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联机分析处理(数据库)

时间:2022-10-31 02:30:02 | 来源:信息时代

时间:2022-10-31 02:30:02 来源:信息时代

    联机分析处理 : 使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
20世纪60年代,关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型,促进了联机事务处理(OLTP)的发展。1993年,E.F.Codd又针对OLTP已经不能满足终端用户对数据库进行查询分析的需要,在一篇题为 《Providing OLAP to User-Analysts》(《为分析员用户提供联机分析处理》)的文章中介绍了联机分析处理(OLAP)概念。根据OLAP委员会的定义,OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
OLTP的主要任务是执行联机事务和查询处理。它们涵盖了一个组织的大部分日常操作,如购买、库存、制造、银行、工资、注册、记账等。而OLAP在数据分析和决策支持方面为用户或决策者提供服务。OLTP系统仅管理当前数据。OLAP系统则管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制;OLTP采用实体-联系模型和面向应用的数据库设计。而OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计;OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成,这种系统需要并行和恢复机制。OLAP系统的访问大部分是只读操作。
OLTP和OLAP的主要区别如表1所示。

表1 OLAP和OLTP的主要区别


 OLAPOLTP
用户决策人员、中高层管理人
操作人员
系统的
面向性
面向数据分析、分析驱动面向事务和查询处理,事
务驱动
数据
内容
历史数据、综合性数据当前数据,细节数据
数据库
设计
采用星型或雪花模型和
面向主题的数据库设计
采用实体-联系E-R模型
和面向应用的数据库设
视图涉及历史数据或不同组
织的数据
主要关注一个企业或部
门内部的当前数据
访问
模式
大部分是只读操作联机更新


实体-联系数据模型广泛应用于关系数据库设计。数据库模式由实体的集合和它们之间的联系组成。这种数据模型适用于OLTP。然而,数据仓库需要简明的、面向主题的模式,便于联机分析处理。因此,数据仓库和OLAP基于多维数据模型。多维数据模型可以以星型模式、雪花模式或星座模式等形式存在。该模型将数据看作数据立方体(data cube)形式,数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由维和事实定义。多维数组是多维数据模型的一种数据存储形式。
在多维数据模型中,数据组织成多维,每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种模式为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。OLAP的基本操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等分析动作,以求剖析数据使用户能够从多种维度、多个侧面、多种数据综合度查看数据,从而深入地了解包含在数据中的信息及其内涵。
基于多维数据模型,用户或分析者可以通过使用OLAP操作,搜索数据立方体中感兴趣的模式。尽管这些OLAP操作可以帮助用户探查数据,但这一过程不是自动的。数据立方体技术的进一步发展——“数据立方体发现驱动的探查”,将异常数据自动检测出来,并以可视化的方式展现给用户。

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