过对数据立方体进行切割、钻取和汇总等操作，可以实现多维度数据分析。

二、构建数据立方体在对数据进行多维度分析之前，首先需要构建数据立方体。

在MySQL中，构建数据立方体的过程通常包括以下几个步骤：1. 定义维度和度量：维度是数据立方体中的属性，而度量则是用于度量、计算和分析数据的指标。

维度通常包括时间、地理位置、产品等，度量则包括销售额、利润等。

2. 创建数据表：根据定义的维度和度量，创建相应的数据表。

在数据表中，每行代表一个数据记录，每列代表一个属性。

确保数据表中包含了所有需要进行分析的属性。

3. 导入数据：将需要分析的数据导入到创建好的数据表中。

可以使用MySQL提供的命令行工具或者图形界面工具来进行数据导入。

4. 创建索引：为了提高数据查询的效率，需要对数据表中的关键字段创建索引。

索引能够加快数据的查找速度，减少数据库的查询时间。

5. 建立数据立方体：使用MySQL的数据立方体扩展工具或者自定义SQL语句，按照定义的维度和度量，构建数据立方体。

在数据立方体中，每个维度对应一个维度表，维度表中包含了唯一的维度值和维度属性。

同时，还需要创建度量表，度量表中存储了度量指标的值。

数据仓库的OLAP多维展现技术的研究与应用

王淑蓉．赵颖
（西安工业大学计算机科学与工程学院，陕西西安７０３）１０２
摘要：于数据仓库以及联机分析的相关知识，采用ＥＬ和Ａａｓｅｖｃｓ关技术，通过在线销售系统中的实基Ｔｎ￣ｉＳｒｉ相ｓｅ
现方式迅速获得信息中蕴含的知识。
量的销售记录，过建立数据仓库，对企业销售中的 “ 线通针在
销售 ” 题－Ｉｔｎｔａｓ通过多维分析展现技术，企业主ｎｅｅＳｅ，ｒｌ对
收稿日期：０２０ — ７２１— ４１稿件编号：０２１９２１０３４
掘模型和其他ＡａｙｉＳｒｉｓ对象提供数据［】ｎｌｓｅｃｓｖｅ２。＿３
创建数据源时，以通过两种方式新建数据源。一种是可 “ 于现有连接或新连接创建数据源 ” 可以通过选择现有数基，
数据库指定一个或多个数据源，以为维度、维数据集、可多挖
过ＯＡＬＰ软件实现数据的查询分析：）过建立数据仓库与２通
底层关系数据库交互．过ＯＡ通ＬＰ软件完成多维数据分析展现；）式是在客户端与服务器之间增加一个多维数据分析３方
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｎａａｙｉｏｌ－ｉｎｉｎｄｔｎｔｅｏｌｅｓｌｓｓｓｅｔｒｕｈｔｅｅｐｒｍｅｔｈｃｒａｅｎｔｅｎｓｆｍｕｔｄｍｅｓｏａａｉｈｎｉａｅｙｔｍｈｏｇｈｘｅｌｓｉｎｉｎｓｗｉｈａｅｂｓｄｏｈｋｏｌｄｅｆａａｎｗｅｇｏＤｔＷａｅｏｓｇｎＯｎＬｎＡｎｌｔａＰｏｅｓｎｎｕｉｇｈｒｌｔｄｔｃｎｌｇｆＥｔｃｉｎｒｈｕｉａｄｎ－ｉｅａｙｉｌｒｃｓｉｇａｄｓｎｔｅｅａｅｅｈｏｏｙｏｘｒｔ－ｃａｏＴａｓｏｍａｉｎＬａｉｇａｄＡｎｌｓｓＳｒｉｅａｄ．ｘｌｒｕｐｒｏｈｎｉｅｓｌｓｉｐｏｉｅｉｈ－ｉｅｒｎｆｒｔ・ｏｄｎｎａｙｉｅｖｃｓｈｓｍａｅＡｕｉａｙｓｐｏｔｎｔｅｏｌａｅｓｒｖｄｄｗｈｌｔｅＯｎＬｎｏｉｎｅＡｎｙｉａｒｃｓｉｇｍｕｔｉｎｉｎｌｅｈｏｏｓｄｔｈｗｅＲｅｕｔｏｅａａｙｉａｏｔｌｅｕ，ｒｌｏａｎｌｃＰａｔｌｏｅｓｌｄｍｅｓｏａｃｎｌｇｉｕｅｓｏｔｓｌｆｈｎｌｓｓｂｕｉ，ｃｔｄｌ，ｒｔｒｉｎｉｔｙｓｏｈｓｔｓｃｉｙｍｕｔｄｍｅｓｎａａｌ－ｉｎｉａｄｔ．ｉｏｌＫｅｒ：ｄｔｒｈｕｅ；ＥＬ；ＯＬｙｗｏ￣ａａｗａｅｏｓＴＡＰ；ｍｕｉｉｎｉｎｌＡｎｌｓｓＳｒｉｅｈｄｍｅｓｏａ；ａｙｉｅｃｓｖ

