OLAP(在线分析处理)技术技术白皮书
金思维电厂MIS系统白皮书
金思维电厂 MIS 系统
第一部分 前言
金思维从成立之初就开始从事发电企业管理信息化系统的研究与开发，经过 十余年的发展与积累， 现已成为中国著名的发电企业管理信息系统解决方案提供 商。 目前，金思维电厂 MIS 系统产品用户已遍布全国主要省区，涉及华能集团、 中电投集团、国电集团、华润集团、皖能集团、浙能集团、赣能集团等各大发电 集团及地方性电力集团。用户发电类型包括火电、燃机、水电及新能源，电厂规 模既有单机超百万的大机组，也有热电联产的小机组。每天，近（数）百家电厂 在金思维管理信息系统平台上，管控着近千亿元发电资产的运行。
在当前的电力市场环境下，发电集团及其下属电厂管理信息系统的目标是" 充分利用电厂的生产和经营数据，合理规划生产管理流程，实现计算机辅助管理 和辅助决策，为集团和下属电厂的经营目标服务"。从需求来看，要求发电集团 及其下属电厂的管理信息系统以企业内部网为依托，以经济分析、成本管理和报 价辅助决策为目标， 在对大量生产、经营的实时和历史数据信息进行有效组织和 控制的基础上，运用最新的计算机技术、电力经济分析方法和决策分析模型实现 生产经营指标动态分析、投入产出比较和成本分析评估等功能。
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金思维电厂 MIS 系统
概述 第二部分 金思维电厂 MIS 系统 系统概述
2.1.系统 3 大优势
金思维电厂 MIS 系统采用了面向业务流程的方法， 以发电生产和设备管理为 主线，对发电企业人力、资金、材料、设备、技术、信息、时间等各种资源进行 了综合平衡和优化， 能够协调发电企业各部门围绕市场开展业务活动，使发电企 业在市场竞争中可以充分利用优势，从而取得最好的经济效益。 优势之一：集成性 该系统融入了设备点检定修管理、全面预算管理、成本控制等先进的管理思 想和模式，充分考虑了中国电厂管理现状和特点，并吸收了国内外电厂的成功管 理经验，实现了对电厂设备、运行、检修、物资的集成化管理，其管理模式精髓 可以被精确复制。 优势之二：专业性 该系统以发电生产和设备管理为主线，以工单为线索，对电厂的人力、资金、 材料、 设备等各种资源进行综合平衡和优化管理，是国产电厂管理信息系统软件 的代表产品，比国内外同类产品更专业、灵活和适用。 优势之三：成熟性 该系统是众多电厂专业管理人员十几年来推敲的结果，反映了先进的、规范 的电厂管理模式及方法， 而且历经了数百家电厂管理实践的磨合打造，是国内最 为成熟可靠的电厂MIS系统。
《商务智能方法与应用》教学大纲
商务智能方法与应用（含实验）（）教学大纲（2018版）曙光瑞翼教育2018年8月前言一、大纲编写依据《商务智能方法与应用》是高校面向全校的公选课，是一门理论结合实践，专业性并不强的大数据相关课程。
通过该课程的学习，培养学生设计和使用商务智能相关技术的能力，熟悉商务智能的基本概念及构成，重点掌握商务智能在各个领域的应用，以及如何进行建立数据仓库、如何进行在线分析处理、如何实现数据挖掘与数据可视化。
通过这一系类的技术如何帮助决策者进行决策。
二、课程目的1、知识目标本课程目的是通过讲授及有关讨论使学生掌握在当今商务环境下如何整合和优化企业的信息资源，充分发挥企业的“知识资本”优势，将信息转换成企业智能，并进一步转换为企业利润。
通过本课程的学习及讨论，将培养学生如何整合企业内部资源并部署实施商务智能战略的能力。
主要重点在于大数据行业内的商务智能工具的应用以及行业实践。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，对学生进行实践技能的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。
同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。
(2) 创新能力通过使用商务智能原理与应用的学习，从数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化的工作原理与应用等方面，使学生具备一定的使用商务智能主流工具进行数据分析的能力。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有商务智能关键技术：数据仓库、在线分析处理、维度建模。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习商务智能相关技术与主流商务智能相关工具。
教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行方案设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。
(3) 其它教学方法采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来提高学生的综合处理问题的能力和软件开发的能力。
商务智能(第5版)课件第4章 在线分析处理
web文档的 OLAP 分析 读者一般从多个方面查询 web文档：文档的作者、主题、标题、日期、大小、作者单位和出版社等，对应 web文档立方的维。可以对文档立方进行各种多维分析，如切片、切块、旋转以及钻取等操作，从多个角度分析文档。例如，从中可以得到中国哪所大学在过去几年的视频会议领域发表了最多的论文。
OLAP 简介 基本概念（2）
