Oracle数据仓库中的OLAP及ODM技术分析
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(五)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异在现代信息化的背景下，数据处理和数据存储成为了企业发展的重要环节。
为了满足不同层次的需求，数据仓库的设计与建模变得至关重要。
在这个过程中，OLAP（Online Analytical Processing）与OLTP（Online Transaction Processing）系统的差异起到了关键的作用。
本文将探讨数据仓库设计与建模中OLAP与OLTP系统之间的差异，并分析其对企业的影响。
一、OLAP与OLTP系统的定义和特点OLAP系统是面向分析和决策支持的系统，用于处理大量复杂的数据。
它通过多维数据分析和交互式查询等功能，帮助用户发现数据中隐藏的模式和趋势，从而进行有效的决策。
OLAP系统支持多维数据模型，以及灵活的查询和报表功能。
相比之下，OLTP系统主要用于处理企业日常的事务数据，如订单处理、库存管理等。
它注重事务的快速处理和数据的准确性，对数据库的读写负载要求较高。
二、系统架构的差异OLTP系统一般采用联机事务处理（OLTP）架构，通过将数据存储在关系型数据库中，提供高并发的事务处理能力。
OLAP系统则倾向于采用联机分析处理（OLAP）架构，通过将数据存储在多维数据模型中，提供更高效的数据分析和决策支持功能。
在OLTP系统中，数据经常发生更新、插入和删除操作，而在OLAP系统中，数据主要用于查询和分析。
三、数据模型的差异对于OLTP系统而言，常用的数据模型是关系模型，通过实体关系图对数据进行描述。
这种模型适合存储和处理大量的交易数据，实现高效的事务处理。
而在OLAP系统中，常用的数据模型是星型模型和雪花型模型。
这种模型以事实表和维度表为核心，通过维度属性和度量指标的关联，实现高效的多维数据分析。
四、数据处理的差异OLTP系统注重对数据的实时处理和快速响应，要求高并发的读写能力。
为了满足这种需求，OLTP系统采用了细粒度的事务控制和索引优化等技术。
数据仓库与OLAP技术
数据挖掘
数据集市类型
按照数据获取来源： 独立型：直接从操作型环境获取数据; 从属型：从企业级数据仓库获取数据;
数据挖掘
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市 从 数据集市 到 全局数据仓库
数据挖掘
数据粒度
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细 化或综合程度的级别;
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小;同 时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度; 是设计数据仓库的一个最重要方面;
粒度可以分为两种形式： 按时问段综合数据的粒度 按采样率高低划分的样本数据库;
数据挖掘
粒度的一个例子
小的时间段粒度统计而成的数据;其数据量较细节及 数据少得多 当前细节级：存储最近时期的业务数据;反映当前业 务的情况;数据量大;是数据仓库用户最感兴趣的部 分 早期细节级：存储过去的详细数据;反映真实的历史 情况;这类数据随着时间增加;数据量很大;使用频率 低;一般存储在转换介质如磁带中
数据挖掘
2 3 数据组织结构和形式
分割问题的焦点不是该不该分割而是如何去分 割的问题;
数据挖掘
数据分割
一般在进行实际的分析处理时;对于存在某种相关性的 数据集合的分析是最常见的;如对某时间或某时段的数 据的分析;对某一地区的数据的分析；对特定业务领域 的数据的分析等;将其有这种相关性的数据组织在一起; 就会提高效率;
数据挖掘
数据分割的好处
数据挖掘
面向主题
主题Subject：特定的数据分析领域与目标; 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持; 主题是一个抽象的概念;是在较高层次上将企业信息系