在线分析处理OLAP在数据分析中的应用

在线分析处理OLAP在数据分析中的应用近年来，随着数据量的快速增长和复杂性的增加，数据分析在各行各业中的重要性不断凸显。

为了能够高效地进行数据分析，许多组织和企业开始采用在线分析处理（OLAP）技术。

本文将介绍OLAP的基本原理、主要功能以及在数据分析中的应用。

一、OLAP基本原理OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析技术。

它以多维数据立方体为基础，将数据按照不同的维度进行组织和存储，使得用户可以方便地从不同的角度对数据进行分析和探索。

OLAP具有以下几个基本概念：1. 多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来描述分析对象和分析结果。

多维数据模型以立方体为基础，将数据按照事实表和维度表进行组织，形成多维数据空间。

2. 维度和指标：维度是描述事实的属性，如时间、地理位置、产品等；指标是需要分析的事实数据，如销售额、访问量等。

OLAP通过对维度和指标的组合，形成多维数据立方体。

3. 切片和钻取：切片是指根据某个维度或者指标对数据进行筛选，只保留满足条件的数据；钻取是指根据需要，从总体数据中逐步细化到更详细的细节。

4. 聚集和计算：OLAP可以对多维数据进行聚集操作，从而实现对数据进行汇总和计算。

聚集操作可以提高数据分析的效率。

二、OLAP主要功能OLAP具有以下几个主要的功能，这些功能使得OLAP成为数据分析的有力工具：1. 多维数据分析：OLAP可以根据不同的维度对数据进行切片、钻取和旋转等操作，从而使用户可以从不同的角度对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。

2. 查询和报表功能：OLAP可以通过灵活的查询和报表工具，帮助用户快速获取需要的数据，并生成丰富的报表和图表，便于数据的可视化展示和沟通。

3. 高性能计算：由于OLAP采用了多维数据模型和聚集技术，可以对大规模数据进行高效的计算和分析，减少了数据查询和分析的时间消耗。

4. 数据挖掘和预测：OLAP可以结合数据挖掘和预测算法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为组织和企业的决策提供支持。

