ROLAP与MOLAP：BI新手入门比较

本文主要探讨了ROLAP（关系型在线分析处理）与MOLAP（多维在线分析处理）两种不同的在线分析处理技术，并在BI（商业智能）的背景下进行了比较。BI是一种集成了多种技术和软件工具的解决方案，用于从数据中提取有价值的信息，帮助决策者提升商业竞争力。 ROLAP的优势在于其无大小限制，能够利用现有的关系数据库技术，如SQL，支持详细和概要数据的存储。关系型数据库已经针对OLAP进行了优化，包括并行处理、查询优化和SQL的OLAP扩展等功能，这显著提高了ROLAP的性能。此外，由于它是基于关系数据库的，因此能够利用数据库管理系统提供的灵活性和可扩展性。 而MOLAP则以其出色的性能和快速响应时间著称。MOLAP专门设计用于OLAP，能高效地处理决策支持计算和复杂的跨维操作，适合多用户的读写操作。MOLAP通常以预计算的多维立方体形式存储数据，这使得它在执行快速分析时表现出色，尤其是在需要快速聚合数据的情况下。 在数据仓库技术中，OLAP是核心组件，它提供了对数据的深入分析能力。数据仓库本身是一个过程，涉及数据抽取、净化、装载，以及发布系统、数据集市、报表工具、OLAP工具、数据挖掘工具等组件。数据仓库的特性包括面向主题（如客户、产品、交易和账目）、集成性（通过数据转换实现）、非易失性（数据一旦载入不常更新）以及随时间变化（存储长期历史数据）。 在没有数据仓库技术的体系结构中，数据的可信性、生产力和转化为信息的能力可能受到挑战。例如，自然演化的“蜘蛛网”架构可能导致数据混乱和低效。Oracle认为数据仓库是通过处理和管理不同来源的大量信息，提炼知识以支持决策的过程。Oracle数据仓库平台提供了一整套集成的服务器、ETL、OLAP和数据挖掘工具，其中ETL过程至关重要，不仅涉及数据抽取，还包括语义统一、数据清洗、元数据管理和血统追踪等多个环节。 ROLAP和MOLAP在BI环境中各有优缺点，选择哪种方式取决于具体业务需求、数据量、性能要求以及对实时性的需求。数据仓库作为支持OLAP和BI的关键基础设施，其目标是通过高效的数据管理和分析，将数据转化为洞察力，进而支持企业做出更明智的决策。