OLAP多维分析
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。
OLAP分析
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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
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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
OLAP技术在数据分析中的应用
OLAP技术在数据分析中的应用摘要：首先介绍了olap的概念、功能特征，然后通过实例对多维数据库的概念、层次关系和多维数据分析的主要操作进行了详细描述。
最后，以oracle公司的hyperion产品作为多维数据库分析的平台，通过对一大型能源集团公司的财务预算系统中的预算数据进行分析，介绍了olap技术方法的实际应用，总结了olap技术在数据分析工作中的优势。
关键词：联机分析处理；多维数据库；数据分析；甲骨文产品；财务预算系统中图分类号：tp392 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-03olap（on-line analytical processing，即联机分析处理）是一种多维数据库技术。
这种技术的设计目的是针对特定问题的实时数据访问和分析，并且提供直观易懂的查询结果。
还有一种处理技术oltp（on-line transaction processing，即联机事务处理），与olap不同，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。
1 olap技术介绍1.1 olap技术的发展背景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olap概念，认为oltp已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，sql对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。
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，e.f.codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即olap。
olap技术正是为了满足决策管理的需求而产生的。
1.2 olap特征olap的技术核心是”维”（dimension）这个概念。
“维”是指一种视角，是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念。
OLAP的几个关键元素的通俗理解
OLAP的⼏个关键元素的通俗理解
OLAP联机分析是从多维信息、多层次信息的⾓度，针对特定问题进⾏数据的汇总分析。
因此，站在数据⾯的⾓度考虑，数据源需要满⾜如下层次划分：
维度(Dimension)：是⽤户观察数据的特定⾓度，是问题的⼀类属性，属性集合构成⼀个维度(时间维、地理维等)。
举个例⼦：图⼀数据⽅（Cube）中的季度维度和城市维度。
维度的层次(Level)：⽤户观察数据的某个特定⾓度(即某个维度)还可能存在细节程度不同的各个描述⽅⾯(时间维包括⽇期、⽉份、季度、年)。
举个例⼦：图⼀数据⽅（Cube）中的季度维度还可以进⼀步划分为⽉份的维度，⽉度还可以在⽇期的细节粒度进⾏描述。
维度的成员(Member)：即维度的⼀个取值，是数据项在某个维度中位置的描述，如“某年某⽉某⽇”是在时间维度上的位置描述。
举个例⼦：2016年⼀季度是⼀个维度的成员。
成员的属性：如⼈的特征，⿊⽩⾼矮胖瘦，不同于维度的层次；
度量(Measure)：多维数组的取值。
举个例⼦：机票在2016年⼀季度上海市的出票量。
【数据库系统课件】OLAP及其多维数据分析
OLAP及其多维数据分析国防科技大学系统工程与数学系陈元陈文伟联机分析处理（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。
面向多维度数据分析的 OLAP 技术研究
面向多维度数据分析的 OLAP 技术研究随着互联网技术的迅速发展，移动互联网的普及以及人们的信息获取渠道的不断丰富，数据产生与积累的速度快速加快。
越来越多的企业和组织开始将数据视为重要的资产来进行管理和分析。
在面对海量数据时，如何快速、准确地进行数据分析成为一个亟待解决的问题，而 OLAP 技术的应用为多维度数据分析提供了有力的支持。
一、 OLAP 技术概述OLAP 的全称是“Online Analytical Processing”，即在线分析处理，它可以对数据进行多维度的分析和查询。