维的层次：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维分为年、季度、月和日等层次，地区维可以分为国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面提到的上钻操作就是由低层概念映射到较高层概念。概念分层除了根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化或分组来实现。维的成员：维是多层次的，不同层次的取值构成一个维成员，例如，"某年某季度"、"某季度某月"等都可以是时间维的成员。
OLAP操作 钻取
上钻：上钻又称上卷 roll-up，上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。例如，在服装购买顾客调查中，可以按月收人分段汇总数据，把较低、中档与较高归约为"有收人"，便可以得到沿月收人维上钻的数据汇总；也可以按年龄分段汇总数据，把16岁以下与16~20岁归约为"青少年"，21~25岁、26~30岁与 31~35岁归约为"青年"，36~40岁与40岁以上归约为"中老年"，从而得到沿年龄段维上钻的数据汇总视图。
OLAP 简介 基本概念
多维数组：多维数组用维和度量的组合表示一个多维数组，可以表示为（维1 ，维2，…，维n ，度量），例如（月份，地区，产品，销售额）组成一个多维数组。数据单元（单元格）：多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维n 成员，度量值），例如（2007年第一季度，大中华区，LCD，560万台）表示一个数据单元：2007 年第一季度大中华区 LCD产品销售560万台。
Smartbi 3.0 商业智能平台技术白皮书
广州思迈特软件有限公司
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Smartbi V3.0 产品白皮书
Smartbi 产品简介
Smartbi 产品概要介绍
思迈特商业智能数据分析软件 [ 简称：Smartbi ] 是国内领先的企业级商业智能应用平 台，已经过多年的持续发展，产品既采纳了国际先进的技术和理念，又凝聚国内本土客户的 最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的需求；提供一整套满足用户需求的数 据分析、报表、绩效监控和信息发布的解决方案；增强企业的洞察能力、盈利能力，为企业 获得可持续的竞争优势提供强大的保障。Smartbi 具有仪表盘、灵活查询、电子表格、OLAP 多维分析、移动 BI 应用、Office 分析报告插件、自助分析、数据采集、数据挖掘、BPM 业务 流程管理等功能模块，适用于领导 KPI 分析、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、 供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销、业务流程等多个业务领域。Smartbi 客户众多，广泛应用于银行、保险、证券、大中型企业、政府、电信、电力等多个行业。 Smartbi 采用最新的互联网技术开发， 以简洁、 直观的界面， 展现企业各环节的经营数据， 并以丰富的展现形式为企业决策者提供分析和管理上的帮助，洞察企业的运营状况。Smartbi 是一个高度集成化的产品，采用统一的 BI 引擎、统一的用户管理，最终用户所有的分析都在 统一的界面完成，整个分析过程可以有效地贯穿起来。 广州思迈特软件有限公司不仅有成熟的平台产品，也有完善的技术服务团队，作为中国 本土企业，服务及时高效，可以为客户提供源代码级别的技术支持服务。
SMARTBI 差异化优势 ....................................................................................................................... 55 版 权 声 明 ....................................................................................................................................... 56
联机分析处理系统OLAP概述
ＯＬＡＰ概述 OLAP分析，又称多维分析，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的并真实反映企业维特性的信息进行快速、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也可以简单定义成使用户能够以多维视图分析数据的工具。
通常用来进行多维分析的维有时间、地点、产品、度量值（如销售额）等。
例如，在销售经理查看销售数据时，他可能想了解某个产品在某个地区、某段时间的销售额，并通过交叉表的功能来按不同的维对销售数据进行分析和通过挖掘功能来了解深层次的信息。
图3-20：数据的多维形式通过三维方式展现数据，并在此基础上进行分析，能够揭示出在二维方式下隐藏的关系；并通过方便的数据导航功能，使用户更易比较数据变量之间的关系，从而可以发现数据中隐藏的信息。
关系型数据库往往不能支持对数据进行逻辑分析和统计分析。
而采用OLAP系统，用户无须编程就可以定义新的逻辑、统计等方面的计算，并可将其做为分析的一部分，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、数据挖掘工具等。
ＯＬＡＰ产品根据其实现多维分析的技术以及要实现的目标而分为三类： （１）、ＭＯＬＡＰ（多维联机分析处理）。
ＭＯＬＡＰ将事务型数据进行综合，通过多维结构的“立方体”的数据结构来储存经综合的数据。
ＭＯＬＡＰ通过其层次型数据库及在内存内的索引来保障数据访问的性能。
