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第 4 章 OLAP 技术 第 4 章 OLAP 技术 4.1 OLAP 技术概念 4.2 OLAP 与多维分析 4.3 OLAP 的实施 4.4 多维 OLAP 与关系 OLAP 4.5 OLAP 技术评价 练习 4.1 OLAP 技术概念 4.1.2 OLAP 的特性 4.2 OLAP 与多维分析 2.多维数据集 3.维成员 维的一个取值、不同维层次取值的组合 、维成员描述所关心的主题在维中的位置 数据单元可以表示为：（维1维成员，维2维成员，维3维成员，维4维成员，观察变量值） 4.多维数据集的度量值 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。这些数据一般是销售量、成本和费用等。 5.聚集 立方体中包括很多层次，这些层次可以向用户提供某一层次的概括数据 。 通过聚集，形成基于维的有决策分析意义的一些数据交集。 4.2.2 多维分析 4.2.2 多维分析 3.旋转 4.2.2 多维分析 4.2.3 维的层次关系 4.2.4 维的类关系 4.2.5 OLAP与数据仓库关系 4.3 OLAP的实施 4.4 多维OLAP与关系OLAP 4.4.1 多维数据库 4.4.2 多维数据库的数据存储 4.4.3 多维数据库与数据仓库 4.4.4 MOLAP的创建与功能 4.4.5 ROLAP实现的三个规则 4.4.6 ROLAP的多维表示方法 2.雪花模式在关系数据库中的表示 4.4.7 ROLAP的创建与功能 4.5 OLAP技术评价 4.5.1 MOLAP与ROLAP的比较 1.查询性能： MOLAP优于ROLAP 2.数据加载性能： ROLAP 优于MOLAP 3.分析能力： MOLAP优于ROLAP 4.数据集市的大小： ROLAP 优于MOLAP 5.维的管理： ROLAP 优于MOLAP 6.维护能力： MOLAP优于ROLAP 4.5.2 OLAP的衡量标准 1.多维性 2.直观性 3.可访问性 4.解释性批处理提取 5.OLAP分析模型 6.客户机/服务器结构性 7.透明性或开放性 8.多用户性 9.处理非正规数据性 4.5.2 OLAP的衡量标准 10.存储OLAP结果 11.提取丢失值 12.处理丢失值 13.弹性报告 14.一致性能报告 15.对物理层的自动调整 16.通用维 17.无限维与聚合层 18.无限制跨维操作 4.5.3 OLAP服务器和工具的评价标准 1.OLAP功能 2.访问性能 3.引擎功能 4.管理能力 练习 * 本章学习目标： (1)通过 OLAP 技术概念介绍了解 OLAP 的发展和特点。 (2) 通过多维分析学习掌握多维的基本概念。 (4)通过 OLAP 的实施掌握 OLAP 实施方法。 (5)通过多维 OLAP 与关系 OLAP 的学习掌握多维 OLAP 与关系 OLAP 的概念。 （ 6 ）通过 OLAP 技术评价学习掌握对 OLAP 技术的评价。 在线分析处理或联机分析处理 (OLAP ，On Line Analytical Processing) 是一个应用广泛的数据仓库使用技术。 两个特点: 在线性 (On_Line) ，多维分析 (Multi_Analysis) 。 4.1.1 OLAP 的发展 OLAP主要是针对特定问题的联机数据查询和分析。在查询分析中，系统首先要对原始数据按照用户的观点进行转换处理，使这些数据能够真正反映用户眼中问题某一真实方面（“维”），然后以各种可能的方式对这些数据进行快速、稳定、一致和交互式的存取，并允许用户对这些数据按照需要进行深入的观察。 1.快速性 系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应。 2.可分析性 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，并以用户所希望的方式给出报告。 3.多维性 提供对数据分析的多维视图和分析。 4.信息性 能及时获得信息，并且管理大容量信息。 4.2.1 多维基本概念 维、维的层次、维成员、多维数据集、数据单元、多维数据集的度量值和聚集 1.维：用户的这些决策分析角度或决策分析出发点就是数据仓库中的维。如客户维、产品维。 “上卷”：是指用户在数据仓库的应用中，从较低层次的数据开始逐步将数据按照不同的层次进行概括处理。 “下钻”：是指从数据仓库中的高层数据开始逐步向低层数据探索，了解组成概括数据的具体细节。 数据仓库中的维，一般具有水平层次和垂直层次。水平层次由维度层次中相同级别的字段值构成，例如图4.1 中的华东、华中和西南层次；垂直层次则由维度层次结构中具有不同级别的字段构成，例如图4.1 中的华东、上海层次。 销售地区 西南 华中 华东 四川 云南 河南 湖北 江苏 上海