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1、文档供参考，可复制、编制，期待您的好评与关注！ Oracle数据库11g新特性：数据仓库和OLAPOracle数据库11g面向DBA和开发人员的重要新特性：数据仓库和OLAP 数据库驻留的按多维数据集组织的物化视图（无需任何特殊工具将 OLAP 多维数据集的强大功能同 SQL 的简单性集成在一起）、通过分区变化跟踪功能轻松识别刷新、新增的分析工作区管理器、扩展到子查询和远程表的查询重写以及许多其他新特性使 Oracle 数据库成为更强有力的数据仓库平台。 按多维数据集组织的物化视图 联机分析处理 （OLAP） 概念自 20 世纪 70 年代以来一直很活跃，并在 20 世纪 90 年代中期开始成
2、为主流，Ted Codd 在 1992 年创造了术语“OLAP”。由于有点深奥，大多数企业当时都不知道如何正确利用 OLAP. 多年以后，该技术已十分完善，使得 OLAP 依靠大型数据仓库变得切实可行，从而真正将“智能”引入业务智能中。与传统关系设计截然不同，OLAP 允许以最有效的方式存储和访问数据，即最终用户可以遍历具有许多维度的假定“多维数据集”的边缘。（请参见下面的多维数据集数据示例）。 多维数据集的维度与事实（也称为“量度”）相关联。用关系术语来讲，事实与维度之间具有多对一关系。例如，Acme Computer Supplies 可能有一个销售数据库。维度通常包括客户、产品和时间元素
3、（月份、季度等）。在特定的时间段（2008 年 8 月）内，特定产品（Cat5e 电缆）与特定客户 （Oracle Corp.） 之间对应的销售额是一个量度。维度和事实（例如销售额）都存储在单个表上。因此，用关系术语来讲，事实表是维度表的子表。 但是，这仅仅是一个比喻而已。在关系设计中，将通过在事实表的 customer、product 或 time 列上创建的索引来访问量度。而在 OLAP 方法中，特定单元格（量度）是通过遍历多维数据集进行访问的：本示例中的访问方法如下：先转至包含时间 Aug 08 的部分，再转至产品 Cat5e，最后转至客户 Oracle. Oracle 像在数组（而不是
4、表）中一样计算目的地，然后即可知道如何到达这些部分。例如，假定维度是按以下方式组织的：Dimension Time := May,Jun,Jul,AugDimension Customer := Microsoft,IBM,Oracle,HPDimension Product := Fiber,Cat6e,Cat5e,Serial 为了找到 Oracle + Aug + Cat5e 量度，OLAP 引擎将按如下方式执行导航： 1、Aug 08 是 Time 数组的第四个元素，因此沿着多维数据集的时间维度转至第四个单元格。 2、Cat5e 是 Product 数组的第三个元素，因此转至第三个元素
5、。 3、Oracle 是 Customer 数组的第三个元素，因此转至第三个元素。 就是这样！现在您已经找到了所需的量度。由于维度值充当数组指针，因此在执行此操作时不必使用索引。同样，如果您要计算 2008 年 8 月份所有客户的销售总额，可以执行同样的操作，只是在第 3 步中将数组各元素的量度加起来，而不是转至特定单元格。 以传统星型模式存储的纯关系形式数据的关系访问与上述方法不同，如下所示。在关系数据库方法中，您必须将此“事实”表与所有维度联接。每次需要数据时，都需要从事实表中选择合适的数据（可能要通过索引），然后将其与所有维度逐个联接起来（再次通过索引）。虽然此方法在技术上是可行的，但在
6、大型数据库中完全行不通。 作为替代方法，能否为所有这些选项创建物化视图 （MV） 呢？用户可以使用维度元素的任意组合： 8 月份针对所有客户的 Cat5e 销售额 8 月份针对 Oracle 的串行电缆销售额与 IBM 销售额（针对同一产品和月份）的百分比 针对 HP 的光缆销售额与针对 Microsoft 的串行电缆销售额的百分比 等等。但是，需要创建多少个 MV 呢？理论上讲，应该为每个组合创建一个 MV （4 x 4 x 4 = 64 MV）。除了空间，您还需要足够的时间和数据库资源，以便在数据发生变化时刷新 MV，可能会涉及数千个元素。这样，要创建和管理的 MV 的数量 将变得相当庞大
7、。 相反，多维数据集是单个段，却可以同样轻松地处理任意类型的查询。虽然二者都可用于旨在加快汇总数据（与 OLTP 数据不同）处理速度的数据仓库设计中，却存在着巨大的根本区别：MV 存储预先计算的结果以避免联接和聚合，而多维数据集存储原始数据并即时计算大多数汇总数据。（需要强调的是“大多数”这个词，因为某些汇总数据是创建的。多维数据集确定哪些聚合有用，然后仅创建那些聚合。在所有其他情况下，汇总数据都是即时计算的。）由于访问路径通过数组基数运算，因此多维数据集中的数据检索速度要比关系表（如 MV）快得多。 OLAP 对象（如多维数据集）存储在数据库的特殊区域中，这些特殊区域称为“分析工作区”（AW
