什么是 OLAP？多维数据集，分析 Opera数据仓库中的

OLAP 数据库分为一个或多个立方体。立方体的设计方式使得创建和查看报告变得容易。OLAP 代表联机分析处理。

OLAP 多维数据集

OLAP 概念的核心是 OLAP 多维数据集。OLAP 多维数据集是一种优化的数据结构，可实现非常快速的 数据分析.

OLAP 多维数据集由按维度分类的称为度量的数字事实组成。OLAP 多维数据集也称为 超立方体.

通常，数据操作和分析是使用简单的电子表格进行的，其中数据值以行和列格式排列。这对于二维数据来说是理想的。然而，OLAP 包含多维数据，数据通常来自不同的、不相关的来源。使用电子表格并不是最佳选择。多维数据集可以以逻辑和有序的方式存储和分析多维数据。

它是如何起作用的？

数据仓库将从多种数据源和格式（如文本文件、Excel 表、多媒体文件等）提取信息。

提取的数据经过清理和转换。数据被加载到 OLAP 服务器（或 OLAP 多维数据集）中，其中的信息已预先计算以供进一步分析。

OLAP 的基本分析操作

四种类型的分析 OLAP 操作是：

1. 卷起
2. 向下钻取
3. 切片和骰子
4. 枢轴（旋转）

1）卷起：

Roll-up 也称为“合并”或“聚合”。Roll-up 操作可以通过两种方式执行

1. 减小尺寸
2. 概念层次结构向上攀升。概念层次结构是一种根据事物的顺序或级别对其进行分组的系统。

考虑下图

• 在这个例子中，城市新泽西和洛斯安格尔斯被归入美国国家
• 新泽西和洛杉矶的销量分别为440和1560。汇总后为2000
• 在这个聚合过程中，数据的位置层次从城市向上移动到国家。
• 在汇总过程中，至少需要删除一个或多个维度。在此示例中，删除了城市维度。

2）深入研究

在钻取过程中，数据被分割成更小的部分。这与汇总过程相反。它可以通过以下方式完成

• 向下移动概念层次
• 增加维度

考虑上面的图表

• 季度 Q1 细分为 XNUMX 月、XNUMX 月和 XNUMX 月。相应的销售额也是记录。
• 在此示例中，添加了维度月份。

3）切片：

这里选择一个维度，并创建一个新的子多维数据集。

下图解释了切片操作是如何执行的：

• 使用 Q1 作为过滤器对时间维度进行切片。
• 一个新的立方体就创建完成了。

骰子：

此操作类似于切片。与切块不同的是，您选择 2 个或更多维度，从而创建子立方体。

4）枢轴

在 Pivot 中，您可以旋转数据轴来提供数据的替代呈现方式。

在以下示例中，透视基于项目类型。

OLAP 系统的类型

OLAP 层次结构

OLAP 类型	说明
关系型OLAP（ROLAP）：	ROLAP 是一种扩展的 RDBMS，它带有多维数据映射来执行标准关系操作。
多维OLAP（MOLAP）	MOLAP实现多维数据的操作。
混合在线分析处理（HOLAP）	在 HOLAP 方法中，汇总总数存储在多维数据库中，而详细数据存储在关系数据库中。这既提供了 ROLAP 模型的数据效率，又提供了 MOLAP 模型的性能。
桌面 OLAP (DOLAP)	在桌面 OLAP 中，用户从本地或桌面的数据库下载一部分数据并进行分析。 与其他 OLAP 系统相比，DOLAP 提供的功能很少，因此部署起来相对较便宜。
Web OLAP（WOLAP）	Web OLAP 是一种可通过 Web 浏览器访问的 OLAP 系统。WOLAP 是一种三层架构。它由三个组件组成：客户端、中间件和数据库服务器。
移动 OLAP：	移动 OLAP 可帮助用户使用移动设备访问和分析 OLAP 数据
空间 OLAP：	SOLAP 的创建是为了方便管理地理信息系统 (GIS) 中的空间和非空间数据

罗拉普

ROLAP 处理关系数据库中的数据。事实和维度表存储为关系表。它还允许对数据进行多维分析，是增长最快的 OLAP。

ROLAP模型的优点：

• 数据效率高。 它提供了很高的数据效率，因为查询性能和访问语言特别针对多维数据分析进行了优化。
• 可扩展性。 这种类型的 OLAP 系统提供了管理大量数据的可扩展性，甚至在数据稳步增加时也能如此。

ROLAP模型的缺点：

• 对更高资源的需求： ROLAP对人力、软件和硬件资源的利用率要求较高。
• 总体数据限制。 ROLAP 工具的使用 SQL 对所有聚合数据的计算。但是，对于处理计算没有设定限制。
• 查询性能缓慢。 与 MOLAP 相比，此模型的查询性能较慢

莫拉普

MOLAP 使用基于数组的多维存储引擎来显示数据的多维视图。基本上，它们使用 OLAP 多维数据集。

详细了解 MOLAP 点击这里

混合 OLAP

混合 OLAP 是 ROLAP 和 MOLAP 的混合体。它既具有 MOLAP 的快速计算能力，又具有 ROLAP 的更高可扩展性。HOLAP 使用两个数据库。

1. 聚合或计算的数据存储在多维 OLAP 多维数据集中
2. 详细信息存储在关系数据库中。

混合 OLAP 的优点：

• 这种OLAP有助于节省磁盘空间，并且保持紧凑，有助于避免与访问速度和便利性相关的问题。
• 混合 HOLAP 使用多维数据集技术，可以为所有类型的数据提供更快的性能。
• ROLAP 是即时更新的，HOLAP 用户可以访问这些实时即时更新的数据。MOLAP 可以清理和转换数据，从而提高数据的相关性。这带来了两全其美的效果。

混合 OLAP 的缺点：

• 复杂程度更高: HOLAP 系统的主要缺点是它同时支持 ROLAP 和 MOLAP 工具和应用程序。因此，它非常复杂。
• 潜在的重叠: 重叠的可能性更高，特别是在功能方面。

OLAP 的优点

• OLAP 是一个适用于所有类型业务的平台，包括规划、预算、报告和分析。
• OLAP 多维数据集中的信息和计算是一致的。这是一个至关重要的好处。
• 快速创建和分析“假设”场景
• 轻松在 OLAP 数据库中搜索广泛或特定的术语。
• OLAP 为业务建模工具、数据挖掘工具、性能报告工具提供了构建模块。
• 允许用户通过各种维度、度量和过滤器对立方体数据进行切片和切块。
• 它有利于分析时间序列。
• 使用 OLAP 可以轻松找到一些聚类和异常值。
• 它是一个强大的可视化在线分析过程系统，提供更快的响应时间

OLAP 的缺点

• OLAP 需要将数据组织成星型或雪花型模式。这些模式的实现和管理都很复杂
• 单个 OLAP 多维数据集中不能有大量维度
• OLAP 系统无法访问事务数据。
• OLAP 多维数据集中的任何修改都需要对多维数据集进行完全更新。这是一个耗时的过程

总结

• OLAP 中 数据仓库 是一种使分析师能够从不同角度提取和查看业务数据的技术。
• OLAP 概念的核心是 OLAP 多维数据集。
• 各种业务应用程序和其他数据操作都需要使用OLAP Cube。
• 数据仓库中的分析 OLAP 操作主要有五种类型：1）汇总 2）下钻 3）切片 4）切块 5）透视
• 广泛使用的三种 OLAP 系统是 MOLAP、ROLAP 和混合 OLAP。
• 桌面 OLAP、Web OLAP 和移动 OLAP 是其他一些类型的 OLAP 系统。