数据仓库和LOAP应用技术
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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THANKS
大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
数据仓库、O L A P和数据挖掘的比较分析
数据挖掘：则应用不同的算法，向用户揭示数据间的规律性，从而辅助商业决策。
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的 关系和区别分析
2. OLAP 和数据挖掘的区别与联系
OLAP:基于用户假设驱动，通过OLAP 证实或推翻这些假设，是演绎推理过程；限于 结构化数据，侧重与用户交互、快速响应及提供多维视图。 数据挖掘:通过归纳方式，海量数据中主动找寻模型，自动发掘数据中价值信息。主 动权交给挖掘工具，能分析文本、空间和多媒体非结构化数据。 OLAP与数据挖掘互补：OLAP 分析结果为数据挖掘提供分析依据；数据挖掘可以拓 展OLAP 分析深度，发掘更复杂、细致信息。
数据仓库、O L A P 和数据挖掘的比较分析
目录
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的关系 和区别分析 二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在银行 业中的应用与比较
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的 关系和区别分析
1.数据仓库、OLAP 和数据挖掘的关系
数据仓库：将来自于各种数据源的数据，根据不同的 主题进行存储，并对原始数据 进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。 OLAP ：则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。
二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在 银行业中的应用与比较
2.OLAP的展现
OLAP 技术提供了对数据仓库中的数据进行复杂显示和分析的方法。 银行管理人员或业务人员可以对数据仓库中的数据进行旋转、切片、钻取等分 析操作，并通过专业图表展现给用户，获取直观的分析结果，得到或验证结论与假
设。
二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在 银行业中的应用与比较
未来，DW(数据仓库) ＋OLAP（联机分析处理）＋ DM（数据挖掘）
-->DSS（决策支持系统）这种模式一定会因其融合三者的特性而产生的强 大辅助决策功能得到广泛应用，成为未来金融信息化发展的焦点所在。
数据仓库和OLAP技术在政府网站评估中的应用
ｓ ｅｄｔ． ｔ ｒｓｎ， ｅｓ ｎｆ ａｏ ｓａｃ ｕｊｃ ｆ ｅｅｏｉｇｔｅｇ ｖｒｍｅｔ ｂｉ ｓｅｓ ｎ ｏ ｓ ｅｅｐｅｉｕ — ｉ ａ Ａ ｅｅ ｔ ｔ ｇｉｃｔ ｎｒ ｅｒｈｓｂｅｔ ｖ ｌ ｎ ｏ ｅｎ ｎ ｓｅａｓｓｍｅｔ ｓ ｗ ｔ ｕｅｔ ｓ ｒｃ ｓｉ ｖ ａ ｐ ｈ ｉ ｉ ｉ ｅ ｏｄ ｐ ｈ ｗｅ ｔ ｉｈ Ｏ ｈ ｏ ｎ
Ｏ 引 言
２０ ０ ６年 以来 ， 者所 在单位 受安徽 省政 府 网站建 作 设办公室 的委托 ， 作为第三方评估机构 ， 对全 省省直厅 局部 门 、 市级政 府 、 （ ） 地 县 区 级政 府 等 １０多 家政 府 ７ 系列 网站 开展 了连续五 年 的 、 为 系统 的 网站绩效 评 较 估工作 …。随着评估 工作 的逐 年推 进 ， 累 了丰 富的 积
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｎ ｐ ｉ ｔ ｆＤａ ａ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ａ ｄ ＯＬＡＰ ｃ ｎ ｑ ｅ ｉ ｖ ｒ ｍ ｅ ｔ ｃ ｏ Ｔｅ ｈ ｉ ｕ ｎ Ｇｏ ｅ ｎ ｎ
Ｗ ｅ ｉｅ Ａｐｐｒ ｉａ ｂｓｔ ａｓ ｌ
ＳＨＯＵ ｉ ｉ Ｚｈ －ｑ ｎ，ＬＩ Ｂｏ Ｕ
够充分 ， 能满足对大量数据进行管理 与分析 的需 求 ， 不 对决策支持 的能力明显不足 。而数据仓库具有 的主题 性、 集成性 、 非易失性 、 时变 性 的特点 ， 为处理 海 量 的、 复杂结构 的 、 持久的 、 享 的数据 提供 了技术 可 能 ； 共 将 其与 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技术 相结 合 ， 够为 政府 网站评 估 （ 能 以下 简称 网站评估 ） 提供强有力 的辅助决策支持 。
