OLAP 的核心概念
OLAP (在线分析处理) 是一种数据分析技术,它使用多维数据模型来组织和表示数据,通常以数据立方体的形式呈现。以下是:
✓多维数据模型
OLAP 使用多维数据模型来存储和组织数据,这种模型将数据组织成多个维度,每个维度代表一个分析角度。这种多维结构使得数据可以从不同的角度进行切片、切块、钻取和旋转等操作。
✓切片(Slicing)
切片是通过选择一个或多个维度的特定值来过滤数据,从而查看数据的子集。例如,在分析销售数据时,可以通过选择特定的产品类别和地区来切片数据,查看该产品类别在该地区的销售情况。
✓切块(Dicing)
切块是通过选择一个或多个维度的特定层级来划分数据,将数据分块展示。例如,在分析销售数据时,可以按照产品类别和地区的层级来切块数据,查看每个产品类别在不同地区的销售情况。
✓钻取(Drilling)
钻取是完成数据从一个维度层级到另一个维度层级的跳转。通过钻取,可以从总体数据深入到更具体的层级,或者从具体层级返回到总体层级。例如,在分析销售数据时,可以从总体销售额钻取到产品类别层级,再钻取到具体产品层级。
✓旋转(Pivoting)
旋转是指通过改变数据的展示方式,提供不同视角的观察数据。例如,在分析销售数据时,可以将产品维度和地区维度进行旋转,从产品视角切换到地区视角。
✓聚合(Aggregation)
聚合是对数据进行合并和计算,以获得更高层次的总结和摘要信息。例如,在分析销售数据时,可以对产品销售额进行聚合,计算出总销售额、按产品类别聚合的销售额等。
通过这些核心概念,OLAP 为用户提供了多维、多层次的数据分析能力,支持用户从不同角度和层级探索数据,发现数据中隐藏的模式和趋势。
OLAP 的分类

ROLAP
ROLAP 代表关系型联机分析处理(Relational OLAP),是一种 OLAP 技术。它使用关系型数据库作为数据存储引擎,将数据以表格形式存储在关系数据库中。由于基于成熟的关系数据库技术,ROLAP 具有以下优势:
⭐可以利用关系数据库的高性能查询优化器和索引机制
⭐支持大规模数据集和高并发查询
⭐数据存储和管理成本较低
然而,ROLAP 也存在一些局限性:
⭐由于使用关系数据库作为存储引擎,可能受限于关系数据库的性能和扩展性
⭐多维数据分析需要复杂的 SQL 查询语句
⭐对于高维度的数据分析可能存在性能瓶颈

MOLAP
指多维联机分析处理(Multidimensional OLAP),是另一种 OLAP 技术。它使用专门的多维数据存储引擎,将数据以多维数据模型的形式存储在多维数据立方体中。MOLAP 具有以下优势:
⭐针对多维数据分析进行了优化,查询性能更高
⭐支持快速的数据聚合和钻取操作
⭐支持复杂的多维数据分析和计算
但 MOLAP 也存在一些缺点:
⭐对存储空间的要求较高,特别是在处理大规模数据集时,需要占用大量的存储空间
⭐数据加载和维护成本较高
⭐可扩展性较差,难以处理海量数据