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(七)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异前言在当今信息时代，数据成为了企业和组织的重要资产之一。
为了更好地管理和利用这些海量的数据，数据仓库设计与建模成为非常重要的技术。
而在数据仓库设计与建模中，OLAP（On-Line Analytical Processing）和OLTP（On-Line Transaction Processing）系统是两种常用的应用模式。
本文将从不同角度来探讨OLAP与OLTP系统的差异，并分析其特点与适用场景。
一、概念简介1. OLAP系统OLAP系统是指在线分析处理系统，在数据仓库中被广泛应用于决策支持和业务分析。
它通过多维数据分析的方式，提供灵活的查询和报表功能，帮助用户更好地了解和分析企业的经营情况和趋势。
2. OLTP系统OLTP系统是指在线事务处理系统，用于支持日常的交易和业务操作。
它注重高并发、高效率的数据处理能力，通过实时的事务处理，记录和管理企业的日常业务数据。
二、差异点辨析1. 数据处理方式OLAP系统主要通过批量处理的方式对数据进行分析，常常需要对大批量的历史数据进行全面的统计，以揭示潜在的商业认识。
相对而言，OLTP系统更注重实时的数据处理，对每一笔交易都进行记录和处理。
2. 数据查询与报表需求OLAP系统提供灵活的查询和报表功能，可以根据不同维度（如时间、地域、产品等）对数据进行透视和分析。
而OLTP系统则更依赖于事务处理，主要用于日常的数据录入、修改和查询。
3. 数据设计方式在数据设计方面，OLAP系统更关注数据的冗余和维度的设计。
它通过多维数据模型（如星型模型和雪花模型）来实现数据的高效查询和分析。
OLTP系统则更注重数据的一致性和可靠性，往往采用规范化的数据模型设计。
4. 用户需求和访问模式OLAP系统的用户主要是决策者和分析师，他们对数据进行复杂的分析和决策支持。
而OLTP系统的用户主要是日常的业务操作人员，他们更关注数据的录入和处理。
数据仓库的构建与OLAP分析
数据仓库的构建与OLAP分析在当今信息爆炸的时代，企业和组织需要处理庞大的数据量，并从中获取有价值的信息和洞察力。
为了实现高效的数据管理和分析，数据仓库的构建和OLAP（联机分析处理）已经成为了重要的技术手段。
本文将介绍数据仓库的构建过程以及OLAP在数据仓库中的应用。
1. 数据仓库的构建1.1 数据仓库的概念数据仓库是指将来自各种数据源的、按照一定规则加工处理后储存在一个统一、集成的数据存储区域中的数据集合。
它是用于支持决策分析和业务智能的基础设施。
1.2 数据仓库的架构数据仓库的架构通常包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节。
首先，从各种数据源中提取数据，并进行初步的清洗工作，如去除重复数据和处理缺失值。
然后，对提取的数据进行转换和整合，以满足数据仓库的数据模型和规范。
最后，将经过处理的数据加载到数据仓库中。
1.3 数据仓库的设计原则在进行数据仓库的设计时，需要考虑以下原则：- 数据整合性：确保不同数据源的数据能够正确地整合到数据仓库中。
- 数据一致性：保证数据在不同时间点和不同维度上的一致性。
- 查询性能：设计合理的数据存储结构，以提供高效的查询性能。
- 数据安全性：对敏感数据进行保护，并设置适当的权限控制。
2. OLAP分析2.1 OLAP的概念OLAP（联机分析处理）是一种面向数据仓库的多维、高度交互式、快速的数据分析和查询技术。
它通过提供灵活的维度分析和聚集计算功能，帮助用户更好地理解和分析数据。
2.2 OLAP的基本操作OLAP的基本操作包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Rotate）和透视（Pivot）等。
切片操作可以在一个或多个维度上对数据进行过滤。
切块操作可以从数据集中选择特定的维度和数据进行分析。
钻取操作可在数据的不同层次之间进行导航。
旋转操作可以改变数据的展示方式，以得到更直观的分析结果。