8、）。数据库可能有一个或多个 AW.这些 AW 以 BLOB 形式存储在名称带有特别前缀 AW$ 的表上。 虽然 Oracle 数据库中的多维数据集不是新特性，在 Oracle 数据库 11g 之前的多个版本中已经存在，但它们在访问方式上稍有不同。（毕竟，Oracle 在本质上主要是关系数据库引擎。）在这些版本中，数据的多维数据集表示是非固有概念，尤其在涉及到 MV 时更是如此。 MV 提供了一些非常有趣的特性：自动查询重写，用户的查询将被自动重写；增量刷新，仅刷新 MV 的某些部分，等等。另一方面，MV 是一种关系特性，而不是 OLAP 多维数据集的固有特性。 现在，我们来想象一件两全其美的事
9、情：将 MV 的重写特性与 OLAP 多维数据集的性能优势结合起来。这一点在 Oracle 数据库 11g 中得以实现。在这方面，也许最重要的新功能是将 OLAP 多维数据集表示成 MV（通过称为“按多维数据集组织的物化视图”这一新特性）。新函数 CUBE_TABLE 可以在纯 SQL 中完成对多维数据集的搜索。由于 MV 实际上是 OLAP 多维数据集，因此查询重写特性将重写查询以使用多维数据集，这一切甚至在您不知道的情况下进行。这样，您就可以通过支持 SQL 的任意工具来利用多维数据集的性能：Oracle 业务智能企业版、Cognos、Business Objects、Oracle Ape
10、x、SQL*Plus 或自定义的 Java 程序，不胜枚举。实际上，您甚至不必了解任何特殊语法。（为了便于识别，按多维数据集组织的 MV 的名称带有 CB$ 前缀。） 我将通过 Oracle 的正式示例模式对这一新特性进行解释。下载并解压缩该 zip 文件：$ unzip global_11g_schema.zipArchive: global_11g_schema.zip inflating: global_11g_remove.sql inflating: global_11g_source.dmp inflating: Templates/CHANNEL.XML inflating: T
11、emplates/CUSTOMER.XML inflating: Templates/GLOBAL.XML inflating: Templates/GLOBAL_MV.XML inflating: Templates/PRICE_CUBE.XML inflating: Templates/PRODUCT.XML inflating: Templates/TIME.XML inflating: Templates/UNITS_CUBE.XML inflating: global_11g_install.sql inflating: global_11g_readme.html 通过从 SQL*
12、Plus 或 SQL Developer 中运行脚本来安装全局模式。您应该知道 SYSTEM 用户的口令：SQL global_11g_installEnter the password for the user GLOBAL: Enter the password for the user SYSTEM: Connected. User created. Grant succeeded. Connected. Import: Release 11.1.0.6.0 - Production on Sat Jun 28 17:08:22 2008 Copyright (c) 1982, 2007
13、, Oracle. All rights reserved. Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.1.0.6.0 - ProductionWith the Partitioning, Oracle Label Security, OLAP, Data Mining,Oracle Database Vault and Real Application Testing options Export file created by EXPORT:V11.01.00 via conventional pathi
14、mport done in US7ASCII character set and AL16UTF16 NCHAR character setimport server uses WE8MSWIN1252 character set (possible charset conversion)export client uses WE8MSWIN1252 character set (possible charset conversion). importing GLOBALs objects into GLOBAL. . importing table ACCOUNT 24 rows imported. . importing table CHANNEL_DIM 3 rows imported. . importing table CUSTOMER_DIM 61 rows imported. . importing table PRICE_FACT 2523 rows imported. . importing table PRODUCT_CHILD_PARENT 48 rows imported. . importing table PRODUCT_DIM 36 rows imported. . importing table TIME_DIM 12
