面向OLAP的多维查询语言：超越星型/雪花模式

"本文主要探讨了面向OLAP(联机分析处理)应用的多维数据查询语言，旨在提供一个直观的高层界面以方便多维查询。该查询语言特别支持具有继承关系的维层次结构，这在传统的基于关系数据库的ROLAP(关系型OLAP)中难以实现。通过在对象关系数据库上实现这一查询语言，利用其基本类型扩展能力、复杂对象表示和继承机制，可以更灵活地描述多维数据，并提高操作效率。文章还指出了星型和雪花模式在多维建模中的局限性，这两种模式无法有效地处理具有特殊结构的维，特别是那些具有层次继承特性的维。举例来说，一个连锁超市的产品维分类结构展示了如何需要这种更灵活的建模方式来描述不同类别产品的独特属性。" 在OLAP系统中，数据仓库扮演着关键角色，它整合来自多个异构数据源的操作型数据，形成统一的存储，为决策分析提供历史数据。OLAP利用多维数据模型，其中度量是分析的核心，而维则是描述度量的上下文。维由多个等级组成，每个等级包含一系列成员属性，用户可以通过“上翻”和“下钻”在不同粒度上查看度量数据。 然而，基于关系数据库的ROLAP在处理多维数据时，通常采用星型或雪花模式。星型模式将所有维的码值集中在事实表中，而雪花模式进一步规范化维表。这两种模式在查询时需要连接维表和事实表，可能导致性能瓶颈。对于具有继承层次结构的维，如上述连锁超市产品分类，它们不能有效地建模，因为这些结构超出了“常规”维的范畴。 解决这个问题的方法是使用一个面向OLAP的多维查询语言，它可以更好地支持层次化的维结构。在对象关系数据库中实现这样的语言，利用其对复杂对象和继承的支持，可以创建更灵活的数据模型，适应各种特定场景的需求。例如，对于“电器类”产品，除了共享的属性，还可以添加特有的属性，如电力消耗，而对于“视频设备类”和“洗衣机类”，它们又有各自的特有属性。 本文提出的查询语言和方法旨在克服传统ROLAP技术的局限性，提高处理多维数据的效率和灵活性，特别是对于那些具有层次结构和特殊属性的复杂业务场景。这种方法的应用将有助于提升OLAP系统的分析能力和用户体验，更有效地支持企业的决策过程。