数据仓库系列7-OLAP是什么

什么是OLAP？

在线分析处理 (Online Analytical Processing: OLAP)是一类允许用户同时分析来自多个数据库系统的信息的软件。它是一种使分析师能够从不同角度提取和查看业务数据的技术。

分析师经常需要对数据进行分组、聚合和连接。数据挖掘中的这些 OLAP 操作是资源密集型的。使用 OLAP 可以预先计算和预先聚合数据，从而加快分析速度。

OLAP 数据库被分成一个或多个多维数据集。多维数据集的设计方式使得创建和查看报告变得容易。OLAP 代表在线分析处理。

在本教程中，您将学习-

• OLAP 多维数据集
• OLAP的基本分析操作
• OLAP 系统的类型
• ROLAP
• MOLAP
• 混合OLAP
• OLAP 的优势
• OLAP 的缺点

OLAP 多维数据集：

OLAP 多维数据集

OLAP 概念的核心是 OLAP Cube。OLAP 多维数据集是一种为非常快速的数据分析而优化的数据结构。

OLAP Cube 由按维度分类的称为度量的数字事实组成。OLAP Cube 也称为超立方体。

通常，数据操作和分析使用简单的电子表格进行，其中数据值以行列格式排列。这是二维数据的理想选择。但是，OLAP 包含多维数据，数据通常来自不同且不相关的来源。使用电子表格不是最佳选择。多维数据集可以逻辑有序地存储和分析多维数据。

它是如何工作的？

数据仓库将从多个数据源和格式（如文本文件、Excel 表格、多媒体文件等）中提取信息。

提取的数据被清理和转换。数据被加载到 OLAP 服务器（或 OLAP 多维数据集）中，在那里预先计算信息以供进一步分析。

OLAP的基本分析操作

分析 OLAP 操作的四种类型是：

1. Roll-up (汇总)
2. Drill-down (挖掘)
3. Slice and dice (切片与切块)
4. Pivot/rotate（透视/旋转）

1) 汇总：

汇总也称为“合并”或“聚合”。可以通过 2 种方式执行 Roll-up 操作

1. 缩小尺寸
2. 攀登概念层次结构。概念层次结构是根据事物的顺序或级别对事物进行分组的系统。

考虑下图

OLAP 中的汇总操作

• 在此示例中，城市 New jersey 和 Lost Angles 并卷入美国国家/地区
• 新泽西和洛杉矶的销售数字分别为 440 和 1560。上卷后变成 2000
• 在这个聚合过程中，数据是位置层次结构，从城市向上移动到国家。
• 在卷起过程中，至少需要去除一个或多个维度。在本例中，城市维度被删除。

2) 挖掘

在向下挖掘中，数据被分成更小的部分。它与汇总过程相反。它可以通过

• 向下移动概念层次结构
• 增加维度

OLAP 中的挖掘操作

考虑上图

• 季度 Q1 向下挖掘到 1 月、2 月和 3 月。相应的销售额也是寄存器。
• 在此示例中，添加了维度月份。

3）切片：

在这里，选择了一个维度，并创建了一个新的子立方体。

下图解释了切片操作是如何执行的：

OLAP 中的切片操作

• 使用 Q1 作为过滤器对维度时间进行切片。
• 一个新的立方体被完全创建。

切块：

此操作类似于切片。切割的不同之处在于您选择了 2 个或更多维度，从而创建了一个子立方体。

OLAP 中的切割操作

4) 透视

在透视中，您可以旋转数据轴以提供数据的替代表示。

在以下示例中，数据透视基于项目类型。

OLAP 中的枢轴操作

OLAP 系统的类型

OLAP 层次结构

OLAP 系统的类型

OLAP 类型	解释
关系OLAP（ROLAP）：	ROLAP 是一个扩展的 RDBMS，带有多维数据映射来执行标准的关系操作。
多维 OLAP (MOLAP)	MOLAP 在多维数据中实现操作。
混合在线分析处理 (HOLAP)	在 HOLAP 方法中，汇总的总数存储在多维数据库中，而详细数据存储在关系数据库中。这提供了 ROLAP 模型的数据效率和 MOLAP 模型的性能。
桌面OLAP(DOLAP)	在桌面 OLAP 中，用户从本地或桌面上的数据库下载部分数据并进行分析。DOLAP 的部署成本相对较低，因为与其他 OLAP 系统相比，它提供的功能很少。
网络OLAP（WOLAP）	Web OLAP 是可通过 Web 浏览器访问的 OLAP 系统。WOLAP 是一个三层架构。它由三个组件组成：客户端、中间件和数据库服务器。
移动OLAP：	移动 OLAP 帮助用户使用他们的移动设备访问和分析 OLAP 数据
空间OLAP：	SOLAP 旨在促进地理信息系统 (GIS) 中空间和非空间数据的管理