数据仓库中的OLAP多维模型设计与应用

数据仓库中的OLAP多维模型设计与应用导言：在当今信息时代，数据成为企业决策的重要基础。

为了更好地管理和分析海量数据，数据仓库通过采集、整合和存储数据，为企业提供决策支持。

而OLAP多维模型作为数据仓库中的数据分析和报表工具，具有较高的灵活性和可视化性，大大提高了企业对数据的利用价值。

本文将深入探讨数据仓库中OLAP多维模型的设计和应用。

一、数据仓库中OLAP多维模型的设计原则在进行数据仓库中OLAP多维模型设计时，需要遵循以下原则，以保证模型的有效性和可用性。

1. 根据业务需求进行建模：在设计多维模型之前，需要明确和全面理解企业的业务需求。

建模过程应该根据业务需求对数据进行合理、清晰的组织，使得数据结构可被直观理解和使用。

2. 划分维度和度量：多维模型中的维度和度量是构成模型的重要要素。

维度是描述业务的属性，例如客户、时间、地理位置等；度量是需要被分析和计量的指标，如销售额、利润、库存等。

在设计多维模型时，需要将维度和度量分类清晰。

3. 设计合适的粒度：模型的粒度决定了分析的详细程度。

过大的粒度可能导致信息丢失，而过小的粒度则会增加模型维度和冗余数据。

因此，在设计多维模型时，需要根据业务需求和数据的可用性选择合适的粒度。

4. 使用层次结构：利用层次结构可以对维度进行组织和层次化展示，方便用户进行数据分析。

例如，时间维度可以包含年、季度、月、日等层次。

在设计多维模型时，需要充分利用层次结构来提供灵活的分析能力。

5. 进行性能优化：多维模型中的数据量通常较大，为了保证查询和分析的效率，需要进行性能优化。

可以通过设计合适的聚集表、索引和分区等方式来提高查询性能，减少数据的读取和计算时间。

二、数据仓库中OLAP多维模型的应用案例在实际应用中，OLAP多维模型可以广泛用于企业的各个领域，以满足不同的决策支持需求。

以下以销售数据分析为例，介绍数据仓库中OLAP多维模型的应用。

1. 销售业绩分析：通过构建销售多维模型，可以对销售业绩进行多维度的分析。

基于OLAP多维数据模型的时间序列分析技术

等都有着规律性的依赖关系。如何在如此海量的数据
态数据。这样的动态数据在自然、经济及社会等领域
都是常见的，如：动通信基站小区每个同角度为分析决策者、从规划设计者，至市场甚营销者及时、准确、效地提供有价值的规律和线索，有已成为具有现实意义且迫切需要解决的课题。
钱灿 ’ 。张怡（．１支付宝（中国）网络技术有限公司，浙江杭州３０９；．１０９２中讯邮电咨询设计院有限公司，四川成都
６０４１０２）
ＱｉｎａＣａ ’ ＺｈｎＹｉ（．ｉａ．ｏＣ．Ｌｄ，ａｇｈｕ３０９Ｃｈｎ２ＣｈｎｆｒｔｎＴｃｎｌｇｓｇｉｇ＆ＣｏｓｌｇＩｓｉｔｎ。ａｇ１Ａｌｙｃｍｏ．ｔＨｎｚｏ１０９，ｉｐａ；．ｉａＩｏｍａｉｅｈｏｏｙＤｅｉｎｎｎｏｎｕｉｎｔｕｅｔｎｔ
指导工程实践，传统的数据统计分析手段已逐渐失去了用武之地。单就移动通信基站话务量的监测数据来
说，某域有数百个基站小区，若每小时监测１次，那
么几年之后所形成的历史检测数据量将达到千万级甚至于亿级，话务量可能对于时间段、节段、且季节假日
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：
ＯＬＡＰ；Ｄａａｗａｅｈｕｅ；Ｔｍｅｓｒｓ；Ｍｕｔｉｅｓｏａｄｔｄｌｔｒｏｓｉｅｉｅｌｄｍｎｉｎｌａａｍｏｅ；Ｄｉｉｍｅｎｉｎｓｏ；Ｃｌｓｅｉｇａｇｉｍｕｔｒｌｏｒｈｎｔ

简述olap的基本操作方法

简述olap的基本操作方法
OLAP（Online Analytical Processing）是一种基于多维数据模型的数据分析技术，用于快速、交互式地分析大量历史和实时数据。

