【正文】 OLAP多維分析技術(shù)建立在多維數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，涉及的重要概念列舉如下： 維 ——是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，屬性集合構(gòu)成一個維（如：時間維、地理維等）。 OLTP與 OLAP的比較，可用表 141以展示。采用 OLAP技術(shù)，用戶能靈活操縱某企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)，以多維數(shù)據(jù)模型的形式，從多方面、多角度來觀察數(shù)據(jù)的狀態(tài)，從而為決策分析提供有力支持。終端用戶的決策分析，需要對大量數(shù)據(jù)經(jīng)過計算而得到?jīng)Q策， Codd提出了多維數(shù)據(jù)模型的多維分析的概念，即出現(xiàn)了 OLAP技術(shù)的概念?！甭?lián)機分析處理（ OLAP）的概念，最早是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)奠基人 1993年提出的。那么，如何利用這些海量數(shù)據(jù)，完成面向決策分析的任務(wù)，傳統(tǒng)的 OLTP就難以勝任。例如，典型計費系統(tǒng)、航班售票系統(tǒng)等。 混合方法 ——可以認為是上面兩種方法的混合，既能利用自頂向下方法有計劃的戰(zhàn)略性特點，由能保持自底向上方法快速實現(xiàn)與較快應(yīng)用的優(yōu)點。 自底向上方法 ——從實驗與原型開始，先建部門數(shù)據(jù)集市，然后擴大到企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。 自頂向下方法 ——由總體規(guī)劃與設(shè)計開始，當對必須解決的業(yè)務(wù)應(yīng)用問題比較清楚，已掌握成熟的技術(shù)，可采用這種方法。 ②數(shù)據(jù)倉庫模式設(shè)計階段 :面對實際應(yīng)用問題，如何面向主題進行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計 (采用多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計星型、雪花等數(shù)據(jù)模式）是一個用戶、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)人員共同合作要完成的一個重要工作，有較大的難度。 ①數(shù)據(jù)準備階段 :主要是 ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、裝載），數(shù)據(jù)抽取是指從異構(gòu)多數(shù)據(jù)源中圍繞主題選取相關(guān)的數(shù)據(jù)，并要對這些數(shù)據(jù)進行清理，消除噪聲和不一致數(shù)據(jù)，并完成集成過程中的轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)具有集成性，表示方式一致，并轉(zhuǎn)換為適合聚集操作的有關(guān)形式。數(shù)據(jù)模式中的概念分層，為數(shù)據(jù)管理的分析綜合提供了方便。 ③整體型：整體型聚集函數(shù)既不滿足分配型，也不滿足代數(shù)型，例如取中位數(shù)（一組數(shù)的位數(shù)數(shù)是指數(shù)據(jù)按大小排序后，取居中的一個數(shù)，若有偶數(shù)個數(shù)，則取居中兩數(shù)的平均值）就是一個整體型聚集函數(shù)。例如，Avg（）可由 Sum（） /Count（）計算，其中 Sum（）與 Count（）都是分配型聚集函數(shù)。同理， Sum（）， Min（）， Max（）也是分配型聚集函數(shù)。例如：計算 Count（）可以這樣計算，先將數(shù)據(jù)立方體分割為若干個子立方體的集合，對每個子立方體計算 Count（），然后求和。度量可以根據(jù)所用的聚集函數(shù)而分成三類： ①分配型：假設(shè)數(shù)據(jù)劃分為 n個集合，函數(shù)在每一部分上計算得到一個聚集值。 度量（ Measure）的分類與計算 ——數(shù)據(jù)立方體的度量是一個數(shù)值函數(shù)，指的是對數(shù)據(jù)立方體的每一個點所求的值。圖 148， 149， 1410分別示例說明三種數(shù)據(jù)模式。常見的形式有：星型、雪花型以及事實星座型。 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 15 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 2）數(shù)據(jù)模式 采用數(shù)據(jù)模型來描述某一具體企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)，就引入了另一個概念 ——數(shù)據(jù)模式。 立方體比較直觀，便于圖示。事實是用數(shù)值度量的。例如，商店的維表可以包含屬性：商店名、地址、電話、經(jīng)理等。 N o . 3N o . 2N o . 1商 店1 季 度時 間（ 季 度 ）2 季 度3 季 度電 話 電 視P C 機 V C D4 季 度商 品2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 14 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 所有的銷售數(shù)據(jù)組織成立方體形式，以多維形式對數(shù)據(jù)建模和觀察，它由維和事實定義。 現(xiàn)舉例說明數(shù)據(jù)立方體的概念。 數(shù)據(jù)倉庫一般來說是基于多維數(shù)據(jù)模型（ MultiDimension Data Model）。它的系統(tǒng)組成體系機構(gòu)可用圖表示。 數(shù)據(jù)倉庫是在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上產(chǎn)生的一種數(shù)據(jù)集合，用于數(shù)據(jù)管理中的決策分析。 操 作 型 數(shù) 據(jù) 庫 數(shù) 據(jù) 倉 庫數(shù) 據(jù) 逐 個 記 錄 方 式 處 理 數(shù) 據(jù) 的 批 量 載 入 / 訪 問載 入訪 問修 改訪 問插 入刪 除2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 12 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 2） DBS與 DWS DBS是我們前面詳細講過的一種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，第一部分就概述了系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)的三大部分：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和用戶界面。 