4联机分析处理(NEW)精品PPT课件
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第13章_联机分析处理(OLAP)技术-完成
顾客维表 顾客代码 销售事务表 销 售 员 代 码
销售员维
日期 顾客代码 制造商代码 销售员代码 产品代码 销售额
产品代码 产品维表
制 造 商 代 码
制造商维表
图13.3 星型模式示例
13.2 多维数据模型
13.2.1 基本概念
雪片模式就是对维表按层次进一步细化 后形成的。如图13.4，在 “星型” 维表的 角上又出现了分支，这样变形的星型模式 被称为“雪片模式”(Snow Flake Schema)。
13.2 多维数据模型
13.2.1 基本概念
星型模式通常由一个中心表（事实表）和一组 维表组成。
顾客维 时间维 销售事实表 销售员维 产品维 制造商维
图13.2星型模式
13.2 多维数据模型
13.2.1 基本概念
星型模式的 事实表与所有的 维表相连，而每 一个维表只与事 实表相连。维表 与事实表的连接 是通过码来体现 的，如图13.3所 示。
13.3 OLAP的实现
13.3.1 MOLAP结构
多维存取
DB MOLAP 服务器
用 户
DW
多维视图 多维数据库
图13.8 MOLAP结构的系统环境
13.3 OLAP的实现
13.3.1 MOLAP结构
MOLAP如何以多维立方体Cube来组织数据的 呢？前面我们已经讲解了多维立方体Cube的数据 单元可以表示为：（维1维成员，维2维成员 ，··， · 维n维成员，度量值）。多维数组只存储Cube的 度量值，维值由数组的下标隐式给出。关系表则 维值和度量值都存储。
13.Байду номын сангаас 多维数据模型
13.2.1 基本概念
多维立方体(Cube) 多维数据模型的数据结构可以用这样来一个多 维数组来表示：(维1，维2，·· ·,维n，度量值)，例 如：图13.1所示的电器商品销售数据是按时间、 地区、商品，加上变量“销售额”组成的一个三 维数组：(地区，时间，商品，销售额)。三维数 组可以用一个立方体来直观的表示。一般地多维 数组用多维立方体CUBE来表示。多维立方体 CUBE也称为超立方体。
销售员维
日期 顾客代码 制造商代码 销售员代码 产品代码 销售额
产品代码 产品维表
制 造 商 代 码
制造商维表
图13.3 星型模式示例
13.2 多维数据模型
13.2.1 基本概念
雪片模式就是对维表按层次进一步细化 后形成的。如图13.4，在 “星型” 维表的 角上又出现了分支，这样变形的星型模式 被称为“雪片模式”(Snow Flake Schema)。
13.2 多维数据模型
13.2.1 基本概念
星型模式通常由一个中心表（事实表）和一组 维表组成。
顾客维 时间维 销售事实表 销售员维 产品维 制造商维
图13.2星型模式
13.2 多维数据模型
13.2.1 基本概念
星型模式的 事实表与所有的 维表相连，而每 一个维表只与事 实表相连。维表 与事实表的连接 是通过码来体现 的，如图13.3所 示。
13.3 OLAP的实现
13.3.1 MOLAP结构
多维存取
DB MOLAP 服务器
用 户
DW
多维视图 多维数据库
图13.8 MOLAP结构的系统环境
13.3 OLAP的实现
13.3.1 MOLAP结构
MOLAP如何以多维立方体Cube来组织数据的 呢？前面我们已经讲解了多维立方体Cube的数据 单元可以表示为：（维1维成员，维2维成员 ，··， · 维n维成员，度量值）。多维数组只存储Cube的 度量值，维值由数组的下标隐式给出。关系表则 维值和度量值都存储。
13.Байду номын сангаас 多维数据模型
13.2.1 基本概念
多维立方体(Cube) 多维数据模型的数据结构可以用这样来一个多 维数组来表示：(维1，维2，·· ·,维n，度量值)，例 如：图13.1所示的电器商品销售数据是按时间、 地区、商品，加上变量“销售额”组成的一个三 维数组：(地区，时间，商品，销售额)。三维数 组可以用一个立方体来直观的表示。一般地多维 数组用多维立方体CUBE来表示。多维立方体 CUBE也称为超立方体。
联机分析处理
联机分析处理简介联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
操作型应用和分析型应用，特别是在性能上难以两全，人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制，引入了统计及综合数据，但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的，因此分析功能有限，不灵活，维护困难。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，他们通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的数据访问界面，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