（ ｃ ｏｌ ｆ ｎ ｇｍｅｔ Ｈｅｅ Ｕｎｖｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｈ ｆｉ ３ ０９ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ａｅ ｎ， ｆｉ ｉｅｓｙｏ ｃｎ ｌｇ ， ｅｅ ２ ０ ０ 。 ｈ ） ｏ Ｍａ ｔ Ｔ ｎ
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
数据仓库与OLAP在软件测试中的应用研究
２ １ 年 第 ２期 ００
Ｃｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉ ｎ
软件设计开发
数据仓库与 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ在软件测试中的应用研究
黄 凤 呜 冯 志 江
（． １中国人 民大 学信 息学院
时向用户提供统计报表和数据分析 的功能。
４ 前 端 工具 与应 用 ．
供复杂的计算，但是也使得灵活性降低 ，维护成本加大。ＲＬ Ｐ是一 ＯＡ 种基于现在广泛应用的发展成 熟的关系型数据库 的实现方式。Ｒ Ｌ Ｐ ＯＡ 将多维立方体 中的 内容划分成事实表和维表 的关系表， 并且在关系数
～
产品缺陷。
数据模型 只是为数据仓 库搭建 了框架， 要真正地把数据仓库用起 来 ，还需要将原始数据按照映射装入数据仓库 中。Ｅ Ｌ正是用于完成 Ｔ 这个工作 。Ｅ Ｌ Ｔ ，即数据 的抽取、转换和 加载 ，周期性地对原始数据 进行抽取 ，清洗 ，整理，汇总，并最终加载到数据仓库 当中。它是数 据仓库建设中的重要环节 ， 它的设计好坏直接影响数据质量，数据仓 库性能 ， 甚至可能影响到分析结果的准确性。由于数据源的复杂和数 据的庞大，Ｅ Ｌ是 一个非常复杂繁琐的过程。它的主要 内容包括定义 Ｔ
息 和分 析 数 据 的 有效 方 式 。它 是一 个 面 向主题 的 、集 成 的 、不 可 更 新
严 重程 度 、 日期
的、随时间不断变化的数据集合 ，用于支持管理决策 。 基于数据仓库
中 的数 据 ，Ｏ Ａ 行 数 据 的 多 维分 析 和 展 示 ，使得 人 们 可 以多 角度 、 Ｌ Ｐ进
０Ａ Ｌ Ｐ主要 有三 种 实 现方 式 ， 们 分 别 是 Ｍ Ｌ Ｐ Ｒ Ｌ Ｐ和 Ｈ Ｌ Ｐ 它 Ｏ Ａ 、 ＯＡ ＯＡ 。
BI、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 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。
它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。
2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。
3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。
从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
数据仓库OLAP技术应用与优化
数据仓库OLAP技术应用与优化数据仓库OLAP（Online Analytical Processing）技术是在数据仓库中进行数据分析和查询的一种重要方法。
通过OLAP技术，可以对大量的数据进行快速的查询和分析，帮助企业从数据中获得有价值的信息，提升业务决策的准确性。
本文将探讨数据仓库OLAP技术的应用和优化方法。
一、数据仓库OLAP技术应用1. 维度建模在数据仓库建设中，维度建模是一种常用的数据模型设计方法。
通过维度建模，可以将数据仓库中的数据按照维度的不同进行分类和组织，方便用户进行数据分析和查询。
维度建模中的核心概念包括事实表和维度表。
事实表记录了业务中需要度量的数据，维度表则包含了描述业务特征的维度属性。
通过维度建模，可以实现数据仓库OLAP 技术的高效应用。
2. 多维数据立方体多维数据立方体是OLAP技术中的核心概念之一。
它通过将数据按照多个维度进行切割和聚集，构建一个多维的数据模型。
通过多维数据立方体，用户可以自由地选择不同的维度和度量指标进行数据分析和查询。
同时，多维数据立方体支持数据的多层次切割和钻取，帮助用户深入挖掘数据背后的关联关系和规律。
3. OLAP查询OLAP查询是数据仓库OLAP技术的一项重要应用。
通过OLAP查询，用户可以对数据仓库中的数据进行多维分析和查询，获取对业务决策有帮助的结果。