用户可以利用数据导航工具来进行钻取、交叉查询及产生关于“立方体”的报告。
根据ＭＯＬＡＰ的技术特点，ＭＯＬＡＰ擅长于对一定数量的数据进行大量、复杂、快速的、反复的分析。
ＭＯＬＡＰ通常用来进行假设分析和问题求解，如在预算应用中。
图3-21：MOLAP架构图（２）、ＲＯＬＡＰ（关系型联机分析处理）。
ＲＯＬＡＰ在分析数据是直接到关系型数据库中取数据，而不建立自己的“立方体”。
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。
软件技术白皮书
软件技术白皮书1. 摘要软件技术在现代社会中起着重要的作用。
本白皮书将介绍软件技术的概念、发展历程以及在各个领域中的应用。
我们将讨论软件技术的未来趋势，并分析软件技术发展所面临的挑战。
2. 引言软件技术是指通过计算机程序来实现特定功能的一系列方法和工具。
它涉及软件开发、软件测试、软件维护等多个领域。
软件技术的发展可以追溯到上世纪50年代的早期计算机系统。
随着计算机技术的快速发展，软件技术也得到了长足的进步。
3. 软件技术的发展历程3.1 第一代软件技术第一代软件技术出现在上世纪50年代末期。
这个阶段的软件技术主要通过机器代码编写程序，任务繁琐且容易出错。
这个时期缺乏高级软件工具和开发方法。
3.2 第二代软件技术第二代软件技术于上世纪60年代初期出现。
在这个时期，高级编程语言如FORTRAN和COBOL的出现使得软件开发变得更加简便。
此外，软件工程的概念也开始被提出，为软件开发过程带来了规范和组织。
3.3 第三代软件技术第三代软件技术出现在上世纪70年代。
这个时期，面向对象编程语言如C++和Java开始流行，为软件开发提供了更多的灵活性和可重用性。
软件开发方法学、软件测试技术等也开始得到广泛应用。
3.4 当前软件技术的发展趋势当前，软件技术正朝着更加智能化、开放化和跨平台化的方向发展。
人工智能和机器学习等技术的应用使软件能够具备自主决策和学习能力。
开放源代码和云计算等技术给软件开发者带来了更多的资源和协作机会。
同时，跨平台开发框架的出现使得软件可以在不同的平台上运行。
4. 软件技术在各个领域的应用4.1 医疗领域软件技术在医疗领域的应用越来越广泛。
医学影像分析、健康管理系统、智能医疗辅助决策等软件解决方案大大提高了医疗效率和准确性。
4.2 金融领域金融机构依赖软件技术来处理大量的交易数据和进行风险管理。
高频交易系统、金融数据分析工具等软件应用为金融行业带来了便利和效益。
4.3 汽车工业软件技术在汽车工业中的应用不断增加。
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。
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。
(完整word版)H3C大数据产品技术白皮书
H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司2020年4月1 H3C大数据产品介绍 (1)1.1 产品简介 (1)1.2 产品架构 (1)1.2.1 数据处理 (2)1.2.2 数据分层 (3)1.3 产品技术特点 (4)先进的混合计算架构 (4)高性价比的分布式集群 (4)云化ETL (4)数据分层和分级存储 (5)数据分析挖掘 (5)数据服务接口 (5)可视化运维管理 (5)1.4 产品功能简介 (6)管理平面功能： (7)业务平面功能： (8)2 DataEngine HDP 核心技术 (9)3 DataEngine MPP Cluster 核心技术 (9)3.1 MPP + SharedNothing 架构 (9)3.2 核心组件 (10)3.3 高可用 (11)3.4 高性能扩展能力 (11)3.5 高性能数据加载 (12)3.6 OLAP 函数 (13)3.7 行列混合存储 (13)1 H3C大数据产品介绍1.1 产品简介H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。
H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。
1.2 产品架构第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管HSCZEFKfl上連平frKB笹堆芒12i』」Rt巽^jpRctiuce Spjrk siremCRM SGM生产记〒曲.M-噸Hadaap2.0■1 j jET辛SEmifiKettleH3C大数据平台包含4个部分:理、服务管理、监控告警和安全管理等。
第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具Kettle 。
rfid
摘要摘要无线射频识别(RFID-Radio Frequency Identification)中间件是介于前端读写器硬件模块和后端数据库与应用软件之间的重要构件,屏蔽阅读器差异为数据处理的客户端提供了一个统一的开发平台。
论文首先介绍了RFID系统组成和应用框架，对RFID中间件技术的概念、原理、功能、系统结构和标准等进行了研究。
通过对RFID读写原理、实现功能等的分析与设计，结合RFID中间件在事件处理机制方面的特点、流程和方法，依据事件过滤规则和数据挖掘的基本实现理论，提出一种基于划分投影数据库的改进FP-growth关联规则算法,即，Fproject算法，找出数据库中所有的频繁项集。
（……此部分省略了）投影数据库还有利于基于约束的关联规则提取。
在此基础上，针对RFID中间件事件层处理中的事件过滤与挖掘，提出一种多层OLAP(Online Analytical processing，联机分析处理)关联规则挖掘系统的构想，将OLAP关联规则挖掘的结构划分为三部分：数据仓库，OLAP引擎和关联规则挖掘引擎。
