OLAP(在线分析处理)技术

一、 关于OLAP

◆ 定义

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
  OLAP的目标:是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求,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相关基本概念

我们在平时工作中,会遇到各种问题,在分析问题的时候,我们会从多个角度去分析考虑,并且有时候我们还会从几个角度综合起来进行分析。这就是OLAP分析最基本的概念:从多个观察角度的灵活组合来观察数据,从而发现数据内在规律。
OLAP将数据分为两种特征,一种为表现特征,比如一个销售分析模型中的销售额、毛利等;还有一种为角度特征,比如销售分析中的时间周期、产品类型、销售模式、销售区域等。前者是被观察的对象,OLAP术语称之为“度量数据”,后者为观察视角,OLAP术语称之为“维数据”。
如果建立这样一个模型,我们就可以根据业务需求,从产品类型角度去观察各个销售地区的销售额数据(以产品类型和销售地区为维、以销售额为度量);或者我们还可以从销售模式的角度去观察各个销售地区的销售额数据(以销售模式和销售地区为维、以销售额为度量)。
    
二、OLAP的特性

1、快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求,主要是指计算机的计算的反应速度,系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应,但对业务数据的实时信息却很难反应。
2、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。
3、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。。
4、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。
  
三、 OLAP多维数据分析

1、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。
2、钻取(Drill) : 钻取包含向下钻取(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。
3、旋转(Rotate)/转轴(Pivot):通过旋转可以得到不同视角的数据。

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