数据仓库与OLAP分析：决策支持系统的关键技术

"OLAP介绍的PPT，涵盖了Data Warehousing和OLAP的基础知识，适合学习决策支持系统的经典资料。" OLAP（Online Analytical Processing），在线分析处理，是一种用于数据分析和决策支持的技术，通常与数据仓库（Data Warehouse）结合使用。数据仓库是一个专门设计用于查询和分析的数据库，区别于传统的在线事务处理（OLTP）系统，后者主要用于日常业务操作。 OLTP系统主要服务于操作性环境，例如银行终端、航班预订和学生管理等，这些系统强调实时性和数据一致性，处理大量的简单查询，通常只涉及数据库的一小部分数据。例如，航班预订系统需要确保座位不会被重复销售，这就需要强一致性和并发控制。 而决策支持系统（DSS）则有着不同的需求。它们通常在离线环境中运行，处理历史数据，这些数据经过汇总和整合，以便进行复杂的统计查询。比如，航空公司可能需要评估过去一年航班的回报率，统计飞往特定目的地的乘客数量，或者计算每个月平均座位售出的百分比。这些分析需要处理大量数据，执行多维分析和聚合操作，这是OLTP系统不擅长的。 OLAP系统提供了快速响应复杂查询的能力，支持多维分析、钻取、切片、切块和旋转等操作，帮助用户从不同角度理解数据。常见的OLAP类型包括ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合OLAP）。ROLAP基于关系数据库，MOLAP使用预计算的多维立方体来优化性能，而HOLAP结合了两者，既利用了关系数据库的灵活性，又利用了多维立方体的高效性。 在构建OLAP系统时，数据仓库的设计是关键。这涉及到数据清洗、转换、加载（ETL过程）以及合适的维度建模，如星型模式或雪花模式。这些模型减少了数据冗余，优化了分析查询的性能。 OLAP和数据仓库的组合为决策制定者提供了强大的工具，能够深入挖掘数据，揭示隐藏的模式和趋势，从而支持企业的战略决策。对于希望深入了解数据分析和决策支持的读者来说，这份经典的OLAP介绍PPT无疑是一份宝贵的资料。