在改进FP（Frequent Pattern，频繁模式）增长模型的基础上构造多层关联规则挖掘算法，找出OLAP关联规则挖掘系统的各个结构层次的频繁项集，进而找出交叉层次的关联规则，实现了更加有效的RFID中间件事件过滤和事件挖掘。
关键字：RFID,中间件,多层关联规则, 过滤规则，事件挖掘，频繁项集，Fproject算法**事件过滤规则与**挖掘研究2摘要AbstractThe Radio Frequency Identification (RFID) middleware is an important part between the interrogator and the data process system in RFID systems, in which the RFID middleware can shield the difference of the various interrogators and supply a uniform interface for the development and implementation of the background data process system. In this paper, we firstly introduced the RFID system model and its application structure, and expounded the concept, theory, function, structure and criterion of the RFID middleware. By investigating the principle of read and write of RFID middleware and its practical application, and some important issues in event processing, we proposed an improved FP growth algorithm association rules, i.e, Fproject algorithm, based on partion projected dataware, to obtain all the maximal frequent itemsets in the dataware, after an analysis of the event filtering and event mining in the RFID middleware. Using the project dataware has some advantages. Firstly, it can solve the large amount of sources required for FP-growth algorithm; secondly, it is more effcient than FP-growth algorithm because it increase the visit effviency; finally it also helps to extract the association rules with constraints.Then we proposed a multilevel OLAP association rules mining system, which divided into three parts, dataware, OLAP engine and asscociate rules mining engine, based on the new FP-growth algorithm. New algorithm is employed to get the maximal frequent itemsets in different level and then intersectional levels, which is expected to get more efficient event filtering and event mining.Keyword:RFID; middleware;multi-level association rules; filtering rules; event mining; maximal frequent itemsets; FPproject**事件过滤规则与**挖掘研究4目录目录摘要 (1)ABSTRACT (3)第一章绪论 (7)1.1研究背景 (7)1.2研究内容与目标 (9)1.3论文组织结构 (11)第二章射频识别(RFID)与RFID中间件 (13)2.1RFID系统组成与框架 (13)2.2RFID工作原理与应用体系结构 (15)2.3RFID中间件的定义与功能 (17)2.4RFID中间件的系列标准 (18)第三章RFID中间件的平台结构与事件处理................................................ 错误！未定义书签。
四大OLAP（在线分析处理）工具
