OLAP技术pdf

多维概念视图 2. 透明性 3. 存取能力 4. 稳定的报表性能 5. 客户/服务器体系结构 6. 维度的通用性 7. 动态稀疏矩阵处理 8. 支持多用户 9. 不受限的维间操作 10. 直观的数据操纵 11. 灵活的报表功能 12. 不受限的维与聚合层次 OLAP技术是在线分析处理（Online Analytical Processing）的缩写，它是一种为了支持复杂的分析操作，满足决策支持或者商业智能应用的需要而产生的技术。OLAP的核心是使用多维数据模型提供业务数据的多角度视图，并允许用户进行复杂的查询、分析和报表的生成。E.F.Codd在1993年提出了OLAP的12条规则，这些规则详细阐述了OLAP系统的理想特性，下面逐一解释这些规则所涉及的知识点。 1. 多维概念视图：OLAP通过多维数据模型，将数据呈现在多维的视图中，业务分析人员可以利用这种多维方式从不同的角度考察企业的运作。例如，企业可以根据时间、产品、市场、客户等不同维度来分析销售数据。 2. 透明性：OLAP系统对于用户而言是透明的，用户无需了解OLAP分析的具体实现方式和数据来源，以及数据的具体存储方式和存储技术。这样，用户可以专注于数据分析本身，而无需关心技术细节。 3. 存取能力：OLAP解决方案必须能够存取和处理来自企业中不同数据源的数据。它使用多维结构将信息汇总和呈现给用户，使得用户能够从各个维度查看数据。 4. 稳定的报表性能：OLAP系统需要保证在查询大量数据时，报表能够稳定地保持性能，不会因为数据量的增加而显著降低响应速度。 5. 客户/服务器体系结构：OLAP通常采用客户/服务器（Client/Server）的体系结构，以保证系统的可伸缩性。服务器负责处理数据和逻辑，而客户端则负责提供用户界面。 6. 维度的通用性：在OLAP系统中，所有的维度都应该具有通用的结构和操作特性。这意味着在一个维度上可以进行的操作，在另一个维度上也应当能够进行。 7. 动态稀疏矩阵处理：OLAP工具需要能够处理动态稀疏矩阵，这意味着它应该能够将基本物理数据单元配置给可能出现的维的子集，并提供动态可变的存取机制。 8. 支持多用户：OLAP系统必须能够在多用户环境下提供并发访问（查询和更新）能力，同时保证数据的完整性和安全性。 9. 不受限的维间操作：OLAP系统应允许在所有维度上提供所有类型的计算功能，为用户提供高度的灵活性和强大的分析能力。 10. 直观的数据操纵：OLAP系统提供了直观的数据操纵功能，用户可以自由地导航数据，并方便灵活地对数据进行操作。 11. 灵活的报表功能：OLAP系统应支持用户按照自己的需求，以任何方式组合维度，生成报表。 12. 不受限的维与聚合层次：OLAP系统允许用户合理确定维度和聚合层次，从而允许用户从宏观到微观不同层次上分析数据。 OLAP技术是商业智能领域的重要组成部分，它通过提供多维数据分析，帮助决策者更加直观地理解企业数据，从而快速做出科学决策。随着技术的发展，OLAP技术在处理大数据、实时分析以及在云计算平台上的应用等方面也在不断进步。