OLAP查询通常包括切片、切块和钻取等操作。
切片操作是指从多维数据中选择某些维度进行查询；切块操作是指对数据进行聚集，生成满足条件的子立方体；钻取操作是指在数据立方体的特定维度或层次上进行数据的深入挖掘。
二、数据仓库OLAP技术优化1. 数据模型设计优化在数据仓库OLAP技术的应用中，数据模型设计是一个至关重要的环节。
一个合理的数据模型可以提高查询的效率和准确性。
在数据模型设计中，应遵循维度建模的原则，减少联接操作和冗余数据，提高数据查询的性能。
此外，根据业务需求对数据进行预聚集和汇总，可以进一步提高查询的效率。
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。
数据仓库和OLAP技术在高校教学管理系统中的应用研究
求 ，因此提 出了多维数据库和多维分析的
概念，即 Ｏ ＡＰ，并将 Ｏ ＡＰ定义为针对 Ｌ Ｌ 特定问题的联机数据访问和分析。通过对 信息 （ 这些信息 已经从原始的数据进行 了 转换 ，以反映用户所能理解的企业的真实 的 “ ” 维 ）的很 多种可能的观 察形式 进行
１数据仓库的概念
随着计算机技术的飞速发展和企业界 不断提 出新的需 求 ，数据仓库技术应运而
生。传统的数据 库技 术是 以单 一的数据 资 源 ，即数据库为中心 ， 进行事务处理、批处
ｗ ｒ ｈ ｕｅ ｔ ａ ｈ ｇ ｍ ｎ ｇ ｍ ｎ ｓ ｇ Ｌ Ｐ ａ ｅ ｏ ｓ ， ｅ ｃ ｉ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｕ ｉ Ｏ Ａ ｎ ｎ
希 望对 同一教师 同一门专业课不同班 级的 成绩 分析 。 通过对 以上的需求进行归纳 ，发现分 析的角度可以分为教师 、课程 、学期和班
级四大类 ，由此 归纳总结出了该数据 仓库 模型中涉及的主题实际上只有一 个——成
绩 。 根据需求分析对数据库中的数据进行
会使高校的教学管理工作迈上一个新的 台
ＯＮ Ｎｏ ２ ０ ｖ． ０１
Ｄ Ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ１０ － ９ ２ ２１ ．２０ ４ Ｏ ０ ３６ ／ ． ｓ ．０ １ ８ ７ ．００ ２ ．５ ｓ
基金 项 目：安徽 三 联学 院 院级 项 目 （ ０１ ０ ２ ０ ０ ９）
数据仓库和 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技术
在 高校教学 管理 系统 中的应用研究
Ａａ ｔａ Ｐｏｅ ｉ ） 术 进 行 多维 分析 ， ｎｌ ｉｌ ｒ ｓｎ 技 ｙ ｃ ｃ ｓｇ 找
过程 ，是我们 目前有待解决的 问题 。应用
数据仓库技术 ，能够集成现有的各教学业 务 系统的数据 ，建立适合教学管理 的数据
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术概述(ppt 76张)
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
to
dol
units
一种数据挖掘查询语言: DMQL
• 立方体定义 (事实表)
define cube <cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>
OLTP系统和OLAP系统的比较
特征
任务特点 面向 用户 功能 DB设计 数据 操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 最新的、详细的
OLTP
信息处理 分析
OLAP
经理、主管、数据分
长期信息单位 访问数据量 用户数 DB规模 优先性 度量
item_key item_name brand type supplier_ty
branch
branch_key branch_name branch_type
location
location_k street city state_or_p country
雪花模式实例 time
time_key day day_of_the_week month quarter year
实例：使用DMQL定义星型模式
define cube sales_star [time, item, branch, location]: dollars_sold = sum(sales_in_dollars), avg_sales = avg(sales_ units_sold = count(*) define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, qu define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supp define dimension branch as (branch_key, branch_name, branch_ty define dimension location as (location_key, street, city, province_o
