数据仓库-关系OLAP介绍

概述

数据仓库(Data Warehouse)是指面向主题的、集成的、随时间变化的、不可更新的数据集合，用于支持管理者的决策。而关系OLAP(Relational OLAP)则是指在关系数据库系统上的OLAP操作。

数据仓库

数据仓库是数据集合的集合，包括多个数据集合，每一个数据集合均表示为多维数据结构。数据集合分为事实表和维度表两类，其中事实表描述业务的某些度量值，维度表描述事实表中的维度信息，如时间、地区、产品等。数据仓库主要用于支持决策。

数据仓库的特点

• 面向主题：以用户需求为主导，依据主题建模，与应用无关而更注重数据的逻辑概念。
• 集成的：各类数据来源、不同层次的数据及时、有效关联。
• 随时间变化：数据需被永久保留，数据版本管理、数据变化跟踪等动态管理。
• 不可更新：数据被写入后不再被修改，只是增量更新。

数据仓库的优势

• 客户关系的"综合画像"
• 增强企业的竞争优势
• 数据共享及数据信息整合
• 利用数据在业务操作时可以更好的洞察企业的弱点及市场机会。

关系OLAP

关系OLAP是指一类在关系数据库系统上的OLAP操作，与传统OLAP区别是建立在关系数据库系统之上以及多级聚集操作不需要在存储中预先进行，因此运算速度更快。

关系OLAP的基本概念

• 维度
• 度量
• 聚集
• 颗粒度

关系OLAP的优势

• 能独立地在关系数据库环境下运行。
• 可以进行复杂的查询，处理大量数据的能力更强。
• 更适用于复杂的临时查询、大量数据分析。

关系OLAP的不足

• 随着维度扩展和粒度细化会导致效率下降
• 数据过程采用E-R模型，只支持平面查询方式

总结

数据仓库和关系OLAP是一种将数据存储与分析相结合的全新思想，它可以快速地进行多维数据分析，并使管理者能够更好地利用数据来支持决策。