透视操作可以对数据进行领域间的转换和分析，提供全新的视角。
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
数据仓库中的OLAP多维查询技术研究
数据仓库中的OLAP多维查询技术研究随着信息技术的发展，企业和组织面临着庞大的数据量和多样化的数据类型。
为了更好地管理和分析这些数据，数据仓库成为了一种重要的数据存储和查询系统。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）多维查询技术被广泛应用。
本文将研究数据仓库中的OLAP多维查询技术，探讨其基本概念、优势、实现方法以及应用领域。
一、OLAP多维查询技术的基本概念OLAP多维查询技术是指通过在数据仓库中进行多维数据的查询与分析。
与传统的关系型数据库查询技术相比，OLAP 多维查询技术更加强调数据的分析和决策支持功能。
它采用了多维的数据结构，将数据组织为多个维度，并通过消除数据冗余和提供数据汇总与分析功能，为用户提供了更加方便、直观的数据查询和分析工具。
二、OLAP多维查询技术的优势1. 多维数据结构：OLAP多维查询技术将数据组织为多个维度，提供了更加灵活和直观的数据查询和分析视角。
用户可以通过选择不同的维度和指标组合，快速得到所需的数据分析结果。
2. 高性能查询：OLAP多维查询技术利用数据预计算和多维索引等技术来优化查询性能。
它可以快速并且高效地进行复杂的数据聚合计算，满足用户对实时、快速的查询需求。
3. 决策支持功能：OLAP多维查询技术提供丰富的数据分析和决策支持功能，可以对数据进行多维分析、趋势分析、对比分析等。
这些功能有助于用户更好地理解和掌握数据，从而更好地做出决策。
4. 数据安全性：OLAP多维查询技术可以对用户权限进行管理，保证数据的安全性。
只有具有相应权限的用户可以访问和操作数据。
这有助于保护企业和组织的核心数据，防止数据泄露和滥用。
三、OLAP多维查询技术的实现方法1. 多维数据模型：OLAP多维查询技术采用了多维数据模型来组织数据。
常见的多维数据模型包括星型模型、雪花模型和星座模型等。
这些模型通过将事实表与维度表进行关联，构建了多维数据结构，为用户提供了多维的数据查询和分析能力。
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估在大数据时代，数据分析变得越来越重要，尤其是对于企业来说，良好的数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化运营策略以及制定精确的业务决策。
数据仓库架构中的在线分析处理（OLAP）技术在大数据分析中发挥着重要的作用，并且在应用过程中取得了显著的效果。
首先，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供实时、多维度的分析。
大数据时代的数据量巨大且复杂，传统的关系型数据库已经无法满足对这些数据进行高效分析的需求。
而OLAP技术通过对数据进行多维度的切片、透视、切块等操作，使得用户可以迅速地从各个角度深入分析数据。
这种多维分析的能力不仅能够帮助企业发现数据之间的潜在关联，还能够帮助企业进行趋势分析、模式识别等。
其次，数据仓库架构中的OLAP技术具有高度可扩展性。
在大数据分析中，数据量的增长速度极快，传统的数据库系统可能会面临存储容量不足、性能下降等问题。
而OLAP技术采用的多维数据存储结构以及预处理技术，使得数据的查询和分析可以在多个维度上进行，并且能够通过添加更多的服务器来实现系统的扩展。
这种高度可扩展性使得企业可以更好地应对日益增长的数据量，保证分析的准确性和效率。
此外，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供自助式分析。
在传统的数据分析中，数据科学家或者分析师需要依赖技术团队提供的报表、图表等分析结果来支持业务决策。
而OLAP技术使得数据分析变得更加自主，用户可以通过可视化的界面进行数据的探索和分析，不再需要依赖专业知识。
这种自助式分析的能力不仅提高了业务用户的工作效率，还可以促进数据驱动决策的普及，推动企业的创新和发展。
