Oracle数据仓库中的OLAP及ODM技术分析
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(五)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异在现代信息化的背景下，数据处理和数据存储成为了企业发展的重要环节。
为了满足不同层次的需求，数据仓库的设计与建模变得至关重要。
在这个过程中，OLAP（Online Analytical Processing）与OLTP（Online Transaction Processing）系统的差异起到了关键的作用。
本文将探讨数据仓库设计与建模中OLAP与OLTP系统之间的差异，并分析其对企业的影响。
一、OLAP与OLTP系统的定义和特点OLAP系统是面向分析和决策支持的系统，用于处理大量复杂的数据。
它通过多维数据分析和交互式查询等功能，帮助用户发现数据中隐藏的模式和趋势，从而进行有效的决策。
OLAP系统支持多维数据模型，以及灵活的查询和报表功能。
相比之下，OLTP系统主要用于处理企业日常的事务数据，如订单处理、库存管理等。
它注重事务的快速处理和数据的准确性，对数据库的读写负载要求较高。
二、系统架构的差异OLTP系统一般采用联机事务处理（OLTP）架构，通过将数据存储在关系型数据库中，提供高并发的事务处理能力。
OLAP系统则倾向于采用联机分析处理（OLAP）架构，通过将数据存储在多维数据模型中，提供更高效的数据分析和决策支持功能。
在OLTP系统中，数据经常发生更新、插入和删除操作，而在OLAP系统中，数据主要用于查询和分析。
三、数据模型的差异对于OLTP系统而言，常用的数据模型是关系模型，通过实体关系图对数据进行描述。
这种模型适合存储和处理大量的交易数据，实现高效的事务处理。
而在OLAP系统中，常用的数据模型是星型模型和雪花型模型。
这种模型以事实表和维度表为核心，通过维度属性和度量指标的关联，实现高效的多维数据分析。
四、数据处理的差异OLTP系统注重对数据的实时处理和快速响应，要求高并发的读写能力。
为了满足这种需求，OLTP系统采用了细粒度的事务控制和索引优化等技术。
数据仓库与OLAP技术
数据挖掘
数据集市类型
按照数据获取来源： 独立型：直接从操作型环境获取数据; 从属型：从企业级数据仓库获取数据;
数据挖掘
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市 从 数据集市 到 全局数据仓库
数据挖掘
数据粒度
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细 化或综合程度的级别;
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小;同 时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度; 是设计数据仓库的一个最重要方面;
粒度可以分为两种形式： 按时问段综合数据的粒度 按采样率高低划分的样本数据库;
数据挖掘
粒度的一个例子
小的时间段粒度统计而成的数据;其数据量较细节及 数据少得多 当前细节级：存储最近时期的业务数据;反映当前业 务的情况;数据量大;是数据仓库用户最感兴趣的部 分 早期细节级：存储过去的详细数据;反映真实的历史 情况;这类数据随着时间增加;数据量很大;使用频率 低;一般存储在转换介质如磁带中
数据挖掘
2 3 数据组织结构和形式
分割问题的焦点不是该不该分割而是如何去分 割的问题;
数据挖掘
数据分割
一般在进行实际的分析处理时;对于存在某种相关性的 数据集合的分析是最常见的;如对某时间或某时段的数 据的分析;对某一地区的数据的分析；对特定业务领域 的数据的分析等;将其有这种相关性的数据组织在一起; 就会提高效率;
数据挖掘
数据分割的好处
数据挖掘
面向主题