OLAP 技术可以将数据按照不同的角度进行查看和聚合，比如按照时间、地区、产品类型等进行分析。
而传统的数据分析只能进行单一的维度查看。
OLAP 技术主要包括以下三个方面的内容：1. 数据仓库：OLAP 以数据仓库作为数据存放的基础。
数据仓库可以将分散在不同系统中的数据按一定规则进行整合，形成一个包含多维数据信息的统一数据存储区域。
2. 多维分析：多维分析就是按不同的维度对数据进行分析。
OLAP 的基本操作就是多维分析，可以进行切片、钻取、轮换等多维分析操作。
3. 数据可视化：数据可视化就是通过图表、报表等方式进行数据展示。
数据可视化可以帮助用户快速了解数据，发现数据中隐藏的规律和关联。
二、 OLAP 技术的优点OLAP 技术有很多优点，主要包括以下几个方面：1. 多维度分析：OLAP 技术可以通过对数据进行多维度分析，实现对数据的深入挖掘和分析，可以更全面地了解数据中蕴含的信息。
2. 交互性强：OLAP 可以实现用户对数据的自主分析和交互操作，用户可以根据需要对数据进行不同角度和粒度的分析。
3. 灵活性强：OLAP 可以根据用户需求对数据进行自由的切换和组合，同时可以进行灵活的查询和过滤操作。
4. 高性能：OLAP 技术具有高效的查询和分析速度，可以快速响应数据分析请求，同时能够处理大规模的数据集合。
三、 OLAP 技术的应用OLAP 技术的应用十分广泛，主要涵盖以下几个领域：1. 金融领域：OLAP 技术可以帮助金融机构进行风险管理、资产配置和投资决策等方面的分析。
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
【商务智能 精】第6章 OLAP
——第六章 联机分析处理
第六章 联机分析处理
教学要点
• 联机分析处理多维分析操作 • 联机分析处理的数据组织形式 • 联机分析处理操作语言 • 联机分析处理的系统结构 • 联机分析处理智能分析工具
OLAP技术概念
OLAP一类软件技术，它可使企业数据分析人员、企业经理 及企业其他管理人员通过对企业信息的多种可能的观察角 度进行快速、一致和交互性的存取，以获得对信息的深入 理解。
（1）快速性。用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。 要求系统能在几秒钟内对用户的多数分析要求做出反应。
（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。尽管系统可以事先编程，但并不意味着 系统定义了所有的应用。
（3）多维性。多维性是OLAP的关键属性。系统能够提供对 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。
促销维 促销键 待定促销
001
是
002
否
属性 买一送一 赠送礼物
图4.2 以时间、销售地区、产品三个维所构成的多维数据集
▪
三维以上的多维数据集
数据立方体——一个方体的格
all
0-D(apex) cuboid
time
item
location supplier
1-D cuboids
time,location
5.聚集。
6.数据单元（单元格）。多维数组的取值称为数据单元。
时间维
日期 星期几 星期数 月份
商店维
商店键 商店标识号 商店名称 地址 地区 楼层类型
零售营销
时间键 产品键 商店键 客户键 促销键 销售额 销售数量
数据库中的分析型查询与OLAP技术
数据库中的分析型查询与OLAP技术在当代大数据时代，数据的分析和挖掘变得愈发重要。
数据库作为数据管理和存储的核心工具，扮演着不可或缺的角色。
在数据库中，分析型查询和OLAP技术是实现数据分析的关键方法。
本文将着重介绍数据库中的分析型查询和OLAP技术，探讨它们的应用和优势。
一、分析型查询分析型查询是一种在数据库中进行高级数据分析的技术。
它会针对复杂的数据集合进行多维度统计和分析，以便从中获得有价值的洞察和决策支持。
分析型查询通常要处理大量的数据，并进行聚合、过滤和排序等操作。
分析型查询的主要应用包括：业务报表生成、业务智能分析、市场和预测分析、趋势分析以及数据挖掘。
这些应用需要在大量数据中进行复杂的查询与挖掘，因此，分析型查询需要具备高效性和强大的分析能力。
在进行分析型查询时，常常需要使用复杂的查询语言，如SQL。
SQL可以通过各种方法实现分组、排序等聚合操作，还可以使用多表连接实现更复杂的关联查询。
为了提高查询的效率，可以使用索引、视图和存储过程等技术来优化查询过程。
二、OLAP技术OLAP（Online Analytical Processing）技术是将分析型查询转化为实际操作的工具。
OLAP技术通过对多维数据进行存储、处理和分析，为用户提供直观、灵活和高效的数据分析环境。