1993年，E.F.Codd（关系数据库之父）将这类技术定义为“联机分析处理”。
作用联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的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、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。
决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
第4章 联机分析处理概述及模型
2015-4-20
39
3. 事实群模型
在某些复杂应用中，可能需要多个事实表来共享维
表，这种模型类似于星形模型的集合，被称之为星
系模型或事实群模型。 销售事实表和货运事实表共享时间维、产品维和地 区维举例。
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3. 事实群模型（续）
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4.3 多维分析操作
常见的度量有：销售量、供应量、营业额等。
通常是具体数据值。
城市
北京 长沙 武汉 广州 上海 果汁 可乐 毛巾 浴巾 牛奶 2015-4-20
究竟想了解什么？
商品
1 2
3
4
21
日期
2. 度量（续）
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3. 数据立方体
多维数据模型构成的多维数据空间称作为数据立方 体（Data Cube，简记为cube）。
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1. 维（续）
维成员（member） 维由一些维成员构成。维的一个取值称为维的一个
成员。如果维已经分成了若干个维层次，那么维成
员就是不同维层次取值的组合。
城市
北京 长沙 武汉 广州 上海 果汁 可乐 毛巾 浴巾 牛奶 2015-4-20
商品、城市、日期维 工业 国家 年
多维数据模型是一个多维空间。 核心概念主要涉及：维、维成员、维层次、度量等。
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1. 维
维是人们观察数据的特定角度，是每个事物的属性。 如：在分析产品销售数据时，需要知道在什么时候？
什么地区？销售什么产品？就涉及到观察的时间、
地区、产品三个角度。 维是商业活动中的一个基本要素。 每个维都有一个唯一的名字，如：时间维、地区维、 产品维等。
第4章联机分析处理(OLAP)new精品PPT课件
• 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 得指导性的信息，并且管理大容量信息。
2 OLAP多维数据结构
2.1 两种OLAP多维数据结构
• 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。
– 以多维数据组织方式为核心,也就是说, MOLAP使用多维 数组存储数据。
– 多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构, 在 MOLAP 中 对 “ 立 方 块 ” 的 “ 旋 转 ” 、 “ 切 块 ” 、 “切片”是产生多维数据报表的主要技术。
4 OLAP分类 4.3 MOLAP
4 OLAP分类 4.3 MOLAP
（维度1，维度2，…，维成员Vi，…，维度n，度量） 为多维数组在维度i上的切片（Vi表示维度i的维成员）
– 定义1中，一次切片一定使原来维数减1，因此所得切片结果并不 一定是二维的“平面”，切片结果维数取决于原来的多维数组的 维数。这个定义不够通俗，还有另外一个定义
– 定义2：选定多维数组中两个维：维i和维j，在这两个维上取一区 间或者任意的维成员，而将其他维都分别取定一个维成员的动作， 称为多维数组在维i和维j上的一个切片。
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,形成了“星
型模式”。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储 空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为“雪花模 式”。 • 星座模型和雪暴模型：有多个事实表的星型模型和雪花模型
4 OLAP分类 4.2 ROLAP
1 OLAP定义和特性
– 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 得指导性的信息，并且管理大容量信息。
2 OLAP多维数据结构
2.1 两种OLAP多维数据结构