主题Subject：特定的数据分析领域与目标; 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持; 主题是一个抽象的概念;是在较高层次上将企业信息系
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(七)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异前言在当今信息时代，数据成为了企业和组织的重要资产之一。
为了更好地管理和利用这些海量的数据，数据仓库设计与建模成为非常重要的技术。
而在数据仓库设计与建模中，OLAP（On-Line Analytical Processing）和OLTP（On-Line Transaction Processing）系统是两种常用的应用模式。
本文将从不同角度来探讨OLAP与OLTP系统的差异，并分析其特点与适用场景。
一、概念简介1. OLAP系统OLAP系统是指在线分析处理系统，在数据仓库中被广泛应用于决策支持和业务分析。
它通过多维数据分析的方式，提供灵活的查询和报表功能，帮助用户更好地了解和分析企业的经营情况和趋势。
2. OLTP系统OLTP系统是指在线事务处理系统，用于支持日常的交易和业务操作。
它注重高并发、高效率的数据处理能力，通过实时的事务处理，记录和管理企业的日常业务数据。
二、差异点辨析1. 数据处理方式OLAP系统主要通过批量处理的方式对数据进行分析，常常需要对大批量的历史数据进行全面的统计，以揭示潜在的商业认识。
相对而言，OLTP系统更注重实时的数据处理，对每一笔交易都进行记录和处理。
2. 数据查询与报表需求OLAP系统提供灵活的查询和报表功能，可以根据不同维度（如时间、地域、产品等）对数据进行透视和分析。
而OLTP系统则更依赖于事务处理，主要用于日常的数据录入、修改和查询。
3. 数据设计方式在数据设计方面，OLAP系统更关注数据的冗余和维度的设计。
它通过多维数据模型（如星型模型和雪花模型）来实现数据的高效查询和分析。
OLTP系统则更注重数据的一致性和可靠性，往往采用规范化的数据模型设计。
4. 用户需求和访问模式OLAP系统的用户主要是决策者和分析师，他们对数据进行复杂的分析和决策支持。
而OLTP系统的用户主要是日常的业务操作人员，他们更关注数据的录入和处理。
数据仓库的构建与OLAP分析
数据仓库的构建与OLAP分析在当今信息爆炸的时代，企业和组织需要处理庞大的数据量，并从中获取有价值的信息和洞察力。
为了实现高效的数据管理和分析，数据仓库的构建和OLAP（联机分析处理）已经成为了重要的技术手段。
本文将介绍数据仓库的构建过程以及OLAP在数据仓库中的应用。
1. 数据仓库的构建1.1 数据仓库的概念数据仓库是指将来自各种数据源的、按照一定规则加工处理后储存在一个统一、集成的数据存储区域中的数据集合。
它是用于支持决策分析和业务智能的基础设施。
1.2 数据仓库的架构数据仓库的架构通常包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节。
首先，从各种数据源中提取数据，并进行初步的清洗工作，如去除重复数据和处理缺失值。
然后，对提取的数据进行转换和整合，以满足数据仓库的数据模型和规范。
最后，将经过处理的数据加载到数据仓库中。
1.3 数据仓库的设计原则在进行数据仓库的设计时，需要考虑以下原则：- 数据整合性：确保不同数据源的数据能够正确地整合到数据仓库中。
- 数据一致性：保证数据在不同时间点和不同维度上的一致性。
- 查询性能：设计合理的数据存储结构，以提供高效的查询性能。
- 数据安全性：对敏感数据进行保护，并设置适当的权限控制。
2. OLAP分析2.1 OLAP的概念OLAP（联机分析处理）是一种面向数据仓库的多维、高度交互式、快速的数据分析和查询技术。
它通过提供灵活的维度分析和聚集计算功能，帮助用户更好地理解和分析数据。
2.2 OLAP的基本操作OLAP的基本操作包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Rotate）和透视（Pivot）等。