四大OLAP（在线分析处理）工具ZZ-四大OLAP（在线分析处理）工具07/3/6 本文将主要涉及Cognos(Powerplay)、Hyperion (Essbase)、微软(Analysis Service)以及MicroStrategy几大厂商的产品.价格单纯从成本角度考虑，微软的产品算是最能节省成本的，Cognos 和MicroStrategy则在同一水平线，都比微软贵一些.而Hyperion (Essbase)产品比较独立，也曾占有美国OLAP市场最大的份额，其产品价格又要更高一些.易用性若论开发应用，微软的产品向来以友好的用户界面著称，上手迅速.在OLAP产品上，微软依然发扬了这一优良传统，并有进一步标准化的趋势，开发了OLE DB for OLAP以及MDX(Multi-Dimensional Express多维表达式);参与XMLA(XML for Analysis)规范制定，也是想作为OLAP服务器和前端分析应用的数据传输标准.而Cognos以桌面OLAP开始，一直以轻便、快捷的操作闻名.所谓桌面OLAP，是可以用客户端将cube下载到本地进行访问.虽然Poweplay早已演变成C/S结构的OLAP服务器，但其轻便的特点还是延续下来，而且提供可以简洁部署且具有交互性的PowerPlay Web Explorer界面.从互联网上，我们可以很快搜索出许多基于PowerPlay Web的分析应用.Essbase作为老牌的OLAP服务器，是一个比较复杂的产品.所谓复杂，有两层意思，一是提供了丰富的API，让你可以充分定制开发;二是开发的难度较大，部署起来不容易.这也是国内很多用户难以将这个产品用好的一大原因.比较Essbase和Powerplay，会发现截然相反的两个特点：Essbase的复杂和Powerplay的简洁.对于这两者，单独说哪一种更好都不够客观，因为当你抱怨Essbase繁杂的接口时，也有人在抱怨Powerplay的定制功能怎么如此之少.这种情形其实跟这两种产品的定位有关，Essbase比较专注于高性能的多维存储服务，而Powerplay 则更专注于快捷的多维访问.换句话讲，Essbase之于Powerplay正像专业相机之于傻瓜相机，在选哪一个更好的问题上，不同的人肯定有不一样的答案.MOLAP(Multi-Dimensional OLAP)Cognos的Powerplay、Hyperion 的Essbase和微软的Analysis Service这些产品都是MOLAP产品..这类产品将数据从关系数据库(甚至是文本文件、Excel文件)中抽取出来，存储在自己的数据库中.这种数据库跟平常我们所见的Oracle、DB2这类关系数据库不同之处在于，它是专有格式的，且没有标准的访问接口.因此，这些产品如何实现多维存储也都不尽相同，大致的原理是以编程语言中多维数组的方式存放数据.度量值存放在数组的单元格中，而数组每个维就对应一个维度，其中，维元素就维的坐标.可以想象，多维数据库的单元格跟维度、维元素的多少有莫大关系，而随着维度增加，数据库也迅速膨胀.因此，对于MLOAP产品，多维存储的存储空间、性能自然是比较关键的.Essbase在这方面提供很多优化工作，但有时候也会显得过于复杂.Powerplay也提供某些选项，诸如cube分区等，这是比较简单的优化方法.OLAP产品的核心功能是提供多维存储，另外就是能够将OLAP访问操作转换为对数据的请求并返回，这些OLAP访问操作大多是用户通过前端发出的，因此要考虑OLAP产品能够和哪些前端工具对接.Cognos Powerplay是个相对封闭的产品，它有自己的客户端和Web Explorer，你也甭想着用其他前端来访问它.Hyperion和微软都采用开放式接口，提供丰富的访问API，第三方可以用这些API访问其数据库.上文曾提到微软开发的MDX和参与的XMLA(XML for Analysis)规范，事实上，一些第三方的前端工具正是基于这样的标准和OLAP产品对接，比如可以用BO WebI连接Essbase.更有甚者，微软的服务器还提供用MDX来查询多维数据，就像用SQL来访问关系数据库一样.诚然，这看起来的确比较酷，但有一点也要明确：目前虽然有XMLA、MDX这样的标准，但还不是非常成熟，且并非唯一标准.所以即使有第三方前端工具访问这些OLAP服务器，但只能说是多了一些选择，真正在前端功能上，并不能保证比封闭结构更丰富.ROLAP(Relational OLAP)MicroStrategy，它几乎是目前唯一一家还占据一定市场份额的ROLAP产品.这是一件非常奇怪的事情，从第一个ROLAP产品Metaphor到Metacube、WhiteLight、MicroStrategy，这些独立的ROLAP厂商似乎都是难以生存下去，只有MicroStrategy坚挺到现在.究竟是它的产品厉害，还是市场做得到位？目前还不得而知.从原理上讲，ROLAP将数据存放在关系数据库中，当然要求关系模型要非常严格，比如要遵循星型模式或雪花模式，才能定义出维度、度量、事实表、聚集表等元数据.但这样就增加了部署的难度，并且如果聚集表构建得不好，最后的访问性能就难以保证.恐怕这也是ROLAP 难以生存下去的原因吧.。
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。
Crystal Enterprise for SAP技术白皮书
Crystal Enterprise for SAP技术白皮书Crystal Enterprise与SAP BW的集成概览本文档主要目的在于提供Crystal Enterprise （CE）和 SAP Business InformationWarehouse （BW）之间的集成点的背景信息。
目标读者是已经对CE和BW的体系结构有了初步了解的人员。
目录介绍 (3)BW & CE 体系结构概览 (3)SAP BW (3)Crystal Enterprise (4)集成过程 (5)报表设计 (5)报表存储 (7)报表发布 (8)报表查看 (9)CRYSTAL SAP组件 (11)BW Report Publisher (11)SAP Security Plug-in (12)BWQuery driver (12)Web应用 (12)SAP的程序和功能 (13)体系结构总结 (13)联系我们 (14)介绍Crystal Enterprise一直被OEM在SAP产品中，并作为SAP BW开箱即可用的一个组件。
