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　数据仓库 数据仓库定义 数据仓库是一个面向决策主题的、集成的、时变的、非易失、以读为主的数据集合。 数据仓库系统的分类 　Web数据仓库；并行数据仓库；多维数据仓库；压缩数据仓库等。 OLAP定义 OLAP是针对某个特定的主题进行联机数据访问、处理和分析，通过直观的方式从多个维度、多种数据综合程度将系统的运营情况展现给用户。 数据仓库基本特性 面向决策主题的 数据仓库围绕一些主题,排除对于决策无用的数据,提供特定主体的简明视图。 集成的 构造数据仓库是将多个异种数据源集成在一起,确保命名约定,编码结构,属性度量等一致性。 时变的 数据存储从历史的角度提供信息.在数据仓库,隐式或显式地包含时间元素。 非易失的 数据仓库总是物理地分离存放数据；由于这种分离，数据仓库不需要事务处理，恢复和并发控制。通常数据仓库只需要两种数据访问:数据的初始化装入和数据访问。 以读为主的 数据仓库中的数据主要是提供决策进行查询，一般不一定都需要即时更新，可以定期刷新或按需刷新。 数据仓库体系结构 数据仓库的结构 数据仓库中的几个重要概念 操作数据库与数据仓库的区别 操作数据库系统的主要任务是联机事务处理OLTP 数据仓库在数据分析和决策方面为用户提供服务，这种系统称为联机分析处理OLAP 数据仓库的主要应用 信息处理 支持查询和基本的统计分析，并使用表或图进行报告。 分析处理 支持基本的OLAP操作，在汇总的和细节的历史数据上操作。 数据挖掘 　支持知识发现，包括找出隐藏的模式和关联，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视化工具提供挖掘结果. 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。 OLTP数据 OLAP数据 原始数据 导出数据 细节性数据 综合性和提炼性数据 当前值数据 历史数据 可更新 不可更新，但周期性刷新 一次处理的数据量小 一次处理的数据量大 面向应用，事务驱动 面向分析，分析驱动 面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持管理需要 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 1）维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 2）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)。 3）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) 4）多维数组：维和变量的组合表示。一个多维数组可以表示为：(维1，维2，…，维n，变量)。(时间，地区，产品，销售额) 5）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 (1)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。? (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，OL