切片操作可以在一个或多个维度上对数据进行过滤。
切块操作可以从数据集中选择特定的维度和数据进行分析。
钻取操作可在数据的不同层次之间进行导航。
旋转操作可以改变数据的展示方式，以得到更直观的分析结果。
透视操作可以对数据进行领域间的转换和分析，提供全新的视角。
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
数据仓库中的OLAP多维查询技术研究
数据仓库中的OLAP多维查询技术研究随着信息技术的发展，企业和组织面临着庞大的数据量和多样化的数据类型。
为了更好地管理和分析这些数据，数据仓库成为了一种重要的数据存储和查询系统。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）多维查询技术被广泛应用。
本文将研究数据仓库中的OLAP多维查询技术，探讨其基本概念、优势、实现方法以及应用领域。
一、OLAP多维查询技术的基本概念OLAP多维查询技术是指通过在数据仓库中进行多维数据的查询与分析。
与传统的关系型数据库查询技术相比，OLAP 多维查询技术更加强调数据的分析和决策支持功能。
它采用了多维的数据结构，将数据组织为多个维度，并通过消除数据冗余和提供数据汇总与分析功能，为用户提供了更加方便、直观的数据查询和分析工具。
二、OLAP多维查询技术的优势1. 多维数据结构：OLAP多维查询技术将数据组织为多个维度，提供了更加灵活和直观的数据查询和分析视角。
用户可以通过选择不同的维度和指标组合，快速得到所需的数据分析结果。
2. 高性能查询：OLAP多维查询技术利用数据预计算和多维索引等技术来优化查询性能。
它可以快速并且高效地进行复杂的数据聚合计算，满足用户对实时、快速的查询需求。
3. 决策支持功能：OLAP多维查询技术提供丰富的数据分析和决策支持功能，可以对数据进行多维分析、趋势分析、对比分析等。
这些功能有助于用户更好地理解和掌握数据，从而更好地做出决策。
4. 数据安全性：OLAP多维查询技术可以对用户权限进行管理，保证数据的安全性。
只有具有相应权限的用户可以访问和操作数据。
这有助于保护企业和组织的核心数据，防止数据泄露和滥用。
三、OLAP多维查询技术的实现方法1. 多维数据模型：OLAP多维查询技术采用了多维数据模型来组织数据。
常见的多维数据模型包括星型模型、雪花模型和星座模型等。
这些模型通过将事实表与维度表进行关联，构建了多维数据结构，为用户提供了多维的数据查询和分析能力。
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估在大数据时代，数据分析变得越来越重要，尤其是对于企业来说，良好的数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化运营策略以及制定精确的业务决策。
数据仓库架构中的在线分析处理（OLAP）技术在大数据分析中发挥着重要的作用，并且在应用过程中取得了显著的效果。
首先，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供实时、多维度的分析。
大数据时代的数据量巨大且复杂，传统的关系型数据库已经无法满足对这些数据进行高效分析的需求。
而OLAP技术通过对数据进行多维度的切片、透视、切块等操作，使得用户可以迅速地从各个角度深入分析数据。
这种多维分析的能力不仅能够帮助企业发现数据之间的潜在关联，还能够帮助企业进行趋势分析、模式识别等。
其次，数据仓库架构中的OLAP技术具有高度可扩展性。
在大数据分析中，数据量的增长速度极快，传统的数据库系统可能会面临存储容量不足、性能下降等问题。
而OLAP技术采用的多维数据存储结构以及预处理技术，使得数据的查询和分析可以在多个维度上进行，并且能够通过添加更多的服务器来实现系统的扩展。
这种高度可扩展性使得企业可以更好地应对日益增长的数据量，保证分析的准确性和效率。