• 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。
– 以多维数据组织方式为核心,也就是说, MOLAP使用多维 数组存储数据。
– 多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构, 在 MOLAP 中 对 “ 立 方 块 ” 的 “ 旋 转 ” 、 “ 切 块 ” 、 “切片”是产生多维数据报表的主要技术。
4 OLAP分类 4.3 MOLAP
4 OLAP分类 4.3 MOLAP
（维度1，维度2，…，维成员Vi，…，维度n，度量） 为多维数组在维度i上的切片（Vi表示维度i的维成员）
– 定义1中，一次切片一定使原来维数减1，因此所得切片结果并不 一定是二维的“平面”，切片结果维数取决于原来的多维数组的 维数。这个定义不够通俗，还有另外一个定义
– 定义2：选定多维数组中两个维：维i和维j，在这两个维上取一区 间或者任意的维成员，而将其他维都分别取定一个维成员的动作， 称为多维数组在维i和维j上的一个切片。
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,形成了“星
型模式”。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储 空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为“雪花模 式”。 • 星座模型和雪暴模型：有多个事实表的星型模型和雪花模型
4 OLAP分类 4.2 ROLAP
1 OLAP定义和特性
第4章：联机分析处理技术
一般，若有n个维，则立方体个数是 cn0 c1n .. cnn 2n
{(city,item,date),(city,item),(city,date), (item,date),(city),(item),(date),all } all 表示不对任何维分组，这组形成了该数据立方体的方 体格
OLAP概述
OLAP的基本概念
数据单元
在多维数据集中每个维都选定一个维成员后，这些维成员的组 合就唯一确定了一个数据单元
多维数据集的度量值
在多维数据集中有一组度量值，这些值是基于多维数据集中事 实表的一列或多列数字
度量值是多维数据集的核心值，是最终用户在数据仓库应用中 所需要查看的数据
OLAP是独立于数据仓库的为数
据仓库，数据仓库的大量数据是根据多维方式组 织的。
OLAP概述
OLAP的由来
Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即联机分析处 理
OLAP的定义
OLAP是一种软件技术，它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转换过来的，按照用户的理解，它反映 了企业真实的方方面面。（ OLAP理事会）
维的一个取值称为该维的一个维成员 是数据项在某维中位置的描述 如“2012年9月10日”是在时间维上位置的描述
OLAP概述
OLAP的基本概念
多维数据集
是决策支持的支柱 OLAP的核心 又称立方体或超立方体 三维数据可以利用三维坐标建立立方体进行表示 超三维数据可以利用一个多维表来进行显示
对OLTP数据库中的数据进行再加工，形成一个综合的、面 向分析的、更好的支持决策制定的决策支持系统（DSS）
{(city,item,date),(city,item),(city,date), (item,date),(city),(item),(date),all } all 表示不对任何维分组，这组形成了该数据立方体的方 体格
OLAP概述
OLAP的基本概念
数据单元
在多维数据集中每个维都选定一个维成员后，这些维成员的组 合就唯一确定了一个数据单元
多维数据集的度量值
在多维数据集中有一组度量值，这些值是基于多维数据集中事 实表的一列或多列数字
度量值是多维数据集的核心值，是最终用户在数据仓库应用中 所需要查看的数据
OLAP是独立于数据仓库的为数
据仓库，数据仓库的大量数据是根据多维方式组 织的。
OLAP概述
OLAP的由来
Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即联机分析处 理
OLAP的定义
OLAP是一种软件技术，它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转换过来的，按照用户的理解，它反映 了企业真实的方方面面。（ OLAP理事会）
维的一个取值称为该维的一个维成员 是数据项在某维中位置的描述 如“2012年9月10日”是在时间维上位置的描述
OLAP概述
OLAP的基本概念
多维数据集
是决策支持的支柱 OLAP的核心 又称立方体或超立方体 三维数据可以利用三维坐标建立立方体进行表示 超三维数据可以利用一个多维表来进行显示
对OLTP数据库中的数据进行再加工，形成一个综合的、面 向分析的、更好的支持决策制定的决策支持系统（DSS）
数据仓库系列-联机分析处理 第四讲