它的基本操作方法包括：
1. 切片（Slice）：选择一个或多个维度的特定值，以便在一个子立方体中查看数据。

通过选择某个时间点、特定地区或某个产品类型等，可以对数据进行切片操作，缩小分析范围。

2. 切块（Dice）：选择一个或多个维度的部分值，以便在一个子立方体中查看数据。

通过选择某个时间段、特定地区和某个产品类型等，可以对数据进行切块操作，同时筛选数据。

3. 旋转（Rotate）：改变维度的对应关系，以便以不同的视角分析数据。

通过旋转可以更好地理解数据之间的关系，发现数据中的模式和趋势。

4. 聚集（Aggregate）：根据维度的层级关系，对数据进行聚合操作。

通过聚集可以将细节数据转化为更高层级的总计或平均值，以便进行更高层次的分析。

5. 钻取（Drill Down/Up）：在维度层级之间进行导航。

通过钻取可以从整体数据中深入到更具体的细节数据，或者从细节数据回到整体数据。

6. 过滤（Filter）：根据特定的条件对数据进行筛选。

通过过滤可以排除不需要
的数据，集中分析感兴趣的数据。

7. 排序（Sort）：根据某个维度或测度对数据进行排序。

通过排序可以按照特定的顺序查看数据，更好地理解数据之间的差异。

总的来说，OLAP的基本操作方法可以帮助用户从不同的角度对数据进行分析，提取有用的信息，并发现数据之间的关系和规律。

空间多维数据模型及OLAP的设计与实现

文章编号：０９４７２０）２０２ —４１０ — ２Ｘ（０２０１４０
空间多维数据模型及ＯＡＬＰ的设计与实现
徐铭杰梁留科。，
＜．息工程走学别绘学院．１信河南部州４０５：２河南走学环境与规螂学院－５０２、河南开封４５０）７０１
维普资讯
第１９卷第２期
２００２年６月
Ｊ㈣。
测绘学院学报
】ｆＩｓｉｔｆｕｖｙｎｎａｐｎｏ￣ｔｕｅｏｒｅｉｇａｄＭｐｉｇｔＳ
Ｖｏ＿９ｎ＿１Ｎ２
Ｊｎｕ．２００２
摘要：多维数据模型定义了数据仓库的度量和维度结构ｔ是０ＩＰ书某些数据挖掘模型的基础和数据仓库Ａ应用的重要手段。但用传统的多维数据模型和ＯＡＬＰ技术ｌ理空间数据具有较大的局限性。文中尝试在传处统多维数据模型中引入空间维度在度量ｅｇ八指向空间聚合结果的空同聚台索引，并引入空间算子集合，ｅＩ从而构造出空间多维数据模型和空间立方体。在模型物理实现的基础上，试验了室立方体的ＯＬＰ操Ａ
ｂｅ和事实表（ａｔｔｂｅ，表和事实表根据其ｌ）ｆｃａｌ）维问联接方式，以构成星型模型（ｔｒｓｈｍａ、可ｓａｃｅ）雪花模型（ｎｗ－ａｅｓｈｍａ等。目前基于关系型ｓｏｆｋｃｅ）ｌ数据的研究认为：管规范的维表可以节省空间，尽但会因为存在较多的表连接（ａｌｉ）作而降ｔｂｅｊｎ操ｏ低了浏览的性能，而认为星型模型更适宜作为因数据仓库的逻辑模型［。作者认为，于空间数由据作为度量，运算的时间及空间复杂度一般远其