此外，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供自助式分析。
在传统的数据分析中，数据科学家或者分析师需要依赖技术团队提供的报表、图表等分析结果来支持业务决策。
而OLAP技术使得数据分析变得更加自主，用户可以通过可视化的界面进行数据的探索和分析，不再需要依赖专业知识。
这种自助式分析的能力不仅提高了业务用户的工作效率，还可以促进数据驱动决策的普及，推动企业的创新和发展。
当然，要评估数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的效果，需要综合考虑多方面的因素。
首先是数据的准确性和完整性。
大数据分析的结果直接依赖于输入的数据质量，如果数据质量不好，无论采用任何技术都不可能得到准确的结果。
因此，在应用OLAP技术之前，需要确保数据源的质量可靠，可以通过数据清洗、数据归一化等方法来提高数据的准确性和完整性。
数据仓库设计与 OLAP 技术研究
数据仓库设计与 OLAP 技术研究数据仓库是一种用于支持企业的决策制定和执行的架构。
随着大量数据的产生，数据的价值越来越重要。
数据仓库不仅仅是存储数据的地方，更是将数据转化为信息的地方。
随着 OLAP（联机分析处理）技术的应用，数据仓库成为了现代企业中不可或缺的一部分。
一、数据仓库的设计数据仓库的设计要考虑到企业的数据产生量和类型，以及数据的存储位置。
一般情况下，数据仓库的存储方式采用了结构化数据模型，即星型模型和雪花模型。
星型模型是最简单的一种模型，包含一个中心表和多个维度表。
中心表是指事实表，用于存储与业务相关的数据，例如销售数量/额等。
维度表则是用于描述事实表的属性和属性值，例如时间、商品、地区等。
雪花模型是在星型模型的基础上扩展而来。
在原有中心表和维度表的基础上，通过多级维度表的方式来展开维度的层次结构，使得模型更加灵活和细致。
二、OLAP 技术OLAP 技术是用于分析多维数据的一种技术。
它的主要功能是对大规模数据进行多维度分析、查询、统计和展示，以帮助决策者更好地理解业务，做出正确的决策。
OLAP 技术被广泛应用于数据挖掘、商业智能和大数据分析等领域。
它可以为企业提供更加灵活和细致的数据分析服务，帮助企业发现数据中的价值并进行更加精准的决策。
三、数据仓库的应用数据仓库可以被广泛应用于企业的各个领域。
比如在销售领域，数据仓库可以记录销售数据和销售人员的相关信息，并通过 OLAP 技术进行分析，帮助企业了解销售趋势和业务增长的方向；在运营领域，数据仓库可以记录企业的运营数据和成本数据，并通过 OLAP 技术进行分析，帮助企业了解运营效率和成本结构的情况，并采取相应的措施进行调整。
同时，数据仓库还可以帮助企业实现数据的共享和沟通。
通过数据的集成和分析，数据仓库可以统一企业中的各种数据源，协调企业内部的不同业务部门，让企业内部沟通更加顺畅和高效。
四、总结数据仓库和 OLAP 技术成为了企业决策制定和执行中不可或缺的一部分。
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１Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术
在传统的数据仓库技术中，数据访问技术经常分为两部分，复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器，而复杂度较高的联机分析处理应用（ＯＬＡＰ）程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。
虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能，查询性能更好，但系统的维护十分困难。
多维数据库需要从数据仓库复制数据，获取数据的时间延迟相当长，并需要独立的管理过程，专门的数据建模、ＥＴＬ过程、安全措施和灾难恢复方案。
特别是当数据仓库的容量迅速膨胀时，系统性能会急剧下降，使数据访问应用变得不可使用。
１．１ＯＬＡＰ的体系结构
