数据仓库 & 多维OLAP

什么是数据仓库？

数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化，并可用于支持管理决策的数据集合。

数据仓库的主要特征包括：

• 面向主题：数据仓库是按照主题来组织数据的，一个主题是与企业或组织中的一些业务活动或关注点相关联的数据。
• 集成性：数据仓库汇集了多个数据源的数据，这些数据在原来的数据源中可能分布在不同的表中，数据仓库将其组织为一张大表，方便查询分析。
• 相对稳定：数据仓库中的数据相对稳定，不会轻易被修改或删除，这保证了历史数据的完整性和一致性，并支持历史数据的分析。
• 历史数据：数据仓库关注历史数据，这些数据在数据仓库中被保留下来，以便进行历史趋势分析、比较、预测等。
• 支持决策：数据仓库的主要目的是支持管理决策，它能够提供多维度的数据、灵活的查询和分析方案，使管理者们更好的理解企业的运营情况和趋势。

什么是多维OLAP？

OLAP是“Online Analytical Processing”的缩写，它是一种多维的数据分析方法。多维OLAP技术是为数据仓库提供的一种查询与分析技术，也称为联机分析处理。它能够提供多维查询和分析功能，帮助用户更快速地获取多角度、多维度、多层次的数据分析结果。

多维OLAP通过数据立方体（data cube）的方式来组织数据。数据立方体是一种多维数据模型，它可以表达四维或更多维的数据集，例如时间、地理位置、销售指标等。数据立方体由多个维度（dimension）组成，每个维度包含若干个维值（dimension value），给出了这个维度所涉及的对象的不同特征。例如，在产品维度中，可以包括产品的种类、颜色、品牌等。

数据立方体支持多种分析功能，例如：

• 切片（slice）：按照一个或多个维度的制定维值选取数据子集。
• 切块（dice）：在某些维度上进行交叉分析。
• 旋转（pivot）：在不同的维度之间切换，以获得不同的视图。
• 钻取（drill down/up）：在某个维度继续向下或向上分解数据。

数据立方体的实现依赖于多种技术，例如关系型数据库（RDBMS）、多维数据库（MOLAP）和本体（ontology）等。

数据仓库与多维OLAP的关系

数据仓库和多维OLAP是紧密相关的，多维OLAP是数据仓库的重要应用之一。数据仓库提供了多维数据存储的基础，多维OLAP则是对数据仓库中数据的查询和分析。

与传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）不同，数据仓库和多维OLAP首先强调的是信息、知识和业务的面向，它们是按照用户的需求建立，并由用户不断调整。其次，数据仓库中大量的历史数据支持管理者们进行历史趋势分析、排除数据浮动的干扰、优化决策应对方案等。多维OLAP技术则是提供了高度灵活的多维度查询分析方案，为企业管理决策提供了更加全面和准确的支持。

总之，数据仓库和多维OLAP共同构成了一种高效的、全面的、面向管理决策的数据处理框架。