当然，要评估数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的效果，需要综合考虑多方面的因素。
首先是数据的准确性和完整性。
大数据分析的结果直接依赖于输入的数据质量，如果数据质量不好，无论采用任何技术都不可能得到准确的结果。
因此，在应用OLAP技术之前，需要确保数据源的质量可靠，可以通过数据清洗、数据归一化等方法来提高数据的准确性和完整性。
数据仓库设计与 OLAP 技术研究
数据仓库设计与 OLAP 技术研究数据仓库是一种用于支持企业的决策制定和执行的架构。
随着大量数据的产生，数据的价值越来越重要。
数据仓库不仅仅是存储数据的地方，更是将数据转化为信息的地方。
随着 OLAP（联机分析处理）技术的应用，数据仓库成为了现代企业中不可或缺的一部分。
一、数据仓库的设计数据仓库的设计要考虑到企业的数据产生量和类型，以及数据的存储位置。
一般情况下，数据仓库的存储方式采用了结构化数据模型，即星型模型和雪花模型。
星型模型是最简单的一种模型，包含一个中心表和多个维度表。
中心表是指事实表，用于存储与业务相关的数据，例如销售数量/额等。
维度表则是用于描述事实表的属性和属性值，例如时间、商品、地区等。
雪花模型是在星型模型的基础上扩展而来。
在原有中心表和维度表的基础上，通过多级维度表的方式来展开维度的层次结构，使得模型更加灵活和细致。
二、OLAP 技术OLAP 技术是用于分析多维数据的一种技术。
它的主要功能是对大规模数据进行多维度分析、查询、统计和展示，以帮助决策者更好地理解业务，做出正确的决策。
OLAP 技术被广泛应用于数据挖掘、商业智能和大数据分析等领域。
它可以为企业提供更加灵活和细致的数据分析服务，帮助企业发现数据中的价值并进行更加精准的决策。
三、数据仓库的应用数据仓库可以被广泛应用于企业的各个领域。
比如在销售领域，数据仓库可以记录销售数据和销售人员的相关信息，并通过 OLAP 技术进行分析，帮助企业了解销售趋势和业务增长的方向；在运营领域，数据仓库可以记录企业的运营数据和成本数据，并通过 OLAP 技术进行分析，帮助企业了解运营效率和成本结构的情况，并采取相应的措施进行调整。
同时，数据仓库还可以帮助企业实现数据的共享和沟通。
通过数据的集成和分析，数据仓库可以统一企业中的各种数据源，协调企业内部的不同业务部门，让企业内部沟通更加顺畅和高效。
四、总结数据仓库和 OLAP 技术成为了企业决策制定和执行中不可或缺的一部分。
基于数据仓库的OLAP技术
浅析基于数据仓库的OLAP技术【摘要】本文主要介绍数据仓库定义及基本特征，阐述了其应用之一的olap技术，olap技术是数据仓库的主要应用技术之一，o- lap能够提供很好的决策支持，并能进行数据的多维分析。
【关键词】数据仓库 olap 决策支持系统数据组织一、数据仓库的定义数据仓库(data warehouse，简称dw)是近年来在信息管理领域得到迅速发展的一种面向主题的、集成的、随时间变化的非易失性数据的集台，其目的在于支持管理层的决策。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念从用户的角度来看，数据仓库是一些数据、过程、工具和设施，它能够管理完备的、及时的、准确的和可理解的业务信息，并把这种信息提交给授权的个人，使他们有效地作出决策。
自从数据仓库概念出现以来，不同学者从不同的角度为数据仓库下了不同的定义，目前，大家公认的数据仓库之父w.h.inmon在1992所著“building the data warehouse”一书中对数据仓库的定义最具权威性，他认为“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间而变化的数据集合，用以支持企业管理中的决策处理。
”我国著名数据库专家王珊将其定义为：数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。
数据仓库公司red brick system的定义是：数据仓库是特别为信息检索而设计的关系数据库管理系统。