多维分析的OLAP模块设计与实现

文首先对市场流行的ＯＬＡＰ产品进行了分析研
ＡａｙｉＳｒｉｅ、ｏｎｓＳｒｅ等。ｎｌｓｓｅｖｃｓＣｇｏｅｖｒ
下面基于Ｃｇｏｏｎｓ的ＯＬＡＰ实施流程来简述
某学院多维分析系统的０ＬＡＰ实施方案。
景晓鹏。陈保民
熊建华。
４１０）７０３
４１２）９２１队司令部洛阳７０２（６５部
摘
要
文章通过对现行的（Ａ）Ｐ工具产品的结构、Ｌ功能和性能进行分析、比较后，出了构建基于ＩＭｏｎｓ提ＢＣｇｏ平台下
数据仓库；ＡＰＯＬ；办公自动化
ＬｉＷｅｌｇｉｎｉＬｉｎｌｉｕＨｏｇｅＪｎａｐｎＣｈｎＢａｍｉｉｇＸｉｏｅｇ ’ ｅｏｎＸｉｎｉｎｕｏｇＪａｈａ
（ａｅｆＩｆｒｔｏｃｎｌｇ，Ｌｕｙｎｒｌｎｖｒｉｙ，Ｌｕｙｎ４２）ＡｃｄｍｙｏｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙｏａｇＮｏｍａｉｅｓｔ ” Ｕｏａｇ７０２１（ｅｄｕｔｒｏ．９２１ＴｒｏｓＨａｑａｅｆＮｏ６５ｏｐ。，Ｌｕｙｎ４１０）ｏａｇ７０３
ＡｂｔａｔＴｈｓａｔｌｎｌｚｓｔｅｓｒｃｕｅｕｃｉｎａｄｐｒｏｍａｃｆｔｅｅｉｉｇＯＬＡＰｔｏｓＢａｅｎｔｅａａｙｉａｄｓｒｃｉｒｉｅａａｙｅｈｔｕｔｒ，ｆｎｔｎｅｒｎｅｏｈｘｓｎｃｏｆｔｏｌ，ｓｄｏｎｎｓｓｎｈｃｍｐｒｏ，ｐｏｏｅｙｔｍｌｆＡｎｌｓｙｔｍａｅｎＩｏａｓｎｒｐｓｓａｓｓｅｐａｏＰａａｙｉｓｓｅｂｓｄｏｉｎＯＬｓＢＭｏｎｓｐａｆｒ，ａｄｇｖｓｔｅｂｓｃｓｅｓａｄｍｅｈｄＣｇｏｌｔｍｏｎｉｅｈａｉｔｐｔｏｓｎｏｕｌｉｇｍｕｔｄｍｅｓｒｌｍｏｅ，ｅｔｂｉｈｎｌｄｍｅｓｎｌｕｅｎｐａｉｇＰｏｒｂｓａｔｍａｉｌ．ｆｂｉｎｌ－ｉｎｉｍｄｌｓａｌｉｇｍｕｔｉｎｉａｃｂｓａｄｕｄｔｗｅＣｕｅｕｏｔａｌｄｉｏｓｉｏｎｃｙＫｅｏｄｄｔｒｈｕｅ）ｙＷｒｓａａｗａｅｏｓ，（ＬＡＰ，ｏｆｅａｔｍａｉｎ１

基于ADO MD的OLAP扩展应用实现

基于ADO/MD的OLAP扩展应用实现摘要：简要叙述了OLAP技术，分析了ADO/MD运行机理，并通过一个实例给出了基于ADO/MD实现OLAP扩展应用的方法步骤，为丰富OLAP应用提供了新的思路。

关键词：联机分析处理；多维数据查询；多维数据对象模型0引言数据仓库技术的迅猛发展，使得数据支持决策成为可能。

众多的数据库厂商，比如Microsoft、Oracle、IBM、Sysbase等都提出了自己的数据仓库解决方案。

其中Microsoft公司的Analysis Services凭借其稳定的性能、相对低廉的价格和操作的简便性占据了一定的市场份额。

OLAP（OnLine Analysis Process，联机分析处理）是Analysis Services提供的重要功能之一，它可以帮助用户从不同侧面分析数据，为决策提供支持。

然而，Analysis Services的客户端工具虽然能够对分析结果进行简单的表格展现，但无论是数据展现的功能，还是展现的界面难以与各企业自身的业务信息系统实现集成，难以满足用户个性的需求。

庆幸的是Microsoft提供了操作多维数据集的接口ADO/MD（ActiveX Data Objects/ Multi-dimensional，ActiveX数据对象/多维对象），通过这个接口可以实现客户端与OLAP服务器的无缝连接，实现多维分析功能与业务信息系统其它功能的集成。

本文基于ADO/MD技术，实现了OLAP客户端扩展应用的开发。

1OLAP技术OLAP是联机分析处理，也有人称为在线分析处理，它通常基于数据仓库，通过建立面向主题的多维数据集，最终提供给用户一个直观数据展现工具，达到方便用户从多个角度分析数据的目的。