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• 另一方面，能够随时监控数据仓库有许多方面的 原因，包括：
• A.决定是否对数据进行重组。 • B.决定索引结构的有效性。 • C.决定数据仓库中的数据是否溢出。 • D.决定数据的统计组成。 • E.决定剩余可用空间。
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• 如果某项技术不能高效和方便地监视数据，则这种技 • 术不适用于元数据管理。
3.企业级数据集市结构
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• 尽管自底向上结构也存在许多缺点，但它基于数据集市 构建数据仓库的由小到大，由部分到整体的思想给后来者 很大的启发。
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2.1.3 数据仓库的技术要求
• 1.数据管理技术
• （1）大批量数据管理
• 在数据仓库的所有技术中最重要的是管理大批 量数据技术。如果不能管理大批量数据，那么 数据仓库的创建与使用是不可能的。管理大批 量数据包括管理大批量数据能力和管理好大批 量数据的能力，即管理大批量数据技术要求管 理能力的满足和管理的高效率两方面要求。
据仓库的复杂查询、决策分析和知识的挖掘等功能。
•
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• （2）数据仓库的管理层包含数据管理与元数据管 理两部分。数据管理与元数据管理主要负责对数 据仓库中的数据抽取、清理、加载、更新与刷新 等操作进行管理。
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• （3）数据仓库环境支持层主要包含数据传输和数 据仓库基础两大部分。这两大部分对于数据仓库 的创建和使用来说是必不可少的，没有这两个数 据仓库的支持环境，数据仓库的创建与使用是无 法实现的。
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2. 数据存储技术
• 数据的存储技术包含多介质存储设备的管理 技术，数据存储的控制技术，数据的并行存储 与管理技术，可变长技术和锁切换技术等。
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3. 数据仓库接口技术
管理学第三章数据仓库-联机分析处理课件
多维数组：由多个维和变量组合起来，称为多
维数组，是多维数据的表达方式。
（维1，维2，…，维n，变量） 单元格：多维数组的取例:（值南称京,为一季单度元,计算格机（,82数5）据单
元)，可表示为
（维1维成员，…，维n维成员，变量值）
5
SQL Server 的Analysis 三种多维数据存 储方式:
Q3 1034 1034 45 1002 940 759 58 728 812 1023 30 501
Q4 1142 1090 54 984 978 864 59 784 927 1038 38 580
23
3-D数据立方体表示：维是时间、类型、地区；度量为万元
地区
上海 1087 968 38 872
北京 818 746 43 591
南京
Q1 605 825 14 400
Q2 680 952 31 512
时间
Q3 812 1023 30 501
Q4 927 1038 38 580
计算机
安全
家庭娱乐
电话
类型
24
3.3.1 数据立方体
－由表到数据立方体
假定我们想从四维的角度观察销售数据，再附 加一维供应商。 观察4-D事物变得麻烦，可把4-D立方体看成3D立方体的序列：
3.旋转
改变一个页面显示的维方向的操作称为旋转 （或转轴）。
32
广州 城 上海 市 北京
南京 605 825 14 400
【例3】类型和地区在一 个2-D切片上转动。
计算机 安全 家庭娱乐 电话
类型
旋转
类型
家庭娱乐 计算机 电话
安全
上海
605
825 14
维数组，是多维数据的表达方式。
（维1，维2，…，维n，变量） 单元格：多维数组的取例:（值南称京,为一季单度元,计算格机（,82数5）据单
元)，可表示为
（维1维成员，…，维n维成员，变量值）
5
SQL Server 的Analysis 三种多维数据存 储方式:
Q3 1034 1034 45 1002 940 759 58 728 812 1023 30 501
Q4 1142 1090 54 984 978 864 59 784 927 1038 38 580
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3-D数据立方体表示：维是时间、类型、地区；度量为万元
地区
上海 1087 968 38 872
北京 818 746 43 591
南京
Q1 605 825 14 400
Q2 680 952 31 512