二、数据仓库的特征总结以上定义，数据仓库具有以下几个特点：1、面向主题。
是与传统数据库的面向应用相对应的。
数据仓库是以一个企业或组织中固有的业务主题作为处理的主体，是从整体、全局的角度来衡量这些主题在企业中的作用。
2、集成性。
指原始数据进入数据库前，必须先经过加工与集成，统一原始数据中的矛盾之处，将原始数据的结构从面向应用转换到面向主题。
3、非易失性。
在数据仓库中，数据是从事务操作型数据中抽取出来，反映一段相当长时间内的历史数据，是不同时间点的数据库快照的集合，以及基于快照的统计、综合和重组。
Oracle OLAP介绍
•多维到关系型的透明钻取
立方体物化视图–通过MV刷新CUBE
可管理性突破
• 11g OLAP中，针对星型模型 的访问能够自动重定向到立 方体 像10g中那样刷新物化视图 就能刷新CUBE
CATEGORY item_id subcategory category account EXPENSE_DETAIL ORG day_id item_id emp_id expense_amount potential_fraud_cost
执行计划
丰富的计算功能
•基本功能：
–排名、时间序列、汇总、分配、模型计算
•财务分析功能 –资产折旧、计算利息、支付期数、增长率、北部收益率、净现值
•统计分析功能
–时间序列分析、预测和回归
基于时间的运算
同期比
Q1-04 Q2-04 Q1-04 Q1-04
Q3-04
Q4-04
Q1-05
Q2-05
Q3-05
CUBE_TABLE
OLAP_TABLE
DBMS_AW
直接多维方式
Agenda
• 为什么需要OLAP技术 • OLAP结构
• OLAP应用 • 客户案例介绍
议程
方便地构建分析应用
维度模型包含了商业数据结构和模型，数据存储按照分析需求存放
汇总规则
Month Quarter Year
Customer
LCD monitor
Q1 Q2 Q3 Q4 Time
层次
– 层次让你能够从最低级 别导航到高级别，或者 从高级别导航低级别 – 可以通过层次从最低级 别汇总数据到高级别 Hardware
Total Product
Software
浅谈数据仓库中的OLAP技术
转换 、 清洗和汇总 ， 形成信息数 据 ， 存储在企业 级的 中心 并 联机分析处Ｎ（Ｌ Ｐ是共享多维信息的 、 Ｏ Ａ） 针对特定问题 的 取 、 信息数据库中； 应用层。 通过联机分析处理 ， 甚至是数据挖 掘等 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 、 定一致和交互性 的存取 ， 稳 允许管理 应用处理 ， 实现对 信息数据 的分 析 ； 表现层 。通 过前 台分析工 将查询报表 、 统计分析 、 多维联机分 析和数据发掘 的结论展 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 具 ， 现 在 用 户 面前 。 据就是决策 的主要内容 。Ｏ Ａ Ｌ Ｐ专门设计用 于支持复杂 的分析
浅谈数据仓库 中的 ＯＬ Ｐ技术 Ａ
袁春 燕
（ 上海托普信息技 术职业学院 上海 ２０ ４ ） ０ ０ １
摘 要 随着数据仓库技术和联机分析处理（Ｌ Ｐ技术的发展 ， ０ Ａ） 多维数据查询 与分 析已经广泛应用到商务 、 以及军事等多个 金融 领域 的信息处理中 ， 为各行业的决 策分析提供 了强大 的支持 。本文 主要从数据仓库及 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技术的相关概念 ， Ｌ Ｐ多维数据模 ＯＡ
尽量避免冗余 ， 目的是 为了捕获数据 ； 数据仓库在设计 成为企业决策管理人员所面临的重要难题 。传统 的企业数据库 来设计 ，
采用反范式 的方式来设 计 ， 目的是为 了分析 系 统 即联 机 事 务 处 理 系统 （ ｎ Ｌｎ ｒｎａｔｎＰｏｅｓ ｇ 称 是 有意引入 冗余 ， Ｏ — ｉ Ｔａ ｓｃｏ ｒ ｓｉ ， ｅ ｉ ｃ ｎ简 数据 。数据 仓库的构造过 程包括数据 清理 、 数据变换 、 数据集 Ｏ Ｔ ） 为数据管理手段 ， 用于事务处理 ， ＬＰ作 主要 但它对分析处理