OLAP技术采用了多维数据模型，将数据组织成类似于立方体的结构，其中每个维度表示一种特定的事实。
OLAP技术提供了一种称为OLAP立方体（OLAP Cube）的概念，它能够存储大量的多维数据，并提供了多维数据分析和查询的功能。
OLAP技术的主要特性包括切片和切块、钻取和上卷、旋转和筛选以及计算和透视等功能。
这些功能使得用户可以通过选择、展开和压缩等操作，快速、灵活地从不同角度分析和探索数据。
OLAP技术通常通过构建OLAP立方体来实现数据的快速查询和分析。
在构建OLAP立方体时，需要进行数据清洗、事实表和维度表的设计以及多级聚合等操作。
MySQL中的数据仓库建模与OLAP分析
MySQL中的数据仓库建模与OLAP分析1. 引言随着大数据时代的到来，数据分析成为企业决策和发展的重要依据。
而数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术则成为数据分析的核心工具之一。
本文将重点讨论MySQL中的数据仓库建模和OLAP分析的相关知识。
2. 数据仓库建模数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化的数据集合。
数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤之一。
在MySQL中，常用的数据仓库建模方法有维度建模和实体关系建模。
2.1 维度建模维度建模是一种以业务维度为基础的建模方法。
它通过对业务过程中的维度进行抽象和建模，将复杂的业务过程简化成简单的维度模型。
维度建模主要包括维度表和事实表两部分。
维度表是描述业务过程中的维度属性的表，例如时间、产品、地区等。
事实表是描述业务过程的事实指标的表，例如销售额、订单数量等。
通过将维度表和事实表进行关联，可以方便地进行多维度的OLAP分析。
2.2 实体关系建模实体关系建模是一种以实体关系为基础的建模方法。
它通过对业务过程中的实体和实体之间的关系进行建模，将数据存储在多个表中。
实体关系建模主要包括实体表和关系表两部分。
实体表是描述业务过程中的实体属性的表，例如客户信息、产品信息等。
关系表是描述实体之间关系的表，例如客户和订单之间的关系、产品和订单之间的关系等。
通过对实体表和关系表的查询，可以获取业务过程中的多个维度数据，从而进行OLAP分析。
3. OLAP分析OLAP（联机分析处理）是一种多维、快速、交互式的数据分析方法。
通过对数据仓库中的多维数据进行切片、挖掘和透视等操作，可以获取到多个维度之间的关系和趋势。
在MySQL中，OLAP分析可以通过使用SQL语言和OLAP函数来实现。
3.1 切片和钻取切片和钻取是OLAP分析中常用的操作方式之一。
切片通过选择一个或多个维度进行过滤，从而获取到特定维度下的数据。
例如，通过选择时间维度为2019年，在数据仓库中获取到2019年的数据。
大数据应用的种类
大数据应用的种类一、数据库应用大数据是一种新兴的技术，可以确保数据的准确、及时和安全的分析和存储，也可以确保数据的正确性和有效性，从而使企业更有效的运行。
大数据的数据库应用具有重要的作用。
目前，数据库应用主要有NoSQL和OLAP数据库、NewSQL数据库、内存数据库、云数据库和融合数据库等。
NoSQL（Not Just SQL）数据库是一类非关系型数据库，它可以存储海量数据，使用更加灵活，可以在无结构性环境中进行处理，能够满足大数据的查询需求。
NoSQL数据库的优势主要在于能够支持海量复杂的数据类型，能够支持海量读写请求，能够支持并行处理，帮助实现企业数据挖掘，使企业更快更好的实现大数据分析。
OLAP（Online Analytic Processing）数据库是一种特殊的关系型数据库，能够实现数据的海量存储，以及对多维数据仓库进行分析查询等功能。
OLAP数据库应用主要有:分析缓冲，存储和查询聚合数据等。
OLAP数据库是大数据存储和分析的基础，它的优势在于性能高、不受关系数据库的瓶颈限制，帮助实现大数据分析。
NewSQL数据库旨在实现关系型数据库和NoSQL数据库的最佳性能，它具有易于操作和集成的特点，能够支持大规模的数据，并实现高效能的计算和查询分析，是大数据应用的基础之一。
内存数据库是基于内存存储和处理功能强大的数据库。
它可以实现大数据的高性能处理，具有低延迟、高负载和高可连接性等特点，主要用于在实时决策场景中进行数据分析和挖掘。
云数据库是构建在云上的数据库，利用云计算和大数据技术实现数据的存储、处理和分析，能够形成一个云的数据服务环境，帮助企业快速完成数据挖掘及处理，是大数据应用的重要技术。
最后，融合数据库也是一种新型数据库。
它集成了NoSQL数据库和OLAP数据库的优势，将有结构化的数据和无结构化的数据整合起来，用于统一管理，可有效提高大数据的质量、效率存储和处理，帮助企业提高数据分析和挖掘的效率，实现更好的企业运营。
Excel数据透视表和OLAP技术的超级技巧