时间
Q3 812 1023 30 501
Q4 927 1038 38 580
计算机
安全
家庭娱乐
电话
类型
24
3.3.1 数据立方体
－由表到数据立方体
假定我们想从四维的角度观察销售数据，再附 加一维供应商。 观察4-D事物变得麻烦，可把4-D立方体看成3D立方体的序列：
3.旋转
改变一个页面显示的维方向的操作称为旋转 （或转轴）。
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广州 城 上海 市 北京
南京 605 825 14 400
【例3】类型和地区在一 个2-D切片上转动。
计算机 安全 家庭娱乐 电话
类型
旋转
类型
家庭娱乐 计算机 电话
安全
上海
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数据仓库和联机分析处理30页word文档
第一章数据仓库和联机分析处理（OLAP）概述1.1 数据仓库的概念及其特点“什么是数据仓库？”这恐怕是每一个刚刚开始接触数据仓库的技术人员都会提出的一个问题。
有人认为数据仓库就是一个大的数据库，也有人认为数据仓库是一项数据管理和分析的技术。
这些定义都从一定的侧面反映了数据仓库的概念，但并不全面。
目前，业界公认的数据仓库定义是由数据仓库之父W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》[7]一书中给出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、稳定的数据集合，用以支持管理中的决策制定过程。
”正如Inmon所描述的，数据仓库具有如下特点[6,7]：(1) 数据仓库的数据是面向主题的与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。
所谓主题，是指在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。
在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
(2) 数据仓库的数据是集成的建立数据仓库的主要目的就是为用户提供易于访问的商业信息。
为了减少用户查询的响应时间，应该把数据从数据源中提取出来，放到数据仓库中去。
在数据进入数据仓库之前，必须经过加工和集成，使原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。
(3) 数据仓库的数据是不可更新的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。
数据仓库的数据不可更新使得数据仓库管理系统DWMS相比数据库管理系统DBMS而言要简单得多，同时也使我们可以对数据仓库进行最大限度的性能优化。
(4) 数据仓库的数据是随时间不断变化的数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的，也就是说，数据仓库的用户进行分析处理时是不进行更新操作的。
但并不是说，在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中，所有的数据仓库数据都是永远不变的。
数据仓库与联机分析处理技术
*SDLC：Software Development Life Cycle
数据仓库技术(续)
• 数据仓库定义：
• 是一个用以更好地支持企业（或组织）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。
• 本质上和数据库一样，是长期储存在计算机内的、有组织、可共享的数 据集合。
• 前台工具 包括查询报表工具、多维分析工具、数据挖掘工具和分析结果可视化工具等
第十七章 数据仓库与联机分析处理技术
17.1 数据仓库技术
17.2 联机分析处理技术
17.3 数据挖掘技术
17.4 小结
17.2 联机分析处理技术
• OLAP(On-Line Analytical Processing)即联机分析处理，是以海量数据为基础 的复杂分析技术
数据仓库技术(续)
一、 数据仓库的基本特征
• 数据仓库的数据是面向主题的； • 数据仓库的数据是集成的； • 数据仓库的数据是不可更新的； • 数据仓库的数据是随时间不断变化的
数据仓库技术(续)
二、 数据仓库中的数据组织
数据仓库的数据组织结构
数据仓库技术(续)
三、 数据仓库系统的体系结构
数据仓库体系结构
• 用RDBMS或扩展的RDBMS来管理多维数据，用关系的表来组织和存储多维 数据
• 两类表：一类是事实(fact)表，另一类是维表
• 事实表用来描述和存储多维立方体的度量值及各个维的码值； • 维表用来描述维信息。
• ROLAP用“星形模式”和“雪片模式”来表示多维数据模型
联机分析处理技术(续)
OLAP的实现方式(续)
• MOLAP结构
• 以多维立方体CUBE来组织数据，以多维数组来存储数据，支持直接对多 维数据的各种操作。