HOLAP
HOLAP 是指混合联机分析处理(Hybrid OLAP),结合了 MOLAP 和 ROLAP 的特点。它同时使用多维数据存储和关系数据库存储来存储数据,根据数据类型进行分别存储。HOLAP 具有以下优势:
⭐具有较快的查询能力和可伸缩性
⭐可以利用 MOLAP 的高性能多维分析和 ROLAP 的大数据处理能力
⭐在存储空间和查询性能之间达到平衡
HOLAP 通过智能数据分层策略,将常用的数据存储在多维数据立方体中以提高查询性能,而将详细数据存储在关系数据库中以节省存储空间。它可以根据实际需求动态调整存储策略,实现性能和存储空间的最佳平衡。
OLAP 与 OLTP 的区别
OLAP (在线分析处理) 和 OLTP (在线事务处理) 是数据处理和分析的两种不同方法,主要区别体现在以下几个方面:
数据模型
OLAP 使用多维数据模型,将数据组织成维度和度量的层次结构,支持复杂的数据分析和聚合操作。
OLTP 使用关系型数据模型,将数据组织成实体和关系的结构,如表格,适用于日常事务处理。
查询类型
OLAP 支持复杂的多维数据查询,如切片和切块、钻取和旋转等,用于数据分析和决策支持。
OLTP 主要执行简单的事务性查询,如插入、更新和删除等,用于日常业务操作。
性能要求
OLAP 对查询性能和复杂分析的响应时间要求较高,需要支持大规模数据集和复杂计算。
OLTP 对事务处理的性能要求较高,需要支持高并发的实时操作。
用户群体
OLAP 主要面向决策者和分析人员,用于数据挖掘、商业智能和决策支持。
OLTP 主要面向日常业务操作人员,用于处理日常事务。
数据来源
OLAP 数据通常来自 OLTP 系统,经过提取、转换和加载 (ETL) 过程整理到数据仓库中。
OLTP 数据来自日常业务应用系统的实时输入。
总的来说,OLAP 和 OLTP 分别侧重于不同的数据处理和分析需求,在数据模型、查询类型、性能要求等方面存在显著差异。选择合适的方法对于满足特定的业务需求至关重要。
OLAP 的应用场景

商业智能
在商业智能领域,OLAP(在线分析处理)扮演着至关重要的角色。OLAP 利用多维数据模型来存储和处理数据,使企业能够从多个维度和角度分析和观察业务数据,从而发现隐藏在数据中的潜在模式、趋势和见解。OLAP 技术支持在商业智能报表中进行交互式数据分析,并且能够高效处理复杂的查询和多维度数据透视,为数据分析提供强大的支持。通过 OLAP,企业可以更深入地了解业务运营情况,从而做出更明智的决策。

报告生成
OLAP 为报告生成提供了强大的支持。由于 OLAP 采用多维数据存储和处理方式,因此能够高效且灵活地生成各种报告,快速地汇总和展示复杂的业务数据。利用 OLAP 技术,企业可以轻松创建直观的报告,包括交叉表、透视表、图表等,帮助决策者更好地理解和分析数据。OLAP 的多维数据模型使报告生成过程更加灵活和高效,能够满足不同层级和维度的报告需求。

即席查询
OLAP 强大的查询能力支持即席查询(Ad-hoc Query)。通过 OLAP 引擎,用户可以快速提出复杂的查询,而无需提前预定义查询结构。这种灵活性让用户能够自由地探索数据,从不同角度深入分析业务情况。OLAP 的多维数据模型和高效的查询处理能力,使即席查询成为可能,大大提高了数据分析的效率和灵活性。

ETL 数仓分析场景
在 ETL(提取、转换、加载)过程中,OLAP 可以用于数据仓库的分析和优化。OLAP 的多维数据模型有助于更好地理解和优化数据的结构,从而提高数据仓库的性能和查询效率。通过 OLAP,企业可以对数据仓库中的数据进行多维度分析,发现数据质量问题,并优化数据模型和存储结构。此外,OLAP 还可用于数据质量分析和数据挖掘,支持数据仓库的整体建设和优化。在 ETL 和数据仓库场景中,OLAP 为数据分析和优化提供了强有力的支持。
OLAP 的优势

多维度交互式分析
OLAP 允许用户从多个角度交互式地分析多维数据。它包括三种基本的分析操作:合并(上卷)、下钻以及切片和切块。合并涉及在一个或多个维度上聚合可累积和计算的数据,允许用户查看更高级别(如销售部门或部门)的销售趋势。下钻功能允许用户浏览详细信息,并按个别产品或其他维度查看销售情况。切片和切块使用户能够从 OLAP 立方体中提取特定的数据集,并从不同的视角或维度查看。

