OLAP技术详解：多维分析与系统特性

" OLAP技术pdf" OLAP（Online Analytical Processing）技术是数据分析领域中的核心组成部分，由E.F.Codd在1993年提出，并定义了OLAP的12条规则，这些规则旨在确保OLAP系统具备高效、灵活且用户友好的特性。以下是对这些规则的详细解释： 1. 多维概念视图：OLAP允许用户以多维方式查看数据，例如通过时间、地区、产品等维度来分析销售业绩。 2. 透明性：用户无需关心数据的存储方式或来源，只需关注分析结果。 3. 存取能力：OLAP系统应能处理来自企业内部各种数据源的信息，以多维形式展示。 4. 稳定的报表性能：系统需具备良好的性能，确保在大量数据处理时仍能快速响应。 5. 客户/服务器体系结构：这种架构保证了系统的可扩展性，以应对不同用户的需求。 6. 维度的通用性：所有维度应具有一致的操作特性，确保用户在不同维度上的分析体验一致。 7. 动态稀疏矩阵处理：OLAP工具应能处理稀疏数据，支持不同维度子集的灵活访问。 8. 多用户支持：系统需支持多个用户并发访问，确保数据安全性和完整性。 9. 不受限的维间操作：用户可以在所有维度上执行各种计算，如交叉分析。 10. 直观的数据操纵：用户可以自由导航，方便地操作和分析数据。 11. 灵活的报表功能：用户可根据需求自定义报表，组合不同维度。 12. 不受限的维与聚合层次：允许用户自由定义维度和聚合级别，以适应不同的分析需求。 OLAP与OLTP（Online Transaction Processing）的主要区别在于，OLAP面向分析型用户，处理大量聚合数据，而OLTP面向事务型用户，处理频繁的增删改查操作。OLAP基于的技术更侧重于数据的预计算和存储优化，以提升分析效率。 多维是OLAP的核心概念，包括维的层次关系（如时间维的年、季、月层次）、类关系（对维的不同划分），以及多维数据库和多维视图。数据立方体是多维分析的典型代表，它提供了一种高效存储和计算聚合数据的方法，而超立方体则允许在更多维度上扩展这个概念。 OLAP技术致力于提供一个强大且易于使用的分析环境，使得业务分析师可以深入理解数据，发现潜在的业务模式，从而支持决策制定。