操 作 型 數(shù) 據(jù) 庫 數(shù) 據(jù) 倉 庫. 時 間 期 限 ： 當 前 到 6 0 ～ 9 0 天. 記 錄 更 新. 數(shù) 據(jù) 結(jié) 構(gòu) 包 含 或 不 包 含 時 間 元 素. 時 間 期 限 ： 5 ～ 1 0 年. 數(shù) 據(jù) 的 復 雜 快 照. 數(shù) 據(jù) 結(jié) 構(gòu) 包 含 時 間 元 素2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 11 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 非易失性：對于傳統(tǒng)的操作型數(shù)據(jù)庫通常是一次訪問或處理一到若干個記錄，可隨時對數(shù)據(jù)進行更新；但數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)具有非常不同的特性：其數(shù)據(jù)倉庫不進行一般意義下的數(shù)據(jù)更新。而數(shù)據(jù)倉庫中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)總是包含某種時間元素。 操 作 型 數(shù) 據(jù) 庫 數(shù) 據(jù) 倉 庫應(yīng) 用 A M ， F應(yīng) 用 B 1 ， 0應(yīng) 用 C x ， y應(yīng) 用 D 男 , 女M ， F編 碼應(yīng) 用 A 管 道 c m應(yīng) 用 B 管 道 i n c h e s應(yīng) 用 C 管 道 m c f應(yīng) 用 D 管 道 y d s管 道 c m屬 性 度 量應(yīng) 用 A 描 述應(yīng) 用 B 描 述應(yīng) 用 C 描 述應(yīng) 用 D 描 述描 述重 要 信 息 源？應(yīng) 用 A 類 型 c h a r ( 1 0 )應(yīng) 用 B 類 型 d e c ( 9 , 2 )應(yīng) 用 C 類 型 p i c ‘ 9 9 9 9 9 9 9 ’應(yīng) 用 D 類 型 c h a r ( 1 2 )類 型 c h a r ( 1 2 )沖 突 的 類 型 描 述2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 10 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 時變性：操作型數(shù)據(jù)庫一般的數(shù)據(jù)時間期限是 60～ 90天，而數(shù)據(jù)倉庫通常要存放 5～ 10年的數(shù)據(jù)；操作型數(shù)據(jù)庫含有“當前值”的數(shù)據(jù)，其準確性在訪問時是有效的，但此當前值數(shù)據(jù)能被更新。 操 作 型 數(shù) 據(jù) 庫 數(shù) 據(jù) 倉 庫（ 應(yīng) 用 ） （ 主 題 ）汽 車 保 險人 壽 保 險健 康 保 險意 外 傷 亡 保 險顧 客保 險 單保 險 費索 賠2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 9 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 集成性：面向應(yīng)用的操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，對不同應(yīng)用有不同的表示方法，而當數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫時，必須消除各種應(yīng)用問題的許多不一致性。 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 7 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 (1)概述 (2)數(shù)據(jù)倉庫的建立 ——數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)模式 (3)OLAP技術(shù) 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 8 Ch14. 2. 數(shù)據(jù)倉庫 (1)概述 1)數(shù)據(jù)倉庫的定義 現(xiàn)對數(shù)據(jù)倉庫定義中的 4個特性作進一步解釋 : 主題性：傳統(tǒng)的操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都是圍繞某一企事業(yè)單位的應(yīng)用來組織數(shù)據(jù)的，而數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)則是用于決策分析，要面向主題來組織數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在通常采用被稱為數(shù)據(jù)倉庫之父的 . Inmon的說法作為 定義 ：“數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數(shù)據(jù)集合，支持管理部門的決策過程”。 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 6 Ch14. 20世紀 80年代中期，提出了數(shù)據(jù)倉庫的概念。 非易失的 ：決策分析所需的數(shù)據(jù)不一定需要及時更新，通常只需兩種訪問方式：數(shù)據(jù)的初始化裝入和以讀為主的訪問。 時變的 ：決策分析不但需要反映當前情況的數(shù)據(jù)（如 2～ 3個月），還需要歷史數(shù)據(jù)（通常是 5～ 10年），以便分析變化趨勢，進行決策。這些數(shù)據(jù)有些來自各類數(shù)據(jù)庫，有些來自文件，也有些來自Inter網(wǎng)獲取的 HTML文件。這也正解釋高層管理人員對現(xiàn)行數(shù)據(jù)管理的一種批評 ——“數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏”。為什么呢？可從決策分析所需要數(shù)據(jù)有以下幾個方面的特征來看： 面向主題 ：決策分析都是圍繞一些主題而展開的，如銷售企業(yè)，圍繞顧客、供應(yīng)商、產(chǎn)品、銷售組織等主題，關(guān)注決策者關(guān)注的數(shù)據(jù)建模與分析，而不把注意力放在機構(gòu)的日常操作和事務(wù)處理。 