Crystal Reports和Crystal Enterprise一直都被很多合作伙伴厂商OEM，作为其产品的报表解决方案。
绝大多数企业都使用过Crystal Reports API或者标准版的CrystalEnterprise。
在SAP BW中，又进行了大量的工作以提供SAP BW和CE更加紧密和无缝的集成。
其中一部分是在客户端作的工作（Crystal Reports），一部分是在服务器端做的工作（Crystal Enterprise）。
无论您是对SAP BW中的CE进行定制的Web开发人员，还是安装面向SAP BW的CE的咨询人员，了解两个系统的体系结构及其指甲的集成点都是十分必要的。
BW & CE 体系结构概览SAP BWSAP BW是数据仓库解决方案。
数据被从SAP R/3（OLTP系统）或其他非SAP系统中抽取出来，并加载到SAP BW中。
OLTP、OLAP介绍
OLTP、OLAP介绍⼀、什么是OLTP OLTP，即联机事务处理（Online Transaction Processing），表⽰事务性⾮常⾼的系统，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，评估其系统的时候，⼀般看其每秒执⾏的Transaction以及Execute SQL的数量。
在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过⼏百个，或者是⼏千个，Select 语句的执⾏量每秒⼏千甚⾄⼏万个。
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。
OLTP系统最容易出现瓶颈的地⽅就是CPU与磁盘⼦系统。
CPU出现瓶颈常表现在逻辑读总量与计算性函数或者是过程上，逻辑读总量等于单个语句的逻辑读乘以执⾏次数，如果单个语句执⾏速度虽然很快，但是执⾏次数⾮常多，那么，也可能会导致很⼤的逻辑读总量。
设计的⽅法与优化的⽅法就是减少单个语句的逻辑读，或者是减少它们的执⾏次数。
另外，⼀些计算型的函数，如⾃定义函数、decode等的频繁使⽤，也会消耗⼤量的CPU时间，造成系统的负载升⾼，正确的设计⽅法或者是优化⽅法，需要尽量避免计算过程，如保存计算结果到统计表就是⼀个好的⽅法。
磁盘⼦系统在OLTP环境中，它的承载能⼒⼀般取决于它的IOPS处理能⼒。
因为在OLTP环境中，磁盘物理读⼀般都是db file sequential read，也就是单块读，但是这个读的次数⾮常频繁。
如果频繁到磁盘⼦系统都不能承载其IOPS的时候，就会出现⼤的性能问题。
OLTP⽐较常⽤的设计与优化⽅式为Cache技术与B-tree索引技术。
Cache决定了很多语句不需要从磁盘⼦系统获得数据，所以，Web cache与Oracle data buffer对OLTP系统是很重要的。
Kingbase Smartbi商业智能分析平台技术白皮书
Kingbase Smartbi商业智能分析平台技术白皮书目录1.Smartbi产品简介 (3)1.1.Smartbi产品概要介绍 (3)1.2.Smartbi功能模块简介 (4)1.3.Smartbi的特点和优势 (7)1.4.Smartbi开放与标准化的产品技术 (8)1.5.Smartbi产品配套服务 (9)2.Smartbi各功能模块 (10)2.1.Smartbi Dashboard（仪表盘） (10)2.2.Smartbi Query（灵活查询） (15)2.3.Smartbi Spreadsheet（电子表格） (19)2.4.Smartbi Analysis（多维分析） (21)2.5.Smartbi Mobile（移动应用） (24)2.6.Smartbi Office-Addin(分析报告插件) (35)2.7.Smartbi xQuery（自助BI分析） (38)2.8.Smartbi DataIn（数据采集） (40)2.9.Smartbi DataMining（数据挖掘） (43)2.10.Smartbi BPM(业务流程管理) (46)2.11.Smartbi Unified Server（统一服务平台） (47)3.Smartbi差异化优势 (54)4.Smartbi技术参数 (54)4.1.综合能力 (54)4.2.即席查询 (60)4.3.报表能力 (67)5.数据录入与流程审批 (72)6.多维分析 (73)7.交互式 (76)8.仪表盘 (77)9.移动应用 (82)10.定制开发与集成能力 (87)1.Smartbi产品简介1.1.Smartbi产品概要介绍人大金仓商业智能数据分析软件[ 简称：Smartbi] 是国内领先的企业级商业智能应用平台，已经过多年的持续发展，产品既采纳了国际先进的技术和理念，又凝聚国内本土客户的最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的需求；提供一整套满足用户需求的数据分析、报表、绩效监控和信息发布的解决方案；增强企业的洞察能力、盈利能力，为企业获得可持续的竞争优势提供强大的保障。
OLAP(在线分析处理)技术技术白皮书
OLAP（在线分析处理）技术一、发展背景60年代，关系数据库之父E.F.Cdd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.Cdd提出了OLAP（联机分析处理）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.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP技术概念。