4联机分析处理(NEW)
Dept. of Computers,CUIT
OLAP基本概念 基本概念
数据分析模型 OLAP的提出 多维数据结构 多维数据操作 多维数据模型的实现
Dept. of Computers,CUIT
多维数据模型
多维数据模型又称多维概念视图，通常用Cube Cube来表示。 Cube 多维数据模型可以更加直观的表示现实中的复杂关系 多维数据模型的基本组成：维、度量（变量、指标） 举例：计算每一个商场、每个产品的销售额
Dept. of Computers,CUIT
维层次和类的区别（ 维层次和类的区别（续1） ）
分析动作不同
按维层次进行分析
逐层向上综合数据；逐层向下细化数据；
按维成员的类进行分析
选择类属性对维成员全集进行分类 对同类维成员归纳出共同的特性 按类进行分析不能跨维层次，只在同层次（兄弟结点）进行
将维层次与类交叉组合进行分析（见下图）
解释模型（Exegetical Model） 解释模型（ Model） 支持工具较多 静态数据分析 利用已有的多层次路径层层细化，找出事实
发生的原因
Dept. of Computers,CUIT
数据分析模型：思考模型 数据分析模型：
思考模型（Contemplative Model） 思考模型（ Model） 支持工具较少 动态数据分析（动态性较低） 在一维或多维上引入变量或参数，分析引入 后会发生什么 引入变量时，须创建大量综合数据
按照一定维层次结构和度量（事实）的逻辑上的组织 其逻辑上相当于一个多维数组
Dept. of Computers,CUIT
数据立方体(Cubes)（续） 数据立方体 （
第四章联机分析处理精选全文完整版
地区 北京 上海 地区 北京 上海 时间 产品 销售量 销售量 时间 第一季度 第二季度 ....... 产品 第一季度 ： 第二季度 ： (b) :
4.1 从OLTP到OLAP
4.1.1 OLAP的出现 4.1.2 什么是OLAP 4.1.3 OLTP和OLAP的关系及比较
4.1.1 OLAP的出现
1970年，E.F.Codd博士提出了关系数据模型，1979年Oracle发布了关系数据库管理系统 OLTP推动了业务处理自动化，积累了大量的数据
基本概念（续）
数据单元（单元格） 多维数组的取值称为数据单元 （维1维成员，维2维成员 ，···,维n维成员，变量的值） 数据单元：（北京，1997年1月，批发，10000)
基本概念（续）
多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使最终用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵
： :
多维分析的基本分析动作
图6-3: 旋转
地区维
时间维
产品维
产品维
时间维
地区维
旋转以改变 页面显示
(c)
OLAP的多维数据的位置： 1. 作为数据仓库的一部分 2. 作为数据仓库工具层的一部分
第四章 在线分析处理OLAP
联机分析处理（OLAP）
4.1 从OLTP到OLAP 4.2 OLAP的特征及衡量标准 4.3 OLAP实施 4.4 基于多维数据库的OLAP实现 4.5 基于关系数据库的OLAP实现 4.6 两种技术间的比较
联机分析处理（OLAP）
决策支持中的典型问题： 东部地区和西部地区今年6月份和去年6月份在销售总额上的对比情况，并且销售额按10万-20万、20万-30万、30万-40万，以及40万以上分组 特点： 多角度 多层次 访问大量数据 快速回答
4.1 从OLTP到OLAP
4.1.1 OLAP的出现 4.1.2 什么是OLAP 4.1.3 OLTP和OLAP的关系及比较
4.1.1 OLAP的出现
1970年，E.F.Codd博士提出了关系数据模型，1979年Oracle发布了关系数据库管理系统 OLTP推动了业务处理自动化，积累了大量的数据
基本概念（续）
数据单元（单元格） 多维数组的取值称为数据单元 （维1维成员，维2维成员 ，···,维n维成员，变量的值） 数据单元：（北京，1997年1月，批发，10000)
基本概念（续）
多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使最终用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵
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多维分析的基本分析动作
图6-3: 旋转
地区维
时间维
产品维
产品维
时间维
地区维
旋转以改变 页面显示
(c)
OLAP的多维数据的位置： 1. 作为数据仓库的一部分 2. 作为数据仓库工具层的一部分
第四章 在线分析处理OLAP
联机分析处理（OLAP）
4.1 从OLTP到OLAP 4.2 OLAP的特征及衡量标准 4.3 OLAP实施 4.4 基于多维数据库的OLAP实现 4.5 基于关系数据库的OLAP实现 4.6 两种技术间的比较