ROLAP

ROLAP 处理存在于关系数据库中的数据。事实和维度表存储为关系表。它还允许对数据进行多维分析，是增长最快的 OLAP。

ROLAP模型的优点：

• 数据效率高。它提供了高数据效率，因为查询性能和访问语言特别针对多维数据分析进行了优化。
• 可扩展性。这种类型的 OLAP 系统为管理大量数据提供了可扩展性，甚至在数据稳定增加时也是如此。

ROLAP 模型的缺点：

• 对资源的需求更高： ROLAP 需要对人力、软件和硬件资源的利用率高。
• 汇总数据限制。ROLAP 工具使用 SQL 进行聚合数据的所有计算。但是，对于处理计算没有设置限制。
• 查询性能慢。 与 MOLAP 相比，此模型中的查询性能较慢

MOLAP

MOLAP 使用基于数组的多维存储引擎来显示数据的多维视图。基本上，他们使用 OLAP 多维数据集。

混合OLAP

混合 OLAP 是 ROLAP 和 MOLAP 的混合。它提供了 MOLAP 的快速计算和 ROLAP 的更高可扩展性。HOLAP 使用两个数据库。

1. 聚合或计算的数据存储在多维 OLAP 多维数据集中
2. 详细信息存储在关系数据库中。

混合 OLAP 的好处：

• 这种 OLAP 有助于节省磁盘空间，并且它也保持紧凑，这有助于避免与访问速度和便利性相关的问题。
• 混合 HOLAP 使用多维数据集技术，可以为所有类型的数据提供更快的性能。
• ROLAP 是即时更新的，HOLAP 用户可以访问这个实时即时更新的数据。MOLAP 带来了数据的清理和转换，从而提高了数据的相关性。这带来了两全其美。

混合OLAP的缺点：

• 更高的复杂度： HOLAP 系统的主要缺点是它同时支持 ROLAP 和 MOLAP 工具和应用程序。因此，它非常复杂。
• 潜在的重叠：重叠的可能性更高，尤其是它们的功能。

OLAP 的优势

• OLAP 是适用于所有类型业务的平台，包括计划、预算、报告和分析。
• OLAP 多维数据集中的信息和计算是一致的。这是一个至关重要的好处。
• 快速创建和分析“假设”场景
• 轻松搜索 OLAP 数据库以获取广泛或特定的术语。
• OLAP 为业务建模工具、数据挖掘工具、性能报告工具提供了构建块。
• 允许用户按各种维度、度量和过滤器对立方体数据进行切片和切块。
• 它有利于分析时间序列。
• 使用 OLAP 可以轻松找到一些集群和异常值。
• 它是一个强大的可视化在线分析过程系统，可提供更快的响应时间

OLAP 的缺点

• OLAP 需要将数据组织成星型或雪花模式。这些模式实施和管理起来很复杂
• 单个 OLAP 多维数据集中不能有大量维度
• OLAP 系统无法访问事务数据。
• OLAP 多维数据集中的任何修改都需要对多维数据集进行完整更新。这是一个耗时的过程

概括：

• 数据仓库中的 OLAP 是一种使分析师能够从不同角度提取和查看业务数据的技术。
• OLAP 概念的核心是一个 OLAP Cube。
• 各种业务应用程序和其他数据操作都需要使用 OLAP Cube。
• 数据仓库中有五种主要的分析型 OLAP 操作：1) 汇总 2) 挖掘 3) 切片 4) 切块和 5) 透视
• 三种广泛使用的 OLAP 系统是 MOLAP、ROLAP 和混合 OLAP。
• 桌面 OLAP、Web OLAP 和移动 OLAP 是其他一些类型的 OLAP 系统。

参考 guru99