OLTP与OLAP的不同点：二、关于OLAP◆定义OLAP(联机分析处理) ：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的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、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委员会的定义（请特别注意，这是一类技术，而非特指某软件、或管理方法）。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
◆OLAP相关基本概念：1、维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。
2、维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。
3、维的成员：维的一个取值。
是数据项在某维中位置的描述。
(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)4、多维数组：维和变量的组合表示。
一个多维数组可以表示为：(维1，维2，…，维n，变量)。
(时间，地区，产品，销售额)5、数据单元(单元格)：多维数组的取值。
(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)◆OLAP的特性1、快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求，主要是指计算机的计算的反应速度，系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应，但对业务数据的实时信息却很难反应。
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。
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OLAP（在线分析处理）技术
一、发展背景
60年代，关系数据库之父E.F.Cdd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.Cdd提出了OLAP（联机分析处理）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.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP技术概念。
OLTP与OLAP的不同点：
二、关于OLAP
◆定义
OLAP(联机分析处理) ：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的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、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委员会的定义（请特别注意，这是一类技术，而非特指某软件、或管理方法）。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
◆OLAP相关基本概念：
1、维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。
2、维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。
3、维的成员：维的一个取值。
是数据项在某维中位置的描述。
(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)
4、多维数组：维和变量的组合表示。
一个多维数组可以表示为：(维1，维2，…，维n，变量)。
(时间，地区，产品，销售额)
5、数据单元(单元格)：多维数组的取值。
(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)
◆OLAP的特性
1、快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求，主要是指计算机的计算的反应速度，系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应，但对业务数据的实时信息却很难反应。
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。
3、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视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。
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。
◆OLAP多维数据结构
1、超立方结构(Hypercube) ：超立方结构指用三维或更多的维数来描述一个对象,每个维彼此垂直。
数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的各个部分都有相同的维属性。
(收缩超立方结构。
这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并可加入额外的分析维)。
2、多立方结构(Multicube)：即将超立方结构变为子立方结构。
面向某一特定应用对维进行分割, 它具有很强的灵活性,提高了数据(特别是稀疏数据)的分析效率。