Ｏｒａｃｌｅ数据库作为数据仓库的核心和引擎，它集成了ＯＬＡＰ，Ｏｒａｃｌｅ数据库的ＯＬＡＰ选项是一种可用的关系多维数据库。
多维技术和关系技术共存在同一平台上，实现了数据可管理性和分析能力之间的平衡。
通过对ＳＱＬ的扩充以及在关系数据库中提供ＯＬＡＰ功能，支持复杂分析查询和提供卓越性能的同时，简化了数据迁移过程并降低了维护数据的费用。
１．２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中ＯＬＡＰ的相关特点
与传统的多维数据库相比，它集成了ｏｒａｃｌｅ数据库管理系统的优势。
（１）由于ＯＬＡＰ集成在Ｏｒａｃｌｅ数据库中，将所有的管理任务整合到单一的数据库中，从而简化了管理。
（２）Ｏｒａｃｌｅ数据库提供了基于角色的权限管理，没有授权的用户是无法访问Ｏｒａｃｌｅ数据库的。
数据库中的所有数据，包括ＯＬＡＰ数据，都得到了单一安全策略的保护。
所有的用户都被定义在单一的用户目录中，通过标准的Ｏｒａｃｌｅ安全功能，例如ＧＲＡＮＴ和ＰＲＩＶＩＬＥＧＥ来分配权限。
（３）Ｏｒａｃｌｅ数据库是能够对关系和多维数据同时提供ＳＱＬ和ＯＬＡＰＡＰＩ访问的数据库。
应用程序开发者可选择使用ＯＬＡＰＡＰＩ的计算和多维数据功能，或使用标准的ＳＱＬ访问多维数据，任何ＯＬＡＰ计算都可通过ＳＱＬ进行查询。
提供ＡｎａｌｙｔｉｃＷｏｒｋｓｐａｃｅＭａｎａｇｅ（简称ＡＶＭ）。
它是完全集中于分析工作区中维度模型定义和实施的管理工具。
通过它可以方便地创建维表及其结构、事实表以及多维数据库与关系数据库之间的映射，并不需要编程就可实现各种运算。
如最大、最小、平均、加权平均、比率和求和运算。
并通过ｏｒａｃｌｅ提供的ＯＬＡＰＤＭＬ语言，这是一种过程编程语言，可用于表达各种类型的计算、设计自定义分析函数以及控制与多维数据类型相关的数据加载和计算过程。
Ｏ－ＬＡＰＤＭＬ集成了大量的分析函数，可用于产生任何类型的多维计算。
如汇总、分配／ｎ分摊、数据选择、财务、预测和回归、数学和统计、模型、定制维度成员等函数类型。
通过ＳＱＬ和ＰＬ／ＳＱＬ以及ＯＬＡＰＷｏｒｋｓｈｅｅｔ工具可以访问ＯＬＡＰＤＭＬ。
２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术
数据挖掘可以帮助用户发现在数据中隐含的有用信息和规律。
Ｏｒａｃｌｅ数据库中集成了数据挖掘功能，它避免了把大量数据卸载到外部专用分析服务器的复杂过程。
所有的数据挖掘功能都嵌入到了Ｏｒａｃｌｅ数据库中，这样，数据准备、模型建立以及模型评估活动都在数据库内进行。
ＯＤＭ可通过Ｊａｖａ和ＰＬ／ＳＱＬ应用程序程序员接口（ＡＰＩ）以及数据挖掘客户端访问ＯＤＭ模型构建和模型计分函数，并提供了多种模型建立向导（Ｗｉｚａｒｄ），能够协助业务分析人员和开发人员快速地建立数据挖掘模型和对模型进行检验。
Ｏｒａｃｌｅ数据挖掘可以为多种数据挖掘算法提供支持，这些算法包括属性重要性、分类和回归、集群、关联、特性提取、文本挖掘、序列匹配和比对—ＢＬＡＳＴ等算法。
３结语
随着数据仓库技术的广泛应用，许多数据库厂商纷纷提出数据仓库解决方案。
作为全球最大的关系数据库厂商，Ｏｒａｃｌｅ公司也提出了自己的数据仓库解决方案。
与传统的数据仓库解决方案相比，Ｏｒａｃｌｅ公司提出了完整的数据仓库架构与集成方案。
Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ及ＯＤＭ技术分析
□李发军
（西北民族大学榆中校区计算机科学与信息工程学院甘肃・兰州７３０１２４）
摘要：本文对Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术，以及Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术进行分析研究。
关键词：ＯｒａｃｌｅＯＬＡＰＯＤＭ
中图分类号：Ｃ９１４文献标识码：Ａ文章编号：１００７－３９７３（２００７）１０－０８８－１
信息化之窗
８８
科协论坛・２００７年第１０期（下）。