联机分析处理（OLAP）
决策支持中的典型问题： 东部地区和西部地区今年6月份和去年6月份在销售总额上的对比情况，并且销售额按10万-20万、20万-30万、30万-40万，以及40万以上分组 特点： 多角度 多层次 访问大量数据 快速回答
第4章 联机分析处理
UDM结构
UDM建在数据集市之上，对于终端用户看起来很 像一个OLAP系统。其主要的好处就是不再需要 数据集市。 也可以在一个或者多个OLTP系统上创建UDM。 甚至可以在同样的UDM中混合数据集市和OLTP 系统的数据。UDM甚至还可以包括来自其他终端 数据库的数据和XML格式的数据。 UDM可以从星型或者雪花型架构中定义度量、维 度、层次结构和多维数据集，或者直接从关系数 据库表中定义。
对一个销售数据来说， “某年某月某日”是该销售数据 在时间维上位置的描述。
多维分析中的一些基本概念
5．多维数组。 一个多维数组可以表示为：(维l，维2，…， 维n，变量)。 例如：
若日用品销售数据是按时间、地区和销售渠道 组织起来的三维立方体，加上变量销售额，就 组成了一个多维数组(地区、时间，销售渠道， 销售额)， 如果再扩展一个产品维，就得到一个四维的结 构，其多维数组为(产品，地区，时间，销售 渠道，销售额)。
第4章
联机分析处理 (OLAP)
华南理工大学 廖开际
kaiji@
教学目标
掌握联机分析处理的基本概念 掌握多维分析方法。
教学要求
知识要点 OLAP的基本 概念 能力要求 掌握OLAP的基本 概念 掌握多维分析的基 本操作 相关知识点 (1) 维 (2) 多维数据集 (3) 多维数据集的度量 (1) 切片、切块 (2) 旋转 (3) 钻探
理解数据立方
不同的商业视角为维度建立一个商业数据分析用的立方体，这些维的 属性是立方体的坐标轴。 大多数情况下，数据立方是以三维以上的方式组成的
理解数据立方
数据立方中多个维度的值是商务需求中需 要观察的目标，这个目标的值一般叫度量 值。 度量值来源于构成商务观察目标的事实表 中。例如事实表中有全部产品的销售度量， 那么，可以用立方体上的某一个点度量某 产品在某一时间和某一城市的销售情况。
11-2数据处理技术联机分析处理参考课件
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（1）ROLAP（Relational OLAP） ROLAP的优点：实时从源数据中获取最新数据并更新 ROLAP的缺点：运算效率低、响应时间长。
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的分类
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的分类
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（3）ROLAP和MOLAP的比较
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的分类
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（2）MOLAP（Multidimensional OLAP） MOLAP是一种对多维数据组中的数据做动态多维分析 的形式。 MOLAP的优点：快速响应；存储的数据预处理程度高 MOLAP的缺点：缺乏灵活性；存储空间大
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
第十一单元 数据处理技术 联机分析处理
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
联机分析处理的概念
联机分析处理 的概念
联机分析处理 的功能
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
联机分析处理（On-Line Analytical Process-ing, OLAP）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 户所理解并真实反映企业多维特征的信息进行快速、 一致、交互式的存取，从而对数据有更深入了解的一 类软件技术。
联机分析处理 的相关概念
联机分析处理 的分类
联机分析处理 的基本操作
在电子商务中的 应用
（1）ROLAP（Relational OLAP） ROLAP的优点：实时从源数据中获取最新数据并更新 ROLAP的缺点：运算效率低、响应时间长。
U11 数据处理技术-K2-联机分析处理
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（3）ROLAP和MOLAP的比较
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（2）MOLAP（Multidimensional OLAP） MOLAP是一种对多维数据组中的数据做动态多维分析 的形式。 MOLAP的优点：快速响应；存储的数据预处理程度高 MOLAP的缺点：缺乏灵活性；存储空间大