OLAP 通过引入维、维分层、维属性、度量等概念，将数据在概念上视为一个数据立方体（也可称为多维数据集）。

通常，多维数据模型围绕中心主题组织，以“维表-事实表”结构形式体现，主题用事实表表示，而每个维都有一个表与之相关联，称为维表，它进一步描述维。

基于数据仓库的企业OLAP多维模型的设计与实现

严任远
（波大学商学院宁波宁
摘要
３５１）１２１
对ＯＡＬＰ与ＯＬＰ进行了比较，论了ＯＡ多维性等特点，此说明运用ＯＡＴ讨ＬＰ以ＬＰ实现数据分析的关键是多
维数据视图的设计与实现，此基础上研究了基于数据仓库的ＯＬＰ多维模型，结合实例给出了多维数据视图设计在Ａ并
对信息的多种可能的观察角度进行快速、致和交互性的存取以一
在市场经济的激烈竞争中，业必须把业务经营同市场需求企联系起来，在此基础上做出科学、确的决策，此企业纷纷建立正为
起了自己的数据库系统，以此来收集、储、理业务操作数并存管
系统并不能很好地支持决策。
获得对信息的深入理解。其具有两大特性：维性和在线性（ｎ多Ｏ
—
Ｌｎ）ｉｅ。
多维性是ＯＡＬＰ的关键属性。ＯＡＬＰ支持最终用户进行动态多维分析，中包括对层次维和多重层次维的建模；其对多维数据集中的数据用切片、块、合、转、取等方式分析数据，求切聚旋钻以剖析数据使用户能够从多种维度、个侧面、种数据综合度查多多
据，高工作效率。然而进入２世纪９提ＯＯ年代以来，算机得到了计

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。

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。

气象通信数据多维模型构建及OLAP应用初探

数据仓库中，设计基于数据仓库架构的通信数据多
维模型，并基于该多维模型进行数据的统计分析。本文选取
共享服务等职责，是世界气象组织全球通信系统
日志不仅是运维人员进行系统问题定位的重要依
１气象通信系统数据仓库架构气象通信系统数据仓库的基本架构分为３层：数据源、数据仓库和数据应用。其中以文件或数据
据，也是运维和管理人员从宏观角度分析资料传输处理情况的重要数据源。但目前，大部分的统计分
理的一个平台，它存储细节数据，并基于特定需求进
较差；而且，直接对实时业务数据进行查询统计，还存在抢占业务资源、影响业务时效的风险。而这种分析驱动的、非实时的、支持管理决策的需求，恰好是数据仓库ＯＩＡＰ分析操作的特点ｌ＿２嵋］，因此尝试将决策支持型数据处理从事务型数据处理
行数据聚合、创建业务模型和多维数据模型；数据应
用层则在聚合和模型基础上提供报表展示、即席查
询、数据分析和数据挖掘等应用。源数据通过ＥＴＩ（Ｅｘｔｒａｃｔ — Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ— Ｉｏａｄ）的日常任务调度导
ＧＴＳ（ＧｌｏｂａｌＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）主干网上

数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南

数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南数据仓库是一个企业内部用来存储和管理各类数据的重要系统。

