浅谈数据仓库中的OLAP技术

随着数据仓库技术和联机分析处理(OLAP)技术的发展,多维数据查询与分析已经广泛应用到商务、金融以及军事等多个领域的信息处理中,为各行业的决策分析提供了强大的支持。本文主要从数据仓库及OLAP技术的相关概念,OLAP多维数据模型及核心技术方面进行了分析总结。     

数据仓库和OLAP技术概述

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是决策支持的重要因素并逐渐成为数据库行业的核心部分.现如今许多商业产品和服务均到位,所有主要的数据库管理系统供应商在这些领域也提供了上市产品.区别于传统的联机事务处理,决策支持系统对数据库技术提出相当程度上不同的要求.本文以新的要求为重点提供了数据仓库和OLAP技术的概述.主要描述用于提取、清理并载入数据到一个数据仓库的后端工具,OLAP中典型的多维数据模型,用于查询和进行数据分析的前端客户工具,有效查询处理过程的服务器扩展以及用于元数据管理和仓库管理的工具.除了考察最先进技术,本文还提出了一些颇有前景的研究课题,其中一些课题与数据库研究界多年来致力于从事的问题相关,而另一些却只是刚刚开始受到关注.     

一种基于多维数据库的OLAP实现方法ADT：数据仓库的工具应用讨论

“数据仓库”是近数年来兴起的一种数据处理技术,其特点是对数据的长期保留并作出分析的支持决策,在其应用的工具中,国外新兴了一门针对特定问题的联机数据访问和分析的软件技术,称之为OLAP(On_Line Analytical Process-ing).OLAP的两种实现技术MOLAP(多维数据库OLAP)和ROLAP(关系型OLAP)现在正处于激烈的竞争之中.事实上,这两种技术各有特色,各有利弊,本文结合了ROLAP与MOLAP两种技术的特点,阐述了采用MOLAP ADT方法来实现的OLAP技术,相信研究数据库和数据仓库的读者会对此有一定的兴趣.     

关于数据仓库中联机分析处理的几点研究

本文介绍了数据仓库中OLAP（联机分析处理）技术，详细阐述了星型架构中的维表和事实表，并将星型架构和多维数据模型在各方面进行比较。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用，企业积累了大量的生产、科研和业务数据．为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题，许多企业已构建了数据仓库．并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念．分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制，及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(Relational OLAP)技术，主要介绍了ROLAP的特点，ROLAP的两种模型。雪花模型与星型模型．以及OLAP的多维分析技术。     

餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现

餐饮联机事务处理系统（OLTP）能规范企业业务流程和提高业务运转效率,但对企业决策的支持能力差,因此建立基于餐饮企业业务数据集的后台决策支持系统（DSS）是有必要的。提出了采用数据仓库,OLAP和数据挖掘技术建立餐饮决策支持系统的思路,重点讨论系统的体系结构设计,基于原型法,从开始的数据仓库模型设计,数据的抽取、转换和加载及多维数据集的设计,到最后的OLAP分析,对系统的实施进行了探讨。     

数据仓库的OLAP技术研究

本文主要介绍数据仓库基本理论以及其应用之一的OLAP技术，OLAP技术是数据仓库的主要应用技术之一，OLAP能够提供很好的决策支持，并能进行数据的多维分析。     

OLAP中多维数据库旋转的应用

文章阐述了OLAP的概念及作用，并通过一报表的打印详细讲述了OLAP操作中旋转多维数据库的方法及其强大的功能。     

基于WEB数据仓库的数据建模和OLAP

本文主要论述：1．在WEB作为数据仓库的数据源的条件下，数据仓库的数据采集、构建问题。2．数据仓库建模问题，讨论星形模型的建立。3．OLAP工具的开发。     

OLTP环境中即时OLAP的实现

本文提出了在联机事务处理（OLTP）环境中,实现即时联机分析处理（up-to-the-second OLAP)的一种方法。     

Data Warehousing

As a logical extension of the decision support initiatives that preceded it, data warehousing focuses on the access and usability issues that eluded information centers, executive information systems, and spreadsheets. Yet the elusiveness of the data access solution means that data warehousing will not be the last new name applied to the accessibility challenge.     

用于数据仓储的一种改进的多维存储结构

对于数据仓库中数据的物理存储组织,目前主要有关系和多维数组两种方式.这两种方式各有自己的优缺点,从提高联机分析处理(online analytical processing,简称OLAP)查询处理性能的角度出发,多维数组方式相对较优,目的主要是解决数据仓库的多维存储结构问题.针对当前多维数组存储组织方式存在的一些问题,提出了Cube(立方体)逻辑存储和物理存储的概念,首先将原多维数据空间划分为逻辑子空间,逻辑块再划分为多个物理块.在物理存储时充分考虑了多维数组的大容量和高稀疏度的问题,并采用新的多维数组的分布和压缩方法.这些概念和方法有效地解决了维内部层次结构的聚集操作和Cube操作的效率问题,显著提高了涉及维内部层次的聚集查询的响应速度,同时还解决了增量维护的效率问题.     

基于Web的数据仓库技术

本文的目的是对基于Web的数据仓库技术进行回顾,探讨数据仓库当前形式的局限性,然后引入基于Web的数据仓库技术,并介绍企业如何利用它来克服传统数据仓库的不足。给出一个模型使读者更容易理解基于Web数据仓库的构成。本文也讨论了企业在采用这项技术过程中可能面临的挑战及对策。     

基于Web的数据仓库技术

本文的目的是对基于Web的数据仓库技术进行回顾,探讨数据仓库当前形式的局限性,然后引入基于Web的数据仓库技术,并介绍企业如何利用它来克服传统数据仓库的不足。给出一个模型使读者更容易理解基于Web数据仓库的构成。本文也讨论了企业在采用这项技术过程中可能面临的挑战及对策。     

基于Web的数据仓库

讨论了当前数据仓库体系结构的局限，提出了一个基于Web的数据仓库体系结构，并说明了该结构的优点，最后分析了实施该结构所面临的挑战。     

一种基于信息动态打包的数据仓库的设计方法

叙述了数据仓库的信息打包法的相关技术,提出一种基于动态打包的数据仓库设计方法,该方法采用了维度和类别动态重技术,提供可以个修改的数据存储方式,从而使所设计的数据仓库具有真正自适应的数据结构,较好地满足企业未来查询和分析的需要。     

基于数据仓库技术的财税在线分析系统的研制

为了有效地利用现有计算机系统中的数据,需要研制基于数据仓库技术的在线分析处理（ＯＬＡＰ）系统,用以查询分析数据,为管理者提供决策依据。本文首先讨论的是数据仓库在线分析处理（ＯＬＡＰ）这两个概念;然后较为深入地分析了数据仓库和ＯＬＡＰ的解决方案;最后,以财税在线分析处理系统为实例,介绍其软硬件平台与功能模块。     

OLAP数据的索引

用于联机分析处理数据的索引方法,并对传统的多维索引方法提出一些扩展方式,以使它们更适于索引OLAP数据。