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 5 Ch14. (2)數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生 數(shù)據(jù)管理對于高層管理人員，主要是進行決策分析。以下我們看到，在這種操作型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，想要構(gòu)建 DSS，有很大困難，是不適合的。在這一層次，數(shù)據(jù)管理的任務(wù)重要應(yīng)是對數(shù)據(jù)的決策分析。本書介紹的關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)，基于OLTP建立的信息系統(tǒng)，信息內(nèi)容適合綜合化處理，也可以較好地完成任務(wù)。本書介紹的關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)，建立相應(yīng)的聯(lián)機事務(wù)處理系統(tǒng)（ OLTP， Online Transaction Processing），顯然能很好地完成這項任務(wù)。2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 1 第四部分 新技術(shù)篇 1. 概述 2. 數(shù)據(jù)倉庫 3 .數(shù)據(jù)挖掘 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 2 Ch14. (1)數(shù)據(jù)管理的層次結(jié)構(gòu) (2)數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生 (3)從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘 2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 3 Ch14. (1)數(shù)據(jù)管理的層次結(jié)構(gòu) 下圖不同管理層次的三類信息系統(tǒng)： 決 策 支 持 系 統(tǒng)（ D S S ）管 理 信 息 系 統(tǒng)（ M I S ）事 務(wù) 處 理 系 統(tǒng)（ T P S ）戰(zhàn) 略 層 ： 高 層 管 理 人 員 完 成決 策 分 析戰(zhàn) 術(shù) 層 ： 中 層 管 理 人 員 完 成綜 合 性 的 數(shù) 據(jù) 管 理操 作 層 ： 基 層 管 理 人 員 完 成單 項 的 數(shù) 據(jù) 管 理2021年 6月 14日星期一 數(shù)據(jù)庫教程（沈 ） 4 Ch14. 事務(wù)處理系統(tǒng)（ TPS， Transaction Processing System） ——對于基層管理人員來說，所要完成的數(shù)據(jù)管理任務(wù)基本上是針對某種業(yè)務(wù)應(yīng)用來做單項性管理。對這個層次的信息系統(tǒng)來說，一般是掌握基層業(yè)務(wù)部門的操作信息、運行狀態(tài)、完成日常管理。 管理信息系統(tǒng)（ MIS， Management Information System） ——對于中層管理人員來說，所要完成的數(shù)據(jù)管理任務(wù)是起承上啟下的作用，一方面要綜合有關(guān)基層部門的有關(guān)信息，另一方面要向高層領(lǐng)導提供相關(guān)決策信息，并落實高層領(lǐng)導提出的全局性總目標。 決策支持系統(tǒng)（ DSS， Decision Support System） ——對于高層領(lǐng)導人員來說，主要的任務(wù)是制定企事業(yè)單位的總目標并提出落實總目標的方針與預算。目前，數(shù)據(jù)都是 DBMS統(tǒng)一管理，企事業(yè)單位都相應(yīng)建立起了操作型數(shù)據(jù)庫。在這種背景下，數(shù)據(jù)倉庫（ Data Warehouse）技術(shù)應(yīng)運而生。從決策分析的要求看，傳統(tǒng)的操作型數(shù)據(jù)庫，所建立 OLTP系統(tǒng)是很不合適的。對于決策分析的主題來說，所需的數(shù)據(jù)多為總結(jié)性數(shù)據(jù)，而不一定需要操作型數(shù)據(jù)庫大量存放的細節(jié)數(shù)據(jù)。 集成的 ：決策分析所需數(shù)據(jù)將是多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源，不但需要本單位的數(shù)據(jù)，也需要有關(guān)的其他單位的數(shù)據(jù)。所需的數(shù)據(jù)是多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源的集成。由于數(shù)據(jù)須在時間維上展開，數(shù)據(jù)量將是非常巨大的。 在這樣的背景下， 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)運而生 。到底什么是數(shù)據(jù)倉庫？可以有多種方式定義，很難提出一個嚴格的定義。 (3)從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘 對于構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫，如何使用？數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的用戶界面包括的若干決策工具和接口，其中一個重要的技術(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘（ Data Mining，簡稱維 DM，也稱為知識發(fā)現(xiàn) KDD， Knowledge Discovery in DB and DW）。下圖表示數(shù)據(jù)組織圍繞保險公司面向主題的一個例子。如圖示例說明數(shù)據(jù)倉庫的集成問題。而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)僅僅是一系列某一時刻生成的復雜的快照；操作型數(shù)據(jù)庫的基本結(jié)構(gòu)中可能包含也可能不包含時間元素，如年、月、日等。圖示例說明數(shù)據(jù)隨時間變化的問題。圖表示數(shù)據(jù)的非易失性問題。聯(lián)機操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要任務(wù)是執(zhí)行聯(lián)機事務(wù)和查詢處理，所以，這種系統(tǒng)也稱為聯(lián)機事務(wù)處理系統(tǒng)（ OLTP， Online Transaction Processi