Excel数据透视表和OLAP技术的超级技巧Excel数据透视表和OLAP技术的超级技巧随着信息技术的飞速发展，数据分析技术的重要性也越来越凸显。
例如，企业在市场竞争中需要掌握市场动向和竞争状况，政府也需要分析经济和社会数据来指导政策，个人也需要分析自己的财务和生活数据来做出更明智的决策。
Excel数据透视表和OLAP技术是数据分析中常用的工具，本文将介绍其超级技巧。
一、Excel数据透视表的超级技巧Excel数据透视表是Excel中用于数据分析和汇总的强大工具。
通过数据透视表，用户可以根据自己的需求轻松地对大量数据进行分类、汇总和分析。
1.透视表字段的设置在建立透视表前，需要先考虑数据透视表中的字段选择。
可以通过拖拽功能，将字段拖至透视表空白区域的四个区域内。
在这种情况下，用户可以非常容易地对透视表进行设计。
如果需要更改透视表字段的位置或属性，只需单击右键并选择相应的项即可。
还可以在“数据透视表字段列表”中通过勾选拖拽方式建立与取消透视表数据透视表字段的选择。
2.样式、格式设置在透视表数据设置完成后，可以对透视表的样式进行设置。
Excel为用户提供了许多样式和格式设置，例如可以修改字体颜色、单元格颜色和其他视觉效果。
用户甚至可以自定义样式，根据需要进行调整。
此外，还可以通过设置数值的显示格式，调整透视表中各个位置的数值表示方式。
3.透视表的筛选透视表的筛选功能是一个非常有用的工具。
它可以用来过滤出所需要的数据，作为进一步分析的基础。
在透视表中，可以选择单个或多个Item进行筛选。
如果需要清除筛选，只需要按Ctrl+Shift+L即可。
4.数据透视表的多级显示Excel数据透视表提供了多级汇总和分析功能。
例如，在透视表中，如果有“产品”和“地区”两个字段，可以按照该顺序添加到透视表中。
在此情况下，可以将透视表中的数据分成两个级别：首先按“产品”进行汇总，再按“地区”进行细分。
这种方式使得可以在数据的基础上深入挖掘，探索数据中蕴含的更多信息。
应用OLAP技术实现教学评价结果的多维分析
2012年第12期吉林省教育学院学报No.12，2012第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCEVol .28（总300期）Total No .300收稿日期：2012—11—17作者简介：郎川萍（1980—），女，四川成都人，四川交通职业技术学院计算机工程系，讲师，主要研究方向：数据仓库与数据挖掘。
应用OLAP 技术实现教学评价结果的多维分析郎川萍，杨仁怀(四川交通职业技术学院计算机工程系四川成都611130)摘要：文章讨论了将OLAP 技术应用到教学结果评价的可行性，采用了OLAP 的切片、切块技术对教学评价结果进行了分析，并根据分析结果给出了合理的建议。
关键词：OLAP ;教学结果评价;切片;切块中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1671—1580(2012)12—0062—02教学评价是学校教学工作很重要的内容之一，是学校量化教师工作的手段之一，其评价结果可以作为年终考核、职务晋升以及各类评奖的重要依据。
通过对教学评价结果进行分析，可以帮助决策者进行合理的决策，帮助教师改进自身的教学方法。
一、现状学院教务部门在每一学期结束的时候都会组织学生进行教学评价。
学生通过教务系统，根据相对应教师的实际教学情况进行了量化打分的方式评价教师教学效果。
近几年来，已经积累了大量的数据，这些数据都堆积在教务系统中。
教务系统只是提供了简单的统计报表，没有对数据进行深入的分析，因此难以给决策者、教务部门和教师提供更多的信息。
而OLAP 可以对数据进行多维的、全方位的分析，因此在教学评价结果中引入OLAP 技术是可行的。
二、搭建数据仓库分析教学评价结果，需要用到教师信息、学生信息、课程信息以及学生对教师的评价，这些信息都存于教务系统后台数据库中，因此需要将使用ETL 工具将这些数据从教务系统数据库中提取出来，并对其进行转换和清洗，然后加载到数据仓库中。
OLAP技术
DW建立以后，人们便利用各种方法对DW 进行操作，其中应用得较多的是一些多角度 的、多视图模式的、下钻上卷的、可旋转的 复杂的查询。这些功能仅凭DW是不够的，必 需依靠某种工具或接口才能实现。
§1 引言
§2 OLAP与多维分析
§3 OLAP的实施 §4 MOLAP与ROLAP
§5 OLAP技术的评价
CH11
1.OLAP的B及OLTP的应用 → DB规模越来越大 → 数据查询越来越复杂(条件及数据记录)；
➢ 开发出各种RDB的前端产品 → 并利用 专门的数据综合引擎和直观的数据访问界面 统一了复杂查询中的应用逻辑；
➢ 1993年，E.F.Codd 把上述技术统称为 OLAP，他认为，OLTP甚至SQL已经不能满足决 策者的需求；
