OLAP介绍.ppt

1、1,数据仓库、联机分析处理和数据挖掘,2,一数据仓库的定义和特点 二数据仓库的体系结构 三OLAP概述 四OLAP的基本操作 五OLAP的实现方法 六. 数据挖掘概述,内容提纲,3,数据仓库的 定义和特点,4,数据仓库的定义和特点,世界公认的数据仓库概念创始人W.H.Inmon在数据仓库（Building the Data Warehouse）一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是面向主题的、集成的、非易失的（稳定性）、随时间变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。,5,数据仓库的定义和特点,数据仓库的特点,6,数据仓库的定义和特点,面向主题的,8,数据仓库的定义和特点,

2、集成的,数据仓库,OLTP 应用,Current accounts,Loans,Customer,9,数据仓库的定义和特点,集成的,10,数据仓库的定义和特点,非易失的,11,数据仓库的定义和特点,非易失的,Operational Databases,First time load,Refresh,Refresh,Refresh,Purge or Archive,12,数据仓库的定义和特点,随时间变化的,13,数据仓库的定义和特点,随时间变化的,14,数据仓库的 体系结构,15,数据仓库的体系结构,数据仓库的数据结构,16,数据仓库的体系结构,数据仓库的体系结构,多维数据,OLAP工具,相关数

3、据集,DM工具,DB,DBMS,OLTP,17,OLAP概述,18,OLAP 概 述,什么是OLAP？ OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。 通过对信息（这些信息已经从原始的数据进行了转换，以反映用户所能理解的企业的真实的“维”）的很多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观察,19,OLAP 概 述,维（Dimension） 维是人们观察数据的特定角度。 例如，企业常常关心产品销售随着时间推移而产生的变化的情况，这时他是从时间的角度来观察产品的销售，所以时间就是一个维（时间维）。 企业也常常关心自己的产品在不同地区的销售分布情况，这时他是从地理

4、分布的角度来观察产品的销售，所以地理分布也是一个维（地理维）。,20,OLAP 概 述,维的层次 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多个描述方面，我们称这个描述方面为维的层次。 一个维往往具有多个层次，例如: 描述时间维时，可以从日期、月份、季度、年等不同层次来描述，那么日期、月份、季度、年等就是时间维的层次； 同样，城市、地区、国家就构成了一个地理维的多个层次。,21,OLAP 概 述,维成员 维的一个取值就称为该维的一个维成员。 如果一个维是多层次的，那么该维的维成员就是不同维层次的取值的组合。 例如，考虑时间维具有日期、月份、年这三个层次，分别在日期、月份、年

5、上各取一个值组合起来，就得到时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。,22,OLAP概述,OLTP与OLAP的差异,23,OLAP的 基本操作,24,OLAP的基本操作,钻取：在一个维内部沿着层次从上到下或从下到上的方向考察数据 上钻（Drill up） 下钻(Drill down) 切片/切块（Slice and dice） 固定某些维成员，对其它维进行考察 旋转（Pivot，rotate) 按不同顺序组织各个维，对结果进行考察,25,OLAP的基本操作,一个OLAP操作实例：,26,OLAP的基本操作,钻取（Dill up/Drill down）：,27,OLAP的基本操作,切片,28,O

6、LAP的基本操作,旋转 按不同顺序组织各个维，对结果进行考察,29,OLAP的 实现方法,30,OLAP的实现方法,OLAP服务器的实现方法 关系OLAP (ROLAP) 多维OLAP (MOLAP) 混合OLAP (HOLAP),OLAP Server,user,Warehouse,?,?,31,OLAP的实现方法,OLAP服务器的特征 查询性能 空间占用 分析查询能力,32,OLAP的实现方法,ROLAP服务器的原理,OLAP Server,user,Warehouse,Data cache,Live fetch,Cache,Query,Data,33,OLAP的实现方法,MOLAP服务器

7、的原理,OLAP Server,user,Warehouse,Query,Data,MDDB,Periodic load,34,OLAP的实现方法,HOLAP服务器的原理,OLAP Server,user,Warehouse,Fetch, cache,MDDB and cache,Periodic load,Query,Data,35,数据挖掘概述,36,数据挖掘概述,为什么需要数据挖掘？,数据挖掘,太多数据,有价值的知识,37,数据挖掘概述,数据挖掘的定义 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式（或知识）的非平凡过程。 需要指