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第十一单元 数据处理技术 联机分析处理
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联机分析处理（On-Line Analytical Process-ing, OLAP）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 户所理解并真实反映企业多维特征的信息进行快速、 一致、交互式的存取，从而对数据有更深入了解的一 类软件技术。
商业智能之联机分析处理
商业智能之联机分析处理
商业智能（BI）的联机分析处理（OLAP）是一种数据分析技术，用于快速检索大量分散的数据，从而获得用于管理决策的信息。
OLAP用途广泛，包括数据挖掘，统计分析，成本估算，客户关系管理（CRM），市场评估，财务分析等。
BI的OLAP分析处理主要是指对多维数据的分析，而不是简单的数据查询，它可以帮助管理者确定公司目标，以及支持他们实现这些目标。
BI的OLAP分析处理包含以下几个关键步骤：数据集成，数据模型设计，查询优化，数据报表设计，分析和可视化。
联机分析处理OLAP精品PPT课件
2 2014年11月8日
联机分析处理（OLAP）
1 OLAP概述 2 OLAP的数据模型 3 多维数据的显示方法 4 OLAP的多维数据分析
一Pl、eaOsLeAPin概s述ert Title
Please insert sub-title
➢ 1.1 OLAP的由来 ➢ 1.2 OLAP的定义
1.2.1 OLAP委员会的定义 1.2.2 OLAP简明定义
一个维成员并不一定在每个维层次上都要取值。例 如，“某年某月”、“某月某日”、“某日”等都是时 间维的维成员。
一Pl、eaOsLeAPin概s述ert Title
P•lea1s.e3insOerLtAsPu的b-t一itle些基本概念
多维数组 一个多维数组可以表示为：（维1，维2，… ,维n,
变量） 例如，日用品销售数据的一个多维数组（地区，时
一Pl、eaOsLeAPin概s述ert Title
P•lea1s.e1insOerLtAsPu的b-t由itle来
简单地说，在数据仓库系统中，OLAP是重要的数 据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵 活地，从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状 态和了解企业的变化。
一Pl、eaOsLeAPin概s述ert Title
指对数据分析的多维视图和分析，是OLAP的关键属 性，包括对层次维和多重层次维的支持。
一Pl、eaOsLeAห้องสมุดไป่ตู้in概s述ert Title
P•lea1s.e2insOerLtAsPu的b-t定itle义
1.2.2 OLAP简明定义
➢ 信息性（Information） 指OLAP系统管理数据和获得信息的能力，能管理大
量的数据并及时地获得用户所需的信息。
联机分析处理（OLAP）
1 OLAP概述 2 OLAP的数据模型 3 多维数据的显示方法 4 OLAP的多维数据分析
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➢ 1.1 OLAP的由来 ➢ 1.2 OLAP的定义
1.2.1 OLAP委员会的定义 1.2.2 OLAP简明定义
一个维成员并不一定在每个维层次上都要取值。例 如，“某年某月”、“某月某日”、“某日”等都是时 间维的维成员。
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多维数组 一个多维数组可以表示为：（维1，维2，… ,维n,
变量） 例如，日用品销售数据的一个多维数组（地区，时
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简单地说，在数据仓库系统中，OLAP是重要的数 据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵 活地，从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状 态和了解企业的变化。
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指对数据分析的多维视图和分析，是OLAP的关键属 性，包括对层次维和多重层次维的支持。
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1.2.2 OLAP简明定义
➢ 信息性（Information） 指OLAP系统管理数据和获得信息的能力，能管理大
量的数据并及时地获得用户所需的信息。