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。
数据仓库和OLAP的基本概念
一数据仓库与OLAP技术1 数据仓库的定义与特征1.1 数据仓库的定义数据仓库已被多种方式定义，使得很难给出一种严格的定义。
宽松地来讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护，数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，为信息处理提供支持。
下面给出数据仓库之父对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于经营管理中的决策支持。
随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对数据库DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术。
其中，作为决策支持系统，数据仓库系统如图1.1包括:1. 数据仓库技术2. 联机分析处理技术3. 数据挖掘技术图1.1 数据仓库系统结构图1.2 数据仓库的特征数据仓库的四个主要特征。
1. 面向主题(subject-oriented)数据仓库中的数据是根据面向主题的方式组织的。
主题是用户所关心的数据对象，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等。
在系统中数据是根据业务流程进行组织的，同一主题的数据往往存放在多个数据表中，用户查询时需要在不同的数据表之间切换。
而在数据仓库中数据是根据主题组织的，同一主题的数据往往在一个事实表中，并且只有符合主题的数据才可进入数据仓库。
2. 集成(integrated)指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变。
通常构造数据仓库是将多个数据源，如关系数据库、文件和一些外部数据源，集成在一起。
使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。
3. 时变(time-variant)数据仓库是不同时间的数据集合，数据存储从历史的角度提供信息。
它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
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。
数据仓库与OLAP技术在果蔬仓储环境数据监测中的应用
０ 引 言
我国是 一个果蔬 生 产 大 国 ， 菜 产 量 占全 球 总 蔬 产量 的四分之 一 ， 果 产 量居 全 球 第二 位 。据农 业 水 部种植 管理 司提供 的材 料显 示 ， 目前 我 国 的果 园 面 积 已 占世 界果 园总面积 的 ２ ． ％ ， 果 总量 占世 界 １３ 水 总产量 的 １％ … 。近年来 因为 国 内供求 不 平衡 ， ４ 特 别 是加工 、 运输 、 贮存 不 当 ， 年 全 国要 有 ２ ％ 已收 每 ０ 下 的水果 ，０ 的蔬 菜 大 量腐 烂 变 质造 成 巨大 的经 ３％
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ｎ ｐ ｉ ｔｏ ｆｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ ａ ｄ ＯＬＡＰ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ
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Ａ ｓｒｃ ：Ｂ ｓｄ ｏ ｈ ｉ ｕｓ ｎ ｏ ａａｗ ｒ ｏ ｓ ｇａ ｄ Ｏ Ａ （ ｎＬｎ ｎ ｌ ｉ ｌＰｏ ｅｓ ｇ ｂ ｔ ｔ ａｅ ｎ ｔｅｄｓ ｓｉ ｆｄ ｔ ａｅ ｕｉ ｎ Ｌ Ｐ Ｏ —ｉｅ Ａ ａｙ ｃ ｒｃｓｉ ） ａ ｃ ｏ ｈ ｎ ｔａ ｎ
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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OLAP技术概述
