数据仓库课件2

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1、第4章OLAP技术本章学习目标：(1)通过OLAP技术概念介绍了解OLAP的发展和特点。(2)通过多维分析学习掌握多维的基本概念。(4)通过OLAP的实施掌握OLAP实施方法。(5)通过多维OLAP与关系OLAP的学习掌握多维OLAP与关系OLAP的概念。（6）通过OLAP技术评价学习掌握对OLAP技术的评价。第4章OLAP技术4.1OLAP技术概念4.2OLAP与多维分析4.3OLAP的实施4.4多维OLAP与关系OLAP4.5OLAP技术评价练习4.1OLAP技术概念在线分析处理或联机分析处理(OLAP，OnLineAnal

2、yticalProcessing)是一个应用广泛的数据仓库使用技术。两个特点:在线性(On_Line)，多维分析(Multi_Analysis)。4.1.1OLAP的发展OLAP主要是针对特定问题的联机数据查询和分析。在查询分析中，系统首先要对原始数据按照用户的观点进行转换处理，使这些数据能够真正反映用户眼中问题某一真实方面（“维”），然后以各种可能的方式对这些数据进行快速、稳定、一致和交互式的存取，并允许用户对这些数据按照需要进行深入的观察。4.1.2OLAP的特性1.快速性系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应。2.可分

3、析性用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，并以用户所希望的方式给出报告。3.多维性提供对数据分析的多维视图和分析。4.信息性能及时获得信息，并且管理大容量信息。4.2OLAP与多维分析4.2.1多维基本概念维、维的层次、维成员、多维数据集、数据单元、多维数据集的度量值和聚集1.维：用户的这些决策分析角度或决策分析出发点就是数据仓库中的维。如客户维、产品维。“上卷”：是指用户在数据仓库的应用中，从较低层次的数据开始逐步将数据按照不同的层次进行概括处理。“下钻”：是指从数据仓库中的高层数据开始逐步向低层数据探索，

4、了解组成概括数据的具体细节。数据仓库中的维，一般具有水平层次和垂直层次。水平层次由维度层次中相同级别的字段值构成，例如图4.1中的华东、华中和西南层次；垂直层次则由维度层次结构中具有不同级别的字段构成，例如图4.1中的华东、上海层次。销售地区西南华中华东四川云南河南湖北江苏上海图4.1维度层次关系2.多维数据集产品北京上海化妆品江苏玩具服装电器1234时间（月）销售数量：10000服装切片多维数据集可以用一个多维数组（维1，维2，…，维n，观察变量）来表示，例如，经典的时间、地理位置和产品的多维数据集可以表示为（时间、地理位置、

5、产品、销售数据）。3.维成员维的一个取值、不同维层次取值的组合、维成员描述所关心的主题在维中的位置数据单元可以表示为：（维1维成员，维2维成员，维3维成员，维4维成员，观察变量值）4.多维数据集的度量值度量值是多维数据集的核心值,是最终用户在数据仓库应用中所需要查看的数据。这些数据一般是销售量、成本和费用等。5.聚集立方体中包括很多层次，这些层次可以向用户提供某一层次的概括数据。通过聚集，形成基于维的有决策分析意义的一些数据交集。4.2.2多维分析1.多维的切片（维1，维2，……，维i成员，……，维n，观察变量）是多维数据集（维

6、1，维2，……，维i，……，维n，观察变量）在维i上的一个切片。2.多维的切块在（维1，维2，……，维i，……，维k，……，维n，观察变量）多维数据集上，对维i，……，维k，选定了维成员，那（维1，维2，……，维i成员，……，维k成员，……，维n，观察变量）就是多维数据集（维1，维2，……，维i，……，维k，……，维n，观察变量）在维i，……，维k上的一个切块4.2.2多维分析3.旋转2002年2003年1季度2季度3季度4季度1季度2季度3季度4季度北京市123564566134562355上海市134103988710213

7、99782天津市6773599673696294北京市上海市天津市2002年1季度123134672季度56103733季度4598594季度6687962003年1季度134102732季度56139693季度2397624季度5582944.2.2多维分析4.其它OLAP操作“上卷”（roll_up）、“下钻”（drill_down）、“钻过”（drill_across）和“钻透”（drill_through）等钻取操作。“上卷”是指沿某一个维的概念分层向上归约；“下钻”是上卷的逆向操作，它是沿某一个维的概念分层向下或引入新

8、的维来实现；“钻过”是指对多个事实表进行查询；“钻透”是指对立方体操作时，利用数据库关系，钻透立方体的底层，进入后端的关系表。OLAP的其它操作还有统计表中最高值和最低值的项数，计算平均值、增长率、利润、投资回报率等统计计算。4.2.3维的层次关系全国江苏北京上