多维数据集可 以用多维数组表示：
(维1,维2,……,维n,观
察变量)。
CH11
与三维的可视化表示方式不同，三维以 上的多维数据集结构用多维表的方式表示。
CH11
维成员和数据单元
维的一个取值称为维成员——不一定要
在每个层次上都取值。维成员不是被关注的 对象，人们关注的是关注对象在维中的位置。
当一个多维数据集中的每个维都选中一 个维成员后，也就唯一地确定了观察变量的 值，这些维成员和观察变量的值一起构成一
CH11
2.OLAP的特性 ➢ 快速性 ——要求数秒内(不超过30秒)
对用户的多数分析做出反应； ➢ 可分析性 ——能处理与应用相关的逻
辑及统计分析(在OLAP的内不必编程，或连接 其他分析工具，如时间序列分析工具)；
➢ 多维性 ——OLAP的关键属性，灵魂； ➢ 信息性 ——不论数据量多大，也不管 数据存储在何处，OLAP均能获得信息。
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 技 术 介 绍
OLAP 技术介绍刘可2004-08-20OLAP (on-line analytical processing) 联机分析处理，这一概念是由关系型数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
20世纪60年代末Codd提出关系型数据模型以后，关系型数据库与OLTP（on-line transaction processing）得到了快速的发展。
随着关系型数据库的快速发展，全球的数据量急剧膨胀，越来越多的数据被生产出来，同时人们对信息的需求也在快速的提升；而信息来源的最主要途径便是已掌握的海量数据，于是管理人员对数据的查询需求变得越来越复杂，他们贪婪的希望能够快速的尽可能多的从GB、TB甚至PB级数据中直观的了解到隐藏在这些数据背后的信息。
通俗的OLTP技术越来越力显得不从心。
于是数据仓库体系结构与OLAP技术应运而生。
数据仓库体系结构不是我在这里说的重点，这里我旨在从OLAP技术的特性（总体把握），OLAP技术的常用操作（前台分析操作），OLAP技术中数据存储方式（后台数据存储）三个角度全面介绍介绍OLAP技术。
一、O LAP技术的特性OLAP技术不同于OLTP技术，有非常多的特性，概括起来主要有如下几点特性：OLAP 技术是面向分析人员、管理人员的；OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据；OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。
OLAP技术是面向分析人员、管理人员的区别于OLTP面向操作人员，OLAP技术主要面向分析人员、管理人员，他是提供分析人员、管理人员快速直观访问数据的一种途径。
使分析人员、管理人员能直观的从海量数据中获得有用信息以提供决策依据。
OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据。
OLAP技术主要是针对海量数据的查询，通常不对数据做修改。
这种数据访问有别于OLTP中不断的对数据进行增删改操作。
同时这种查询不是简单的记录属性的检索，而是为了从海量数据中获取有用信息的针对大量数据的查询，通常一次需要查询会涉及到上百万条以上数据。
在关系数据库上实现OLAP多维分析
第１ ９卷 第 １期
Ｖ ． ９ Ｎｏ． １ １
瑜 大 学学 报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ￣ ４Ｌ Ａ Ｙ Ｚ （ ｔ Ｖ Ｒ １Ｙ Ｎ￣Ｓｉ Ｅ ｉ Ｕ Ｈ ￣ ＮＩＥ Ｓ （ ８． ｃｍ． ｄｔ） Ｔ ｅ
２０ ０ ２年 ３月
摘
要： 讨论 ｊ如何 从 关 系数 据 库上 建立 基 于 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的数据 维 和每维 中的数据 层 ， 并给 出 ７
决 策 系统分析 的 内容 ， 设计 上 实现 １基 于 Ｏ Ａ 从 Ｌ Ｐ的多维 分析 。 关键 词 ： Ｐ 数据维 ； 据层 Ｃ ； 数
中图分类 号 ：Ｉ １．１１ ＂ ３ １ ３ Ｐ
类维 、 合维 。下 面从 这三方 面进 行讨 论。 组
１１ 时间维 ．
时 间是企业 决 策者 首先给 定的 分 析条 件 ， 经常 在 时 间序 列 上 进行 趋 势 分 析 、 预测 分 析。 应 用系 统 的 时 间精度 确定 了时间维 的最低 层 次 。例如 ： 型超 市销 售 系统 可 能在 每 分钟 为 顾 客 开 多 张销 售 单 据 ． 大 如 果超 市决 策者 需要 了解 某天某 分钟 内多种商 品的销 售数 量 、 额 ． 系统 的 时间精 度 为 分钟 ， 低层 次 则 金 该 最 为 分钟 。时 间维 的最高 层次 是 根 据决 策者 制 定 的 最 长 时 间段 确 定 。 例如 ： 国 以五 年 制 定 一 个 发 展 规 我 划 ， 么时间维 的最 高层次 是 每五 年为 分析段 ； 如 ． 那 又 企业 每年需 要 生产 、 销售 等 总结 算， 时间维 的最 高 则 层 次是 以每年 为 分析段 。