快速分析和查询
OLAP 数据库针对复杂的分析和特殊查询进行了优化,可以比 OLTP 关系数据库快 100 倍以上地提供答案。这种性能优势主要归功于使用了聚合,它可以预先计算每个维度粒度组合的结果。所有可能的聚合和基础数据的组合包含了从数据中可以回答的每个查询的答案。

加快决策和简化分析
OLAP 系统预先计算和整合数据,允许业务分析师在需要时更快地生成报告,从而实现更快速、更准确的决策。OLAP 系统使复杂的数据分析对非技术业务用户来说更加简单,允许他们创建分析计算和报告,而无需学习数据库操作。OLAP 还提供了一个统一的平台,整合来自不同业务单位的数据,使经理和决策者能够看到更大的全景,并有效地解决问题。OLAP 还支持 "如果分析",以了解决策对整个业务的影响。
OLAP 的实现方式

MOLAP 实现方式
MOLAP(多维在线分析处理)是将数据存储在优化的多维数组存储中,而不是关系数据库中。MOLAP 通常由于专门的索引和存储优化而提供更好的性能,但在处理大量维度、预计算结果和稀疏数据时容易出现 "数据库爆炸" 的问题。

ROLAP 实现方式
ROLAP(关系在线分析处理)更多依赖于数据库来执行计算,通常比 MOLAP 更具可扩展性,但查询性能可能较慢。与 MOLAP 相比,ROLAP 在可使用的专门函数方面存在更多限制。

HOLAP 实现方式
HOLAP(混合在线分析处理)试图结合 ROLAP 和 MOLAP 的优势,允许快速预处理、良好的可扩展性和对高级功能的支持。HOLAP 将大量详细数据存储在关系数据库中,同时将聚合数据保存在单独的 MOLAP 存储中。

实现方式的权衡
每种 OLAP 实现方式在性能、可扩展性和功能方面都有自己的权衡。选择实现方式取决于所构建的 OLAP 系统的具体需求和特征。需要根据 OLAP 系统的数据量、维度数量、查询复杂度等因素来权衡选择何种实现方式。
如何构建 OLAP 系统
⭕构建多维数据模型
OLAP 系统的核心是一个 OLAP 立方体或多维立方体。该立方体由被称为度量的数值事实组成,这些度量按维度进行分类。度量位于由维度作为向量空间所跨越的超立方体的交点处。立方体元数据通常是从关系数据库中的星型模式、雪花模式或事实星座表中创建的。
⭕确定预计算聚合
OLAP 系统以复杂的聚合查询而著称,并针对读取性能进行了优化。这是通过使用预计算聚合来实现的,预计算聚合允许 OLAP 系统对查询提供非常快速的响应。然而,更新预计算聚合可能需要很长时间。
⭕实现存储和查询处理
有不同类型的 OLAP 系统,包括 MOLAP(在优化的多维数组中存储数据)和其他 MOLAP 工具(不预计算派生数据,而是按需计算)。总的来说,构建 OLAP 系统需要设计多维数据模型、确定适当的聚合进行预计算,并实现必要的存储和查询处理功能。
⭕集成数据仓库和 ETL 工具
构建 OLAP 系统还需要集成数据仓库和 ETL(提取、转换和加载)工具。数据仓库从不同来源收集信息并处理数据以备分析之用。ETL 工具自动检索、更改和准备数据,使其适合分析目的。ETL 工具在将信息转换为 OLAP 工具可用格式之前,会对来自各种来源的信息进行转换和标准化。
⭕部署 OLAP 服务器和分析工具
OLAP 服务器利用 ETL 工具将关系数据库中的信息转换为 OLAP 操作所需的格式。OLAP 数据库是连接到数据仓库的单独数据库,可以更轻松地创建 OLAP 数据模型,并防止数据仓库因 OLAP 分析而负担过重。最后,业务分析师使用 OLAP 分析工具与 OLAP 立方体进行交互,执行切片、切块和旋转等操作以获得洞见。
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