關(guān)于olap是什么簡(jiǎn)稱(chēng)，olap是什么這個(gè)問(wèn)題很多朋友還不知道，今天小六來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題，現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！
1、OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）。
2、什么是聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父E.F.Codd于1993年提出的，他同時(shí)提出了關(guān)于OLAP的12條準(zhǔn)則。
3、OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類(lèi)產(chǎn)品同聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 (OLTP) 明顯區(qū)分開(kāi)來(lái)。
4、當(dāng)今的數(shù)據(jù)處理大致可以分成兩大類(lèi)：聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-line transaction processing）、聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
5、OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。
6、OLAP是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢(xún)結(jié)果。
7、下表列出了OLTP與OLAP之間的比較。
8、OLTPOLAP用戶(hù)操作人員,低層管理人員決策人員,高級(jí)管理人員功能日常操作處理分析決策DB 設(shè)計(jì)面向應(yīng)用面向主題數(shù)據(jù)當(dāng)前的, 最新的細(xì)節(jié)的, 二維的分立的歷史的, 聚集的, 多維的集成的, 統(tǒng)一的存取讀/寫(xiě)數(shù)十條記錄讀上百萬(wàn)條記錄工作單位簡(jiǎn)單的事務(wù)復(fù)雜的查詢(xún)用戶(hù)數(shù)上千個(gè)上百個(gè)DB 大小100MB-GB100GB-TBOLAP是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多角度對(duì)信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取,從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。
9、OLAP的目標(biāo)是滿(mǎn)足決策支持或者滿(mǎn)足在多維環(huán)境下特定的查詢(xún)和報(bào)表需求,它的技術(shù)核心是"維"這個(gè)概念。
10、“維”是人們觀察客觀世界的角度,是一種高層次的類(lèi)型劃分。
11、“維”一般包含著層次關(guān)系,這種層次關(guān)系有時(shí)會(huì)相當(dāng)復(fù)雜。
12、通過(guò)把一個(gè)實(shí)體的多項(xiàng)重要的屬性定義為多個(gè)維(dimension)，使用戶(hù)能對(duì)不同維上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。
13、因此OLAP也可以說(shuō)是多維數(shù)據(jù)分析工具的集合。
14、OLAP的基本多維分析操作有鉆?。╮oll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉(zhuǎn)（pivot）、drill across、drill through等。
15、·鉆取是改變維的層次，變換分析的粒度。
16、它包括向上鉆?。╮oll up）和向下鉆取（drill down）。
17、roll up是在某一維上將低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)，或者減少維數(shù)；而drill down則相反，它從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察或增加新維。
18、·切片和切塊是在一部分維上選定值后，關(guān)心度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布。
19、如果剩余的維只有兩個(gè)，則是切片；如果有三個(gè)，則是切塊。
20、·旋轉(zhuǎn)是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）。
21、OLAP有多種實(shí)現(xiàn)方法，根據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。
22、ROLAP表示基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP實(shí)現(xiàn)（Relational OLAP）。
23、以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)為核心,以關(guān)系型結(jié)構(gòu)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的表示和存儲(chǔ)。
24、ROLAP將多維數(shù)據(jù)庫(kù)的多維結(jié)構(gòu)劃分為兩類(lèi)表:一類(lèi)是事實(shí)表,用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和維關(guān)鍵字;另一類(lèi)是維表,即對(duì)每個(gè)維至少使用一個(gè)表來(lái)存放維的層次、成員類(lèi)別等維的描述信息。
25、維表和事實(shí)表通過(guò)主關(guān)鍵字和外關(guān)鍵字聯(lián)系在一起,形成了"星型模式"。
26、對(duì)于層次復(fù)雜的維,為避免冗余數(shù)據(jù)占用過(guò)大的存儲(chǔ)空間,可以使用多個(gè)表來(lái)描述,這種星型模式的擴(kuò)展稱(chēng)為"雪花模式"。
27、MOLAP表示基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實(shí)現(xiàn)（Multidimensional OLAP）。
28、以多維數(shù)據(jù)組織方式為核心,也就是說(shuō),MOLAP使用多維數(shù)組存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
29、多維數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)中將形成"立方塊（Cube）"的結(jié)構(gòu),在MOLAP中對(duì)"立方塊"的"旋轉(zhuǎn)"、"切塊"、"切片"是產(chǎn)生多維數(shù)據(jù)報(bào)表的主要技術(shù)。
30、HOLAP表示基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實(shí)現(xiàn)（Hybrid OLAP）。
31、如低層是關(guān)系型的，高層是多維矩陣型的。
32、這種方式具有更好的靈活性。
33、還有其他的一些實(shí)現(xiàn)OLAP的方法，如提供一個(gè)專(zhuān)用的SQL Server，對(duì)某些存儲(chǔ)模式（如星型、雪片型）提供對(duì)SQL查詢(xún)的特殊支持。
34、OLAP工具是針對(duì)特定問(wèn)題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)與分析。
35、它通過(guò)多維的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢(xún)和報(bào)表。
36、維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度。
37、例如，一個(gè)企業(yè)在考慮產(chǎn)品的銷(xiāo)售情況時(shí)，通常從時(shí)間、地區(qū)和產(chǎn)品的不同角度來(lái)深入觀察產(chǎn)品的銷(xiāo)售情況。
38、這里的時(shí)間、地區(qū)和產(chǎn)品就是維。
39、而這些維的不同組合和所考察的度量指標(biāo)構(gòu)成的多維數(shù)組則是OLAP分析的基礎(chǔ)，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標(biāo)），如（地區(qū)、時(shí)間、產(chǎn)品、銷(xiāo)售額）。
40、多維分析是指對(duì)以多維形式組織起來(lái)的數(shù)據(jù)采取切片（Slice）、切塊（Dice）、鉆?。―rill-down和Roll-up）、旋轉(zhuǎn)（Pivot）等各種分析動(dòng)作，以求剖析數(shù)據(jù)，使用戶(hù)能從多個(gè)角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，從而深入理解包含在數(shù)據(jù)中的信息。
41、根據(jù)綜合性數(shù)據(jù)的組織方式的不同，目前常見(jiàn)的OLAP主要有基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的MOLAP及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的ROLAP兩種。
42、MOLAP是以多維的方式組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，ROLAP則利用現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)模擬多維數(shù)據(jù)。
43、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中，OLAP應(yīng)用一般是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的前端工具，同時(shí)OLAP工具還可以同數(shù)據(jù)挖掘工具、統(tǒng)計(jì)分析工具配合使用，增強(qiáng)決策分析功能。
本文分享完畢，希望對(duì)大家有所幫助。
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