三、OLAP多维数据分析
1、切片和切块(Slice and Dice)：在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。
如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。
OLAP分析示意图：
2、钻取(Drill) ：钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
3、旋转(Rotate)/转轴(Pivot)：通过旋转可以得到不同视角的数据。
四、OLAP分类
1、OLAP分类
2、OLTP、ROLAP与MOLAP模式
3、ROLAP的星型模式(Star Schema)
事实表：用来存储事实的度量值和各个维的码值。
维表：用来存放维的元数据（维的层次、成员类别等描述信息）。
4、MOLAP的多维立方体(Multicube)
5、数据组织形式
6、ROLAP与MOLAP的性能对比
五、OLAP体系结构
六、OLAP评价准则
OLAP模型必须提供多维概念模型
透明性准则
存取能力准则
稳定的报表性能
客户/服务器体系结构
维的等同性准则
动态稀疏矩阵处理准则
多用户支持能力准则
非受限的跨维操作
直观的数据处理
灵活的报表生成
非受限的维与维的层次
七、流行的OLAP工具介绍
1、OLAP产品
Hyperion Essbase
Oracle Express
IBM DB2 OLAP Server
Sybase Power dimension
Informix Metacube
CA OLAP SERVER
Microsoft analysis services
Cognos
MicroStrategy
Brio
Business Object
2、OLAP工具性能对比
Hyperion Essbase
–以服务器为中心的分布式体系结构–有超过100个的应用程序
–有300多个用Essbase作为平台的开发商
–具有几百个计算公式，支持多种计算
–用户可以自己构件复杂的查询
–快速的响应时间，支持多用户同时读写
–有30多个前端工具可供选择
–支持多种财务标准
–能与ERP或其他数据源集成
–全球用户超过1500家
Oracle 9i
–Oracle DW支持GB~TB数量级
–采用类似数组的结构，避免了连接操作，提高分析性能
–提供一组存储过程语言来支持对数据的抽取
–用户可通过Web和电子表格使用
–灵活的数据组织方式，数据可以存放在
–Express Server内，也可直接在RDB上使用
–有内建的分析函数和4GL用户自己定制查询
IBM DB2 OLAP Server
–把Hyperion Essbase的OLAP引擎和DB2的关系数据库集成在一起。
–与Essbase API完全兼容
–数据用星型模型存放在关系数据库DB2中
Informix Metacube
–采用metacube技术，通过OLE和ODBC对外开放
–采用中间表技术实现多维分析引擎，提高响应时间和分析能力
–开放的体系结构可以方便地与其他数据库及前台工具进行集成
Cognos
-提供整套的数据仓库应用产品，包括ETL、多维立方存储、前端展示工具。
-强大的专业化的OLAP 数据引擎（OLAP 服务器），它能产生多维数据分析的立方体（Cubes）
-采用集中方式、基于LDAP的安全管理机制
-企业级OLAP服务器，具有负载均衡、服务器容错，能支持大用户数和大数据量的访问
MicroStrategy
-开发的API（包括COM、XML、Java）
-智能立方体（Intelligent Cubes TM）
-支持大量用户及大数据量访问，支持TB级数据
-ROLAP，提供OLAP Server，以及零客户端的web前端展现工具
-适合二次开发以及大量复杂二次运算
Brio
-优秀的OLAP前端工具
-ROLAP，可以接驳主流OLAP Server
-支持负载平衡
八、OLAP发展
应用领域
–市场和销售分析(Marketing and Sales analysis)
–电子商务分析(Clickstream analysis)
–基于历史数据的营销(Database marketing)
–预算(Budgeting)
–财务报告与整合(Financial reporting and consolidation)
–管理报告(Management reporting)
–利益率分析(Profitability analysis)
–质量分析(Quality analysis)
OLAP标准APB-1(AQT-Analytical Query Time作为统计指标)
–从联机分析处理到联机分析挖掘(OLAM/OLAP挖掘)
–将联机分析处理与数据挖掘以及在多维数据库中发现知识集成在一起。
–联机分析挖掘提供在不同的数据子集和不同的抽象层上进行数据挖掘的工具. –联机分析挖掘为用户选择所期望的数据挖掘功能动态修改挖掘任务提供了灵活性。
–超立方体计算与传统挖掘算法的结合
先进行立方体计算，后进行数据挖掘
先对多维数据作数据挖掘，然后再利用立方体计算算法对挖掘结果分析
立方体计算与数据挖掘同时进行
回溯特性
OLAP基于Web的应用
–静态方法静态HTML报表
–动态方法通过HTML模板及元数据动态生成报表–改进方法使用Java或ActiveX
九、OLAP展望
面向对象的联机分析处理
–O3LAP(Object-Oriented OLAP)
对象关系的联机分析处理
–OROLAP (Object Relational OLAP)
分布式联机分析处理
–DOLAP (Distributed OLAP)
时态联机分析处理
–TOLAP (Temporal OLAP)。