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1、在线分析处理 Online Analytical Processing,赵卫东 博士 复旦大学软件学院 wdzhao,OLAP发展背景,60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。 OL
2、AP是目前RDBMS不可缺少的功能，可以作为一个独立的OLAP服务器实现，也可以集成在RDBMS中。,什么是OLAP？,定义1 ：OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据)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。 定义2 ：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
3、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决策分析,OLAP分析属于验证驱动型发现：用户首先提出自己的假设，然后利用OLAP工具检索查询以验证或否定假设。,OLAP的数据源,OLAP基本概念,维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性 (时间维、地理维等)。 维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。 维的成员：维的一个取值。是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述) 多维数组：维和变量的组合表示。一个多维数组可以表示为：
4、(维1，维2，维n，变量)。(时间，地区，产品，销售额) 数据单元(单元格)：多维数组的取值。(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000),OLAP特性,快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。客户/服务器体系结构两层或三层C/S结构。 可分析性:OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。 多维性:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。 信息性:不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。,OLAP多维数据结
5、构,超立方结构(Hypercube) 多维数据集 立方体或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 (收缩超立方结构，这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并可加入额外的分析维)。,客户种类数量分布多维立方,OLAP操作,Codd从可视化角度提出，主要基于统计的方法： 切片和切块(Slice and Dice) 在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。 钻取(Drill) 钻取包含向下钻取(
6、Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。 旋转(Rotate)/旋转(Pivot) 通过旋转可以得到不同视角的数据。 辅之于各种图形展示分析结果,切片、切块,销售数据的4-D表示,Dicing Example,Dicing: Filtering by AUS1+AUS2 and Wholesale,Slicing Example,Slicing: Filtering by AUS2,Web数据的多维分析,钻取,数据聚集,旋转,pivot,Drill-across: Distribution first, Sales O
7、rg. second,按城市的销售数据,按产品的销售数据,国际体育用品公司的数据分析（1）,IBM Visual Warehouse V3.1 Lotus Approach或Microsoft Access Intelligent Miner for data/text,国际体育用品公司的数据分析（2）,按地区划分的头盔销售数据,按地区和国家划分的头盔销售数据,国际体育用品公司的数据分析（3）,按地区、国家和城市划分的头盔销售数据,山地车和头盔销售的比较,Brio Enterprise丰富的钻取功能,图4.5 Cognos的钻取操作,IBM Cognos的钻取操作,OLAP分类,基于关系数据库
8、的OLAPROLAP,用关系表达式描述多维概念大量的关系表。 用星型模型、雪花模型构造维模型。,MOLAP的多维立方体(Multicube),基于多维数据库(MDDB)的OLAPMOLAP OLAP服务器：存储OLAP服务软件和多维数据库 MDDB存储：采用“超立方体”形式 MDDB存取：多维操作,数据组织形式,RDB数据组织 - MDDB数据组织 - 关系表中综合数据的存放 多维数据库中综合数据的存放,ROLAP与MOLAP比较,在MOLAP中，不但把多维实视图在概念上看成一个超立方体，而且在物理上把多维实视图组成一个多维数组，而不象ROLAP以表的形式存储实视图。 在MOLAP中，维的属性
9、值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总数据作为多维数组的值存储在数据的单元中。 ROLAP在节省存储空间、灵活性、与关系数据库保持一致性等方面有明显的优势； MOLAP则在性能和管理的简便性方面有其优点。,MOLAP的查询速度比较快，但有下面限制： 用多维数组实现多维实视图，需要很大的存储空间。在实际的数据仓库中，每维的属性值个数可能数万。例如几万种产品、几万个连锁店等。而实际的维数可能多达几十乃至几百。耗费的存储空间相当可观，由此带来加载、维护等问题。 在多维数组中，很可能有些单元是空白的，如节假日商店不营业；某些产品在某些地区不销售等。 MOLAP与关系数据库系统从存储结构到查询语言都有相当大的差别，不可能在RDBMS的基础上实现。,ROLAP与MOLAP比较（续）,推荐资料（IBM红皮书）,DB2 OLAP Server IBM BI certification guide,