多维建模和OLAP分析是利用数据仓库进行高效数据查询和分析的关键技术。

本文将讨论数据仓库中的多维建模和OLAP分析，并介绍一些实用的指南。

1. 多维建模多维建模是在数据仓库中创建多维数据模型的过程。

多维数据模型通过将数据组织成多个维度和度量，使得数据更直观、易于理解和分析。

下面是一些关键的多维建模概念和指南：1.1 维度维度是描述事实的不同视角或属性的集合。

在多维建模中，维度是数据仓库中的关键要素。

常见的维度有时间、地理位置、产品和客户等。

在设计维度时，需要考虑到维度之间的层次结构、维度之间的关系以及维度的属性。

1.2 度量度量是进行分析的主要指标。

在多维建模中，度量通常是可以进行数值计算的数据。

常见的度量有销售额、库存数量和客户数量等。

在设计度量时，需要考虑到度量的粒度、度量之间的算法以及度量与维度之间的关系。

1.3 立方体立方体是多维数据模型的核心组件。

一个立方体包含多个维度和度量，并提供了灵活的查询和分析功能。

在设计立方体时，需要确定维度和度量的层次结构，以及定义聚合函数和计算指标等。

2. OLAP分析OLAP（Online Analytical Processing）是一种多维在线分析处理技术，用于快速查询和分析数据仓库中的多维数据。

下面是一些关键的OLAP分析概念和指南：2.1 多维查询多维查询是对数据仓库中多维数据进行查询和分析的操作。

通过多维查询，用户可以根据不同的维度和度量，快速统计和分析数据。

多维查询通常包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Pivot）和透视（Pivot）等操作。

2.2 数据挖掘数据挖掘是在数据仓库中寻找隐藏的模式和关联规则的过程。

通过数据挖掘，可以发现潜在的业务趋势、行为模式和异常情况等。

常见的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和预测建模等。

数据仓库和数据挖掘的OLAP技术

数据分析和决策支持，支持以不同的形式显示数据以满足不同的用户需要
OLAP VS. OLTP (1)
用户和系统的面向性
面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）
数据内容
当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据
数据库设计
实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
数据仓库: （更新驱动）
将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析
查询驱动方法和更新驱动方法的比较
查询驱动的方法
需要负责的信息过滤和集成处理与局部数据源上的处理竞争资源对于频繁的查询，尤其是涉及聚集（汇总）操作的
查询，开销很大（决策支持中常见的查询形式）
location
location_key street city state_or_province country
雪花模式实例
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
branch
branch_key branch_name branch_type
数据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含时间元素，而操作数据库中的关键结构可能就不包括时间元素。
数据仓库关键特征四——数据不易失
尽管数据仓库中的数据来自于操作数据库，但他们却是在物理上分离保存的。
操作数据库的更新操作不会出现在数据仓库环境下。
不需要事务处理，恢复，和并发控制等机制
事实星座（Fact constellations）: 多个事实表共享维表, 这种模式可以看作星型模式集，因此称为星系模式（galaxy schema），或者事实星座（fact constellation）

postgres olap用法 -回复

postgres olap用法-回复PostgreSQL OLAP（Online Analytical Processing）是一种用于分析海量数据的数据库技术。

OLAP的主要目标是从大量数据中提取出有用的信息，并用于决策支持和业务分析。

OLAP是一种多维数据模型，它结合了维度和度量。

维度是事实数据的属性，例如时间、地理位置或产品。

度量是我们想要分析的数据的指标，例如销售额、利润或库存量。

在OLAP中，基于维度和度量的数据被组织在一个多维数据立方体中，可以通过不同的维度来查看和分析数据。

在PostgreSQL中使用OLAP可以通过使用特定的SQL语句和函数来实现。

以下是一些常用的OLAP用法，以及如何在PostgreSQL中进行实现。

1. 数据切片和切块（slicing and dicing）数据切片是根据维度的特定值来选择数据的过程。

数据切块是在数据切片的基础上，进一步通过维度划分数据。

在PostgreSQL中，可以使用WHERE 子句来进行数据切片，通过在SELECT语句中添加GROUP BY子句来进行数据切块。

例如，我们可以使用以下查询从sales表中选择特定时间范围内的销售数据，并按产品进行切块：SELECT product, SUM(sales_amount) AS total_salesFROM salesWHERE date >= '2020-01-01' AND date <= '2020-12-31' GROUP BY product;这将返回每个产品在指定时间范围内的销售总额。

2. 数据透视（pivot）数据透视是通过将数据按照不同的维度进行重新排列，将行数据转换为列数据的过程。

在PostgreSQL中，可以使用crosstab函数来进行数据透视。

例如，我们可以使用以下查询将sales表按照月份和产品进行透视：SELECT *FROM crosstab('SELECT product, EXTRACT(MONTH FROM date) AS month, SUM(sales_amount) AS total_salesFROM salesGROUP BY product, monthORDER BY product, month') AS ct(product text, "01" numeric, "02" numeric, "03" numeric, ...);这将返回一个结果集，其中每行表示一个产品，每列表示一个月份，列的值为该月份下的销售总额。