Oracle数据库OLAP功能介绍
ORACLE OLAP 功能介绍主要特性和优势举重若轻，迅速解答棘手问题主要特性和优势世界一流的分析引擎卓越的查询性能通过简单SQL 访问实现高级分析依靠多维数据集组织的物化视图强化汇总管理利用Oracle 数据库的安全性、易管理性、可伸缩性和可用性基础架构Oracle OLAP 是内嵌于Oracle Database 11g 第2 版中的世界一流的多维分析引擎。
Oracle OLAP 多维数据集利用简单的SQL 查询提供高级计算，其生成结果的速度快如闪念。
将OLAP 多维数据集部署为物化视图时，可以透明地利用这一出色的查询性能，从而增强了对细节表的汇总查询性能。
由于Oracle OLAP 内嵌在Oracle Database 11g 中，因此可以在安全、可伸缩的企业级平台中集中管理数据和业务规则。
易于管理的内嵌式企业级OLAPOracle OLAP 在Oracle Database 11g 第 2 版中提供高级多维分析功能。
它旨在提供出色的查询性能、快速的增量数据集更新、高效的汇总数据管理及丰富的分析内容。
Oracle OLAP 简化了分析度量的生成，这些度量包括时序计算、财务模型、预测、分配、回归等内容。
用户可以在自定义函数中轻松组合数百个分析函数，从而解决几乎所有的分析计算需求。
Oracle OLAP 多维数据集使用星型模式设计来表示：维度视图像星座一样分布在多维数据集（或者事实）视图的周围。
OLAP 数据的这种标准表示方式，让所有基于SQL 的工具或应用程序都能非常方便地利用Oracle OLAP 的强大能力。
Oracle 数据库因其易管理性、可伸缩性、高可用性和安全性特性而成为市场领先的信息平台，而作为Oracle Database 11g 的内置组件，Oracle OLAP 本身也从中获益匪浅：Oracle OLAP 内嵌于Oracle 数据库内核中，在同样的数据库进程中运行。
OLAP 多维数据集采用标准的Oracle 数据库安全性特性（如虚拟专用数据库）加以保护。
数据仓库和OLAP技术概述
3.后端工具和实用程序
数据仓库系统使用各种数据抽取、清洗、加载和刷新工具用于填充仓库。
抽取
从“外部”来源抽取的数据通常是通过网关和标准接口而被执行（如 信息生成器EDA/ SQL，ODBC，Oracle开放连接，Sybase 企业连接, Informix 企业网关）。
清洗
由于数据仓库用于决策，保证仓库中的数据的正确性很重要。然而，由于多 个来源的大量数据参与，因此数据中很可能存在错误和异常。因此，这些检 测数据异常并纠正异常的工具可以带来很高的回报。 下面一些例子可以证明数据清洗是必要的：不一致的字段长度，不一致的描 述，不一致的赋值，缺项和违背完整性约束。毫不奇怪，在数据录入表格里 的可选字段是不一致数据显著来源。 有三类相关的但有些不同的数据清洗工具。 数据迁移工具允许指定简单的转换规则;例如，“用sex替换字符串gender”。 来自Prism公司的仓库管理器是这种流行工具中的一个例子。数据清理工具使 用特定领域的知识（例如，邮政地址）清洗数据。他们经常利用语义分析和 模糊匹配技术来实现多个来源的数据清洗。一些工具能够指定来源的“相对 洁净”。而像Integrity和Trillum这种工具也属于这一类。数据审核工具通过扫 描数据可能发现规则和关系（或提示违反规则）。因此，这种工具可以是数 据挖掘工具深思熟虑的变种。例如，这样的工具可能会发现一个可疑的模式 （基于统计分析）即某汽车经销商从来没有收到任何投诉。
在第2节中，我们描述了一个典型的数据仓库构架和设计及操作数据 仓库的过程。在 3-7 节，我们回顾有关在数据仓库中数据的加载和刷 新技术，仓库服务器，前端工具，和仓库管理工具。 在每一种情况下，我们都指出与传统的数据库技术的不同之处，及有 代表性的产品。在本文中，我们不打算提供在每一个类别中所有产品 的综合说明。我们鼓励有兴趣的读者留意贸易杂志诸如数据库顾问， 数据库编程和设计，数据化，和DBMS杂志等的最新问题及留意供应 商的网站来得到更多关于商业产品，白皮书和案例的详细信息。 OLAP Council 对整个行业的标准化工作是一个很好的信息源，以及 Codd等的论文为OLAP产品定义了12条规则。最后，引用数据仓库和 OLAP的良好来源就是数据仓库的信息中心了。 数据仓库的研究是相当新的，并主要是查询处理和视图维护问题。还 有很多开放性的研究问题。总结：在第8节简要提及这些问题。