最基 本 的分类 维直 接 依据应 用系统 中的各 种分类 编码 表 。一 般说 来 ， 开发 基 于关 系数据 库 的应用 系 统 中， 码 表是 经过 反复 推 敲 、 心设 计 而成 的 ， 编 精 在许多 财务 软 件中甚 至提 供 灵活 的增 删功 能 。这 些分 类 规 则就是 分类 维 的层次 ， 数据库 设计 中有 比较 明确 的规定 ， 在 例如 ， 编码 表 ＤＳＲＣ ＩＴ ＩＴ的 结构 （ 如表 １。 ） 表 ｌ 编码表 ＤＳＲＣ Ｉ ＩＴ的结构 Ｔ
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。
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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0L人？多维分析一一流通行业审计新思路[摘要]信息技术全面发展的今天，财务信息系统的应用范围越来越广，特别是在流通行业，作用越来越大。
同时，审计风险模型不断演变，风险导向审计的概念日益流行。
在商品数据丰富的流通行业，审计亟待利用现有强大的财务数据仓库来进行数据分析，利用信息技术进行有效的审计决策。
本文探讨了在流通行业中利用0[仙分析技术对数据进行多个维度的查询分析，快速确定审计风险数据和挖掘分析风险数据的审计新思路。
[关键词]OLAP多维分析审计数据仓库
一、OLAP多维分析技术介绍
联机分析处理（OLAP)的概念最早是由关系数据库之父£^
^于1993
0(
年提出的，他同时提出了关于％仙的12条准则。
联机分析处理的用户是专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。
例如在流通行业分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。
联机分析处理的主耍特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，在这里，维指的是用户的分析角度。
例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。
一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。
这也是联机分析处理在近年来被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理信息系统有着本质的区别。
数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到0LAP#
储器中供前端分析工具读取。
随着数据仓库的发展，0[八？也得到了迅猛的发展。
数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据:而况仙则侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。
OLAP的一个重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。
OLAP技术使数据仓库能够快速响应重复而复杂的分析查询，从而使数据仓库能有效地用于联机分析。
OLAP的多维数据模型和数据聚合技术可以组织并汇总大量的数据，以便能够利用联机分析和图形工具迅速对数据进行评估。
当分析人员搜寻答案或试探可能性时，在得到对历史数据查询的回答后，经常需要进行进一步查询。
OLAP系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。
我们利用50[ Server 2000下的々服17315 $6^1^65来进行数据仓库应用下的OLAP实现,帮助我们进行审计的决策支持。
模式如图1所示。
图1 OLAP实现模式
二、利用况仙进行审计多维分析的过程
1.我们需要获取流通行业审计数据源
本文案例中我们从某市烟草销售公司获得烟草销售财务数据。
当我们从该
单位直接采集过来的时候数据可能是凌乱的，无法被我们直接应用的。
如图2
所示。
图2烟草销售公司销售财务数据
原始的数据源数据难免有各种错误、可能不完整或不一致。
数据预处理技术可以大大提高数据的质量，从而有助子提高其后的挖掘过程的精度和性能。
2.构建用于多维分析的数据仓库
通过了解被审计单位提供的数据字典，了解基础数据中各表中存储数据的内容、各字段的含义以及各表之间的关联关系，然后从与某业务类别相关的基