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多维数据模型与OLAP实现
近年来，随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用，西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论，运用数据挖掘及商业智能
对用户请求的快速响应和交互式操作。

ＯＬＡＰ技术在国内兴起和发展的过程中，人们对某些基本概念还有不同的理解。

比如，ＯＬＡＰ与多维数据模型的关系，多维数据模型与多维数据库（ＭＤＤ，ＭｕｌｔｉＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅ）的关系，ＭＯＬＡＰ（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅ
ｎｓｉｏｎａｌＯＬＡＰ，多维联机分析处理）、ＲＯＬＡＰ（ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＯＬＡＰ，关系联机分析处理）和ＨＯＬＡＰ（ＨｙｂｒｉｄＯＬＡＰ，混合联机分析处理）间的差异，多维数据库与多维联机分析处理是不是完全一致等问题，还有待于进一步澄清。

一、多维数据模型及相关概念
同的维属性。

２．维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。

属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。

３．维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。

４．维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。

５．度量：立方体中的单元格，用以存放数据。

ＯＬＡＰ的基本多维分析操作有钻取（Ｒｏｌｌｕｐ，Ｄｒｉｌｌｄｏｗｎ）、切片（Ｓｌｉｃｅ）、切块（Ｄｉｃｅ）及旋转（Ｐ
钻取包含向下钻取和向上钻取
在多维数据结构中
ＯＬＡＰ多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为ＭＯＬＡＰ、ＲＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ。

但ＭＯＬＡＰ的提法容易引起误解，毕竟根据ＯＬＡＰ的多维概念，ＲＯＬＡＰ也是一种多
维数据的组织方式。

１．多维联机分析处理（多维数据库管理系统）多维联机分析处理严格遵照库德的定义，自行建立多维数据库来存放联机分析系统的数据，它以多维数据组织方式为核心
当利用多维数据库存储ＯＬＡＰ数据时，不需要将多维数据模型
进而创建数据块。

图３显示了数据块和索引块的关系。

稀疏维和密度维的引入在一定程度上降低了立方体的存储冗余问题。

此外，通过数据压缩技术可
降低数据块的存储空间。

２．关系联机分析处理（关系数据库管理系统）
ＲＯＬＡＰ以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储，将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。

维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成“星型模式”。

对于层次复杂
Ｋｅｙ或ＤｉｍｅｎｓｉｏｎＫｅｙ）；⑤信息可修改。

雪花架构是对星型架构的变形，它将星型架构下的维表格经过正规化处理，使其能表现更丰富的信息，也使得信息处理更加灵活。

３．混合联机分析处理
混合联机分析处理利用多维联机分析处理技术存储上层汇总数
据，利用关系联机分析处理存储细节数据，即低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。

这种方式具有更好的灵活性。

还有其他一些实现ＯＬＡＰ的方法，如提供一个专用的ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ，对某些存储模式（如星型、雪花型）提供对ＳＱＬ查
询的特殊支持。

ＯＬＡＰ扩展等，大大提高了关系联机分析处理的访问效率。

相比较而言，关系联机分析处理技术具有更大的可伸缩性。

银行业的数据仓库项目，由于具有超海量数据的特性，ＯＬＡＰ产品及其存储模式的选择尤其重要。

在项目实施过程中，对ＯＬＡＰ产品和存储模式的选择应考虑企
业数据量的大小、数据处理过程、访问效率和性价比等多个方面。

由于多维联机分析处理访问具有高效性，可以将企业应用的大部分聚集层数据以ＭＯＬＡＰ形式存储；对有大量细节数据的应用，为防止立方体存储空间过于膨胀，可考虑对于聚集数据以ＭＯＬＡＰ方式存储；而对于原子数据可以以ＲＯＬＡＰ方式存储。

需要快速响应的多维数据集。