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2025-03-02 16:47本頁面
【正文】 下鉆操作，獲得新表如下：鉆 MOLAP和 ROLAP的對比表MOLAP ROLAP固定維 可變維維交叉計算 多維視圖行級計算 超大型數(shù)據(jù)庫讀 寫應(yīng)用 維數(shù)據(jù)變化速度快數(shù)據(jù)集市 數(shù)據(jù)倉庫 OLAP多維數(shù)據(jù)分析例如，以 “ 產(chǎn)品、城市、時間 ” 三維數(shù)據(jù)，如圖 MOLAP是基于 多維數(shù)據(jù)庫 存儲方式建立的OLAP；表現(xiàn)為 “ 超立方 ” 結(jié)構(gòu) ，類似于 多維數(shù)組 的結(jié)構(gòu)。 多維數(shù)據(jù)映射成 平面型的關(guān)系表 。OLAP的數(shù)據(jù)組織 ① 存取大量的數(shù)據(jù) ② 包含聚集的數(shù)據(jù) ③ 按層次對比不同時間周期的聚集數(shù)據(jù) ④ 以不同的方式來表現(xiàn)數(shù)據(jù) ⑤ 要包含數(shù)據(jù)元素之間的復(fù)雜的計算 ⑥ 能夠快速的響應(yīng)用戶的查詢 OLAP與 OLTP的關(guān)系與比較（ 3） OLAP與 OLTP對比（對比表）OLTP OLAP數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù) 綜合性數(shù)據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù)一次性處理的數(shù)據(jù)量小 一次處理的數(shù)據(jù)量大對響應(yīng)時間要求高 響應(yīng)時間合理用戶數(shù)量大 用戶相對較少面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動 面向分析，分析驅(qū)動 OLTP應(yīng)用要求多個查詢并行。（ 1） OLTPOLTP是低層人員利用計算機網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行查詢、增、刪、改等操作，以完成事務(wù)處理工作。 如： 5維數(shù)據(jù)單元（牙膏，上海， 1998年 12月，批發(fā)，銷售額為 100000）。（ 5）多維數(shù)組 ： 一個多維數(shù)組可以表示為：（維 1，維 2， …… ，維 n，變量） 一個 5維的結(jié)構(gòu)，即（產(chǎn)品，地區(qū)，時間，銷售渠道，銷售額）。如 “ 某年某月某日 ” 是時間維的一個成員。如日、月、季、年是時間維的層次。如產(chǎn)品維、顧客維、時間維等。 （ 1）變量 ：變量是數(shù)據(jù)的實際意義，即描述數(shù)據(jù)“ 是什么 ” 。 11．靈活的報表生成 報表必須 充分反映 數(shù)據(jù)分析模型的多維特征 ，并可按用戶需要的方式來顯示它。 要求多維數(shù)據(jù)庫服務(wù)器能夠被不同的應(yīng)用和工具所訪問。 因此 OLAP的概念模型也應(yīng)是多維的。 OLAP準(zhǔn)則 （ 3）多維性 ：系統(tǒng)必須提供對數(shù)據(jù)分析的多維視圖和分析。 它體現(xiàn)了四個特征： （ 1）快速性 ：用戶對 OLAP的快速反應(yīng)能力有很高的要求。 OLAP的定義 OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析處理?；靖拍? OLAP是在 OLTP的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。 在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，聯(lián)機分析處理是重要的數(shù)據(jù)分析工具。多個星型模型通過相同的維，如時間維，連接多個事實表。 在上面星型模型的數(shù)據(jù)中 ，對 “ 產(chǎn)品表 ”“ 日期表 ”“ 地區(qū)表 ” 進行擴展形成雪花模型數(shù)據(jù)見下圖。雪花模型 雪花模型是對星型模型的擴展， 雪花模型對星型模型的維表進一步層次化 ，原來的各維表可能被擴展為小的事實表，形成一些局部的 “ 層次 ” 區(qū)域。 “ 事實表 ” 中存放大量關(guān)于企業(yè)的事實數(shù)據(jù)（數(shù)量數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)倉庫的存儲 數(shù)據(jù)倉庫是以多維表型的 “ 維表 — 事實表 ” 結(jié)構(gòu)形式組織的，共有三種形式： 星型模型 大多數(shù)的數(shù)據(jù)倉庫都采用 “ 星型模型 ” 。 兩維表，如通常的電子表格。 維就是相同類數(shù)據(jù)的集合 。 這種結(jié)構(gòu)形式工作效率更高。 現(xiàn)在，越來越普通的一種形式是 三層 C/S結(jié)構(gòu)形式，即在客戶與數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器之間增加一個 多維數(shù)據(jù)分析（ OLAP）服務(wù)器 。 數(shù)據(jù)倉庫采用服務(wù)器結(jié)構(gòu)， 客戶端 所做的工作有：客戶交互、格式化查詢、結(jié)果顯示、報表生成等。數(shù)據(jù)倉庫工具集（ 2）數(shù)據(jù)挖掘工具 從大量數(shù)據(jù)中挖掘 具有規(guī)律性知識 ，需要利用數(shù)據(jù)挖掘（ Data Mining）工具。數(shù)據(jù)倉庫工具集 多維分析工具（ OLAP工具） : 通過對信息的多種可能的觀察形式進行快速、一致和交互性的存取，這樣便利用戶對數(shù)據(jù)進行深入的分析和觀察。數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng) 分析工具集分兩類工具：（ 1）查詢工具 數(shù)據(jù)倉庫的查詢不是指對記錄級數(shù)據(jù)的查詢，而是 指對分析要求的查詢 。 信息引導(dǎo)器 ：使用戶容易訪問倉庫數(shù)據(jù)。 （ 3）管理部分 它用于管理數(shù)據(jù)倉庫的工作，包括： （ 1）對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的維護 （ 2）把倉庫數(shù)據(jù)送出給分散的倉庫服務(wù)器或DSS用戶 （ 3）對倉庫數(shù)據(jù)的安全、歸檔、備份、恢復(fù)等處理工作數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)（ 4）信息目錄部件（元數(shù)據(jù)） 數(shù)據(jù)倉庫的 目錄數(shù)據(jù)是元數(shù)據(jù) ，由三部分組成： 技術(shù)目錄 ：由定義部件生成，關(guān)于數(shù)據(jù)源、目標(biāo)、清理規(guī)則、變換規(guī)則以及數(shù)據(jù)源和倉庫之間的映象信息。數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)（ 1）定義部分
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