OLAP-联机分析处理基本概念

OLTP（On Line Transaction Processing）联机分析处理，它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，快速、可分析、多维性

• 逻辑概念

  维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）

  维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）

  维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）

  度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）

  OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。

  钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

  切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。

  旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

• 关于数据仓库

  事实上，随着数据仓库理论的发展，数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案。数据仓库系统的核心是联机分析处理，但数据仓库包括更为广泛的内容。

  概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。它本身包括三部分内容：

  1. 数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中心信息数据库中。
  2. 应用层：通过联机分析处理，甚至是数据挖掘等应用处理，实现对信息数据的分析。
  3. 表现层：通过前台分析工具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在用户面前。
  从应用角度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采用传统的报表，或者采用数理统计和人工智能等数据挖掘手段，涵盖的范围更广；就应用范围而言，联机分析处理往往根据用户分析的主题进行应用分割，例如：销售分析、市场推广分析、客户利润率分析等等，每一个分析的主题形成一个OLAP应用，而所有的OLAP应用实际上只是数据仓库系统的一部分。