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数据仓库和LOAP应用技术
传统数据库以及OLTP(On-Line Transaction Processing联机事务处理)在日常的管理事务处理中获得了巨大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。
因为，管理人员常常希望能够通过对组织中的大量数据进行分析，了解业务的发展趋势。
而传统数据库只保留了当前的业务处理信息，缺乏决策分析所需要的大量的历史信息。
为满足管理人员的决策分析需要，就需要在数据库的基础上产生适应决策分析的数据环境——数据仓库(Data Warehouse)。
数据仓库系统是一个信息提供平台，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。
其体系结构如下：
业务处理系统即是数据库去实现的即时记录的功能，在数据准备区进行ETF处理，数据经过抽取、转换之后加载到数据仓库中，因此也说数据仓库是利用的已经存在的历史记录去整合，是利用原有数据分析下一步行动的决策，是有风险的。
分析完主题和数据元后建立数据模型（概念模型、逻辑模型、物理模型）并形成事实表和纬度表，然后通过粒度分析将历史记录先抽取整合，然后再根据决策者可能用到的数据集合分解成若干记录，以备不同决策者使用；再利用OLAP工具技术进行数据的分析导出。
当然，这些都在了解了管理者即客户的需求之后进行的，或者是由企业的管理者自己进行的技术应用或分析。
模型设计的过程如下：
数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须要有强大的工具对数据仓库的信息进行分析决策。
On-line Analytical Processing(在线分析处理或联机分析处理)就是一个应用广泛的数据仓库使用技术。
它可以根据分析人员的要求，迅速灵活地对当量的数据进行复杂的查询处理，并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，使他们能够迅速准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。
具体的说，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) 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是连接数据仓库和用户的桥梁，通过OLAP服务器用户可以很方便的浏览信息，进行决策！按照数据的存储方式进行分类，OLAP分为MOLAP，ROLAP，HOLAP三类。
OLAP支持最终用户进行动态多维分析、预测分析；切片和切块并在屏幕上显示，从宏观到微观，对数据进行深入分析；可查询底层的细节数据，在观察区域中选转，进行不同维之间的比较，在OLAP中有变量、维、维的层次、维成员、多维数组、数据单元等基本概念降，变量是从现实系统中抽象出来的，用于描述数据的实际含义；维是观察者观察数据的特定角度；维的层次是数据的某个维还可以存在细节程度不同的多个描述方面，称为维的层次；维成员是维的一个取值。
如果一个维是多层次的，那么维成员就是不同维层次取值的组合。
例如时间维具有年、月、日这三个层次，分别在年、月、目上各取一个值组合起来，就得到了时间维的一个维成员，如：2005年6月6日；多维数据集是决策支持的支柱，也是OLAP的核心，有时也称为立方体或超立方体。
0LAP使用三层的体系结构：数据库服务器、0LAP服务器和客户端工具。
第一层是数据仓库服务器，它实现与基层运营的数据库系统的连接，完成企业级数据一致和数据共享的工作。
第二层是OLAP服务器，它根据最终客户的请求实现分解成OLAP分析的各种动作，并使用数据仓库中的数据完成这些动作。
第三层是前端的展现工具，用于将OLA卫服务器处理得到的结果用直观的方式，如多维报表、饼图、柱状图、三维图形等展现给最终用户。
这种三层体系结构使数据、应用逻辑和客户应用分离开，有利于系统维护和升级。
系统需要修改或者增加功能时，只修改其中的某些部分，而不用像两层的客户／HI务器体系做整体的改动。
数据仓库中的数据是不能用于联机事务处理(0TLP')的，而OLAP技术则利用数据仓库中的数据进行联机分析，将复杂的分析查询结果快速地返回给用户。
OLAP利用多维数据集和数据聚集技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总，用联机分析和可视化工具对这些数据迅速进行评价。
OLAP用多维结构表示数据仓库中的数据，创建组织和汇总数据的立方体，这样才能有效地提高用户复杂查询的要求。
因此数据仓库结合OLAP分析技术使管理决策更加高效有据！。