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。
数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘应用实践
数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘应用实践在当今信息化的时代，数据成为了企业运营和决策的重要依据。
为了更好地管理和利用数据，数据仓库的建设成为了各大企业的重要任务之一。
数据仓库中的OLAP技术和数据挖掘技术则成为了企业数据分析和决策支持的重要工具。
本文将从数据仓库中OLAP技术的基本概念和应用、数据挖掘的基本概念和技术以及数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘的应用实践这三个方面进行探讨，以帮助读者更好地理解数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘的应用实践。
一、数据仓库中的OLAP技术的基本概念和应用1.数据仓库中OLAP技术的基本概念OLAP（On-Line Analytical Processing）是一种用于多维数据分析的技术。
通过对数据进行多维分析，OLAP技术能够帮助企业更好地理解数据，发现数据之间的关联关系和规律。
OLAP技术可以帮助企业进行数据切片、数据切块、数据旋转和数据钻取等操作，以实现对数据的全方位、多角度的分析。
在数据仓库中，OLAP技术通常被用于决策支持系统。
数据仓库中的数据多为历史数据，而决策支持系统需要对历史数据进行分析和挖掘，以帮助企业领导层进行决策。
OLAP技术能够帮助企业领导层对数据进行直观、快速的分析，从而更好地理解企业的运营和发展状况，为决策提供更科学、更准确的依据。
2.数据仓库中OLAP技术的应用在数据仓库中，OLAP技术通常被应用于数据分析、报表生成和数据可视化等方面。
通过OLAP技术，企业可以实现对数据的灵活、多维分析，帮助企业更好地理解数据，发现数据之间的规律和关联关系，从而为企业的决策提供更有力的支持。
数据仓库中OLAP技术的应用主要包括以下几个方面：（1）数据分析：数据仓库中的数据通常包含大量的历史数据，企业需要对这些数据进行深入的分析，以发现数据之间的关联关系和规律。
通过OLAP技术，企业可以实现对数据的多维分析，帮助企业更好地理解数据，为企业的决策提供更科学、更准确的依据。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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）
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１Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术
在传统的数据仓库技术中，数据访问技术经常分为两部分，复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器，而复杂度较高的联机分析处理应用（ＯＬＡＰ）程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。
虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能，查询性能更好，但系统的维护十分困难。
多维数据库需要从数据仓库复制数据，获取数据的时间延迟相当长，并需要独立的管理过程，专门的数据建模、ＥＴＬ过程、安全措施和灾难恢复方案。
特别是当数据仓库的容量迅速膨胀时，系统性能会急剧下降，使数据访问应用变得不可使用。
１．１ＯＬＡＰ的体系结构
