武俊琢

[摘要]详细阐述不同的OLAP多维数据结构和多维数据分析的动作,针对OLAP的多维数据分析与数据仓库的多维数据组织形成相互结合、相互补充的关系进行较为深入的探讨。

[关键词]数据仓库联机分析处理多维数据分析

中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)1110077-01

一、引言

联机分析处理(Online Analytical Processing,OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入地观察。OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求,它的技术核心是“维”这个概念,因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

二、OLAP的多维数据结构

数据在多维空间中的分布总是稀疏的、不均匀的。在事件发生的位置,数据聚合在一起,其密度很大。因此,OLAP系统的开发者要设法解决多维数据空间的数据稀疏和数据聚合问题。事实上,有许多方法可以构造多维数据。

(一)超立方结构。超立方结构指用三维或更多的维数来描述一个对象,每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的各个部分都有相同的维属性。

这种结构可应用在多维数据库和面向关系数据库的OLAP系统中,其主要特点是简化终端用户的操作。超立方结构有一种变形,即收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并可加入额外的分析维。……