商务智能-联机分析处理

联机分析处理OLAP与OLTP目录2多维数据模型3OLAP操作4联机分析处理概述1OLAP常用分类5OLAP概念1联机分析处理概述随着数据库技术的飞速发展和广泛应用，关系数据库之父E.F.Codd提出一种用于组织大型商务数据库和支持商务智能的技术——OLAP。根据OLAP委员会的定义（OLAPCouncil），OLAP能让管理人员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业务维特性的信息进行快速、一致和交互的存取，从而获得对数据更加深入的理解OLAP特点1联机分析处理概述OLAP（OnlineAnalyticalProcessing，联机分析处理）是基于数据仓库的一种数据分析和处理技术。OLAP可以快速实现多维信息共享，根据特定问题的联机数据访问和分析。OLAP的主要特点是直接从多角度去仿照用户思考模式，为用户组提前建多维的数据模型。2OLAP与OLTPOLAP是数据仓库领域的数据分析技术，快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂分析和多维分析处理，支持各级管理人员基于数据做出正确的管理决策，提高企业的竞争力。OLTP（联机事务处理，On-LineTransactionProcessing）是描述事务处理系统的技术用语，事务处理系统主要进行基本的、日常的事务处理，获取和存储与日常业务相关的数据，例如ERP、CRM、SCM等。2OLAP与OLTP数据仓库中的数据是基于维度建模的。维度数据模型是一个基于检索的系统，支持大量的复杂查询访问。维度数据模型（DimensionalDataModel）又称为多维数据模型（MultidimensionalDataModel）是面向分析的数据模型，能够提供多种观察的数据视图，支持面向分析的操作。多维数据模型由事实表（FactTable）和维度表（DimensionTable）两种类型的表组成。3多维数据模型3多维数据模型事实表（FactTable）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等；事实表的记录在不断地动态增长，所以它的体积通常远大于其他表。维度表（DimensionTable）或维表，有时也称查找表（LookupTable），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等属性）、地点表（包含国家、省、市等属性）等。3多维数据模型对于三维以上的超立方体，很难用可视化方式直观表示出来。为此，“星形模式（StarSchema）”和“雪花模式（SnowFlakeSchema）”被提出，用于形象描述多维数据模型。星形模式3多维数据模型雪花模式4OLAP操作OLAP是企业经营分析的核心内容，能够帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷的分析业务数据，其主要操作有：切片(Slice)和切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Pivoting）。4OLAP操作OLAP是企业经营分析的核心内容，能够帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷的分析业务数据，其主要操作有：切片(Slice)和切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Pivoting）。4OLAP操作切片就是在多维数组上选定一个二维子集的操作，即在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员，而在其余的维上选定一个维成员的操作。4OLAP操作切块是对多维数据立方体进行三维及以上的操作维是观察数据的角度，切片或切块的作用就是舍弃一些观察角度，使人们能在较少的维度上集中观察数据。一般很难想象四维以上的空间结构，所以对于维数较多的多维数据空间，数据切片或切块是十分有意义的4OLAP操作钻取有向下钻取(DrillDown，简称下钻)和向上钻取(Drillup，简称上钻)操作。下钻是使用户在多层数据中展现渐增的细节层次，获得更多的细节性数据。如果在分析时，分析人员想查看一个销售地区中各个省的销售数据，可将地区维下钻到省一级，数据粒度变得更细。下钻4OLAP操作上钻是下钻的逆过程，以渐增概括方式汇总数据。如果分析人员想探查近几年各地区的销售数据，那么时间维可以上钻到年度级别，数据粒度变得更粗。上钻4OLAP操作旋转(Pivoting)是改变报表或即席查询的维度的相对位置。通过旋转，分析人员可以得到不同视角的数据。旋转操作有两种含义。一种是调换已有维度的位置，相当于坐标轴的旋转。另一种是用其他维代替其中一个维度。5OLAP常用分类OLAP系统根据数据存储格式可以分为三种类型：关系联机分析处理（RelationalOLAP，简称ROLAP）、多维联机分析处理（MultidimensionalOLAP，简称MOLAP）和混合型联机分析处理（HybridOLAP，简称HOLAP)。ROLAP将分析用的多维数据存储在关系数据库中，并根据应用需要有选择地定义一批实视图，将这批实视图作为物理表也存储在关系数据库中MOLAP将OLAP分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”(cube)的结构。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而汇总数据作为多维数组的值存储在数组的单元中HOLAP将MOLAP和ROLAP结构的优点进行相结合。到目前为止，HOLAP的结构不是MOLAP与ROLAP结构的简单相加，而是通过将这两种结构技术各自的优点的进行巧妙地结合，以便满足不同的用户提出不同的请求。5OLAP常用分类OLAP的主流工具

目前，市场上主流的OLAP工具主要有IBMCognos、Hyperion、MicrosoftAnalysisService、BusinessObjects以及MicroStrategy等几大厂商的产品。IBMCognos能够帮助用户提取公司数据，然后分析并汇总得出报告。Cognos有许多产品，但最为著名的还是它的OLAP工具PowerPlayHyperionSystem是一个目前综合性较强的