基于oracle的olap

Oracle OLAP，全称为基于Oracle数据库的在线分析处理（Online Analytical Processing），是一种高效的数据分析技术，特别适用于大型数据仓库和商业智能应用。在Oracle 10g中，OLAP功能被整合到了数据库系统中，提供了一套完整的解决方案，用于处理复杂的数据分析任务。 实验目的在于利用Oracle OLAP技术分析2009年至2010年上海、江苏、浙江三地的产品销售情况。在这个过程中，Oracle OLAP通过多维分析，能够快速地提供汇总数据，支持深度探索和决策制定。 实验工具主要包括两个：一是Oracle10g的Analytic Workspace Manager，这是一个图形化界面工具，用于创建、管理和维护OLAP数据仓库中的多维分析工作区。用户可以通过它来定义逻辑维和多维模型，进行数据建模。二是PL/SQL Developer，这是一款针对Oracle数据库存储过程的集成开发环境，强调易用性、代码质量和生产力，有助于提升开发效率。 在数据表设计阶段，采用了星形结构的数据仓库模型，这是OLAP分析中常见的数据组织方式。星形结构由一个事实表和多个维度表组成。事实表存储了业务交易的核心数据，如销售数量和价格，而维度表则包含了描述性的信息，如时间、地点和产品类型。在这个实验中，时间维包括年、季度和月三个层次，销售地点维包括省、市、区三个层次，销售产品类型维则包括产品分类和品牌。所有这些维度与事实表通过外键关联，形成一个完整的多维数据集。 实验步骤包括创建数据表、维护维度表和立方体，以及查看和操作OLAP报表。根据设计创建所需的9张表，并填充数据。接着，为每个维度（时间、地点、产品类型）维护其层次结构和成员关系。然后，建立事实表与维度之间的映射，构建立方体。通过度量数据查看器、维度旋转、筛选和上下钻探等功能，实现数据的多角度分析和交互式查询。 实验结果显示，通过Oracle OLAP，可以轻松地查看销售数据的汇总视图，调整维度布局，筛选特定时间段或区域的数据，以及深入探究具体细节。例如，通过维度旋转，可以改变报表的展示方式；通过筛选，可以只显示2009年之后的数据；通过上钻下探，可以从省级数据细化到市级或区级数据，从而获得更详尽的销售洞察。 总结来说，Oracle OLAP提供了强大的数据分析能力，结合Analytic Workspace Manager和PL/SQL Developer，使得用户能够高效地构建和操作多维数据模型，进行复杂的商业分析，以支持企业的决策制定。这种技术尤其适用于需要快速响应和深入理解大量历史数据的企业。