第4章olap与数据立方体不有错误.pptx

第4章 OLAP与数据立方体第 4 章 联机分析处理（OLAP）技术4.1 OLAP的概念4.1.1 OLAP的含义4.1.2 OLAP的准则4.1.3 OLAP的特征4.2 多维分析操作4.3 基本数据模型4.4 数据立方体的基本概念4.5 数据立方体的计算方法4.1.1 OLAP的含义基本思想 共享多维信息的快速分析。OLAP通过对多维信息以很多种可能的观察方式进行快速、稳定、一致和交互性的访问和存取，允许管理决策人员对数据进行深入的观察。基本目标 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。4.1.1 OLAP的含义相关基本概念:维（Dimension）：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）。维的层次（Level）：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多个描述方面（时间维：日、月、季度、年）。维的成员（Member）：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：（维1，维2，维3，…，维n，变量）。4.1.2 OLAP的准则关系数据库模型之父Dr.E.F.Codd在1993年为OLAP系统定义了12条规则，其目的是希望能加深对OLAP的理解。现在，这些规则成为衡量任何一套OLAP工具和产品的准绳。OLAP12准则OLAP模型必须提供多维概念视图动态的稀疏矩阵处理准则透明性准则多用户支持能力准则存取能力准则无限制的跨维度操作稳定的报表性能直观的数据操作客户机-服务器体系结构灵活的报表生成维的等同性准则非受限维与聚集层次4.1.2 OLAP的准则 用户分析员通常从多维角度来看待企业，企业决策分析的目的不同，决定了分析和衡量企业的数据总是从不同的角度来进行，所以企业数据空间本身就是多维的。 因此OLAP的概念模型应是多维的。用户可以简单、 直接地操作这些多维数据模型。多维概念视图4.1.2 OLAP的准则透明性OLAP在体系结构中的位置对用户是透明的 OLAP应处于一个真正的开放系统结构中，它可以使分析工具嵌入用户所需的任何位置，而不会对分析工具的使用产生副作用，同时必须保证OLAP工具的嵌入不会引入和增加任何复杂性OLAP的数据源对用户是透明的 用户只需要使用熟悉的查询工具进行查询，而不必关心OLAP工具获取的数据的性质4.1.2 OLAP的准则报表性能稳定的报表性能 报表操作的性能不应随维数增加而削弱，即当数据维数和数据的综合层次增加时，提供给最终分析员的报表能力和响应速度不应该有明显的降低。即便是企业模型改变，关键数据的计算方法也无需更改。也就是说，OLAP系统的数据模型对企业模型应该具有“鲁棒”性。灵活的报表生成 使用OLAP服务器及其工具，用户可以按任何想要的方式来操作、分析、综合和查看数据。报表机制也应该提供此种灵活性，报表必须能从各种可能的方面显示出从数据模型中综合出的数据和信息，充分反映数据分析模型的多维特征，并可按用户需要的方式来显示它。4.1.3 OLAP的特征联机分析处理是共享多维信息的快速分析，它体现了四个特征：快速性（fast）： 用户对OLAP的响应速度有着很高的要求,这正是联机分析处理“在线”特征的体现。可分析性（analysis） 不同的用户会存在不同的需求、不同的分析请求，面对众多种类的分析请求，需要OLAP 系统应能处理用户的任何逻辑分析请求和统计分析请求。多维性（multidimensional） 要求系统在完成多维数据分析之后，同时也能够将分析结果以多维视图的形式提供给用户。信息性（information） OLAP 应具备管理大容量信息的能力。第 4 章 联机分析处理（OLAP）技术4.1 OLAP的概念4.2 多维分析操作4.2.1 切片4.2.2 切块4.2.3 钻取4.2.4 旋转 4.3 基本数据模型4.4 数据立方体的基本概念4.5 数据立方体的计算方法4.2 多维分析操作 为什么要进行多维分析操作？ OLAP的目的是为管理决策人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。 OLAP的基本多维分析操作有切片（slice)、切块(dice)和钻取(drill-up和drill-down)以及旋转(pivot)。4.2.1 切片切片 在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数据。 例如，对下图所示数据立方体，使用条件：商品=“电子产品”进行选择，就相当于在原来的立方体中切出一片，结果如右图所见。4.2.2 切块切片 在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得