Ｏｒａｃｌｅ数据库作为数据仓库的核心和引擎，它集成了ＯＬＡＰ，Ｏｒａｃｌｅ数据库的ＯＬＡＰ选项是一种可用的关系多维数据库。
多维技术和关系技术共存在同一平台上，实现了数据可管理性和分析能力之间的平衡。
通过对ＳＱＬ的扩充以及在关系数据库中提供ＯＬＡＰ功能，支持复杂分析查询和提供卓越性能的同时，简化了数据迁移过程并降低了维护数据的费用。
１．２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中ＯＬＡＰ的相关特点
与传统的多维数据库相比，它集成了ｏｒａｃｌｅ数据库管理系统的优势。
（１）由于ＯＬＡＰ集成在Ｏｒａｃｌｅ数据库中，将所有的管理任务整合到单一的数据库中，从而简化了管理。
（２）Ｏｒａｃｌｅ数据库提供了基于角色的权限管理，没有授权的用户是无法访问Ｏｒａｃｌｅ数据库的。
数据库中的所有数据，包括ＯＬＡＰ数据，都得到了单一安全策略的保护。
所有的用户都被定义在单一的用户目录中，通过标准的Ｏｒａｃｌｅ安全功能，例如ＧＲＡＮＴ和ＰＲＩＶＩＬＥＧＥ来分配权限。
（３）Ｏｒａｃｌｅ数据库是能够对关系和多维数据同时提供ＳＱＬ和ＯＬＡＰＡＰＩ访问的数据库。
应用程序开发者可选择使用ＯＬＡＰＡＰＩ的计算和多维数据功能，或使用标准的ＳＱＬ访问多维数据，任何ＯＬＡＰ计算都可通过ＳＱＬ进行查询。
提供ＡｎａｌｙｔｉｃＷｏｒｋｓｐａｃｅＭａｎａｇｅ（简称ＡＶＭ）。
它是完全集中于分析工作区中维度模型定义和实施的管理工具。
通过它可以方便地创建维表及其结构、事实表以及多维数据库与关系数据库之间的映射，并不需要编程就可实现各种运算。
如最大、最小、平均、加权平均、比率和求和运算。
并通过ｏｒａｃｌｅ提供的ＯＬＡＰＤＭＬ语言，这是一种过程编程语言，可用于表达各种类型的计算、设计自定义分析函数以及控制与多维数据类型相关的数据加载和计算过程。
Ｏ－ＬＡＰＤＭＬ集成了大量的分析函数，可用于产生任何类型的多维计算。
如汇总、分配／ｎ分摊、数据选择、财务、预测和回归、数学和统计、模型、定制维度成员等函数类型。
通过ＳＱＬ和ＰＬ／ＳＱＬ以及ＯＬＡＰＷｏｒｋｓｈｅｅｔ工具可以访问ＯＬＡＰＤＭＬ。
２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术
数据挖掘可以帮助用户发现在数据中隐含的有用信息和规律。
Ｏｒａｃｌｅ数据库中集成了数据挖掘功能，它避免了把大量数据卸载到外部专用分析服务器的复杂过程。
所有的数据挖掘功能都嵌入到了Ｏｒａｃｌｅ数据库中，这样，数据准备、模型建立以及模型评估活动都在数据库内进行。
ＯＤＭ可通过Ｊａｖａ和ＰＬ／ＳＱＬ应用程序程序员接口（ＡＰＩ）以及数据挖掘客户端访问ＯＤＭ模型构建和模型计分函数，并提供了多种模型建立向导（Ｗｉｚａｒｄ），能够协助业务分析人员和开发人员快速地建立数据挖掘模型和对模型进行检验。
Ｏｒａｃｌｅ数据挖掘可以为多种数据挖掘算法提供支持，这些算法包括属性重要性、分类和回归、集群、关联、特性提取、文本挖掘、序列匹配和比对—ＢＬＡＳＴ等算法。
３结语
随着数据仓库技术的广泛应用，许多数据库厂商纷纷提出数据仓库解决方案。
作为全球最大的关系数据库厂商，Ｏｒａｃｌｅ公司也提出了自己的数据仓库解决方案。
与传统的数据仓库解决方案相比，Ｏｒａｃｌｅ公司提出了完整的数据仓库架构与集成方案。
Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ及ＯＤＭ技术分析
□李发军
（西北民族大学榆中校区计算机科学与信息工程学院甘肃・兰州７３０１２４）
摘要：本文对Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术，以及Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术进行分析研究。
关键词：ＯｒａｃｌｅＯＬＡＰＯＤＭ
中图分类号：Ｃ９１４文献标识码：Ａ文章编号：１００７－３９７３（２００７）１０－０８８－１
信息化之窗
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科协论坛・２００７年第１０期（下）。