础数据表中选择反映该业务类别主要信息的字段，组织这些字段，来构建我们的数据仓库模型。
构建数据仓库的过程中，首先确定数据分析所包含的主题域，即审计风险的统计量（销售数量、销售金额、销售税额）。
然后对主题域内容进行较明确的描述，包括时间、公司部门、产品、客户等维度的属性组。
根据概念模型确定的主题域，结合项目背景，设计数据仓库的维表和事实表的逻辑模式。
维表设计中一个很重要的问题是维粒度的层次划分。
粒度指的是数据仓库中数据单元的细节程度或综合程度的级别。
细节程度越高，粒度级就越低;相反，细节程度越低，粒度级就越高。
例如，时间维按照粒度层次由高到低可划分为年、月、日三个等级。
粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库重要存储的数据量、查询方法和数据仓库整个体系结构。
事实表描述用户关心的主题信息，比如销售金额的大小、销售需要上缴税金的多少等。
维表和事实表通过公共码联系在一起，形成一个完整的主题域。
事实表依靠外键和维表建立联系。
例如，销售收入事实表与时间维表的联系就是依靠外键联系实现的。
最终我们确定的数据仓库模型。
接下来耍做的就是根据我们设计好的数据仓库模型建立数据仓库的事实表和维度表，然后导入相应的数据，并且做一定程度的数据清洗。
根据我们设计的数据仓库模型，我们要建立1个事实表，4 个维度表。
按照关键字段建立关系。
到此，我们的小型数据仓库已经完成了。
3.创建多维数据集
现在我们打开Analysis Manager,连接分析服务器以后,创建一个多维数据
集。
多维数据集是联机分析处理(01“)中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。
多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。
多维数据集由其所包含的度量值和维度定义。
例如，一个用于销售分析的
多维数据集内包括度量值销售金额、销售数量和销售税额以及维度time、company、customer和product。
该多维数据集使最终用户得以按^服、
company、customer和product将销售金额、销售数量和销售税额分成各种
类别。
4.利用Excel数据透视表进行OLAP外部数据展示和分析
建立£1(^1数据透视表，并对数据透视表进行外部烟草公司销售数据分析多维数据连接。
如图4所示。
图4透视表销售数据连接
完成后，我们首先获得一张空白的数据透视表，在空白透视表的一侧我们
看到销售分析的一些字段列表，在这些字段列表中既有我们需要的度量值字段，
也有全部的维度地段，通过对相应字段的拖拉至相应位置，可以获得各种各样
的销售数据多维展示。
如图5所示，我们获得2003年各个月份的销售和交税情
况。
我们可以非常清楚地发现，12月份销售金额特别大，那么这个月份的销售就是审计的高风险区域了，需要详细审计，而且同时我们也发现12月份的税金却少了，这个不正常的现象需要审计人员的高度重视，必须采取详细审计的审计措施。
既然我们己经发现12月份的销售金额和税金出现异常情况，我们就想看看12月份到底哪个分拨公司的销售金额和税额出现异常。
可以如图6的维度直观观察。
"图6 12月份各个分拨公司销售情况
不难发现，其中0县烟草公司岀现了比较大的异常现象，属于高风险，应该对这个分拨公司的12月份业务进行详细审计，采取相应的审计措施。
既然已经发现12月份G县烟草公司出现了比较大的异常，我们也想看看12月份G县烟草公司的各个品种卷烟的销售情况，我们就可以如图7直观查询。
从图中我们就很直观地发现G县烟草公司在12月份销售的卷烟中932905 卷烟销售量特别大，进行针对性的票据检査和核对。
以上这些就是利用excel透视表透视图来进行的外部数据展示。
帮助我们的审计人员快速而针对地找到了审计业务中的高风险区域，审计人员针对这些高风险区域采取有效而谨慎的审计措施，即可以确保审计实施的有效性，又能够节省我们的审计成本。
帮助我们的审计人员提高审计效率，降低审计风险。
在Excel中，在没有连接任何OLAP服务器的情况_ K，也支持旋转透视表，这算是一种非常简易的况仙前端。
不过，因为有些过于简易，也为其他厂家留
1插件，增强其％4?访问能力。
微软将在下一版本的下空间，纷纷开发£狀
6
Office大大增强决策支持系统功能，可以想见，其分析能力也将变得更加丰富。
三、结论
利用01八？对流通行业进行审计数据分析从理论到技术包括很多方面，全面的实施需要大量的人力、资源和时间。
本文结合烟草销售公司审计数据分析案例探讨流通行业下审计数据多维分析的过程和审计决策方式，力求为审计电算化的进一步发展提供新的思路。
参考文献；
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