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什么是联机分析处理？

联机分析处理是一种用于数据分析的数据库技术。在商业智能中，它使用户能够稳定、快速地以多维、多角度的形式深入观察信息，从而方便地分析业务所需的数据。联机分析处理可以使分析人员同时查询来自多个不同类型数据库的信息，方便分析人员做出更好的商业决策。

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联机分析处理的相关基本概念

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度量

在联机分析处理（OLAP）系统中，度量是用来描述数据实际含义的一组值，通常为数字值。它是从现实系统中抽象出来的，是最终分析者查看结果时重点关注的数值。度量值反映了业务活动的关键指标，如库存数量、成本金额、某个月份的销售额等。度量值是 OLAP 分析的核心，分析师通过观察和分析度量值来发现数据中的趋势和模式。
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维

维是分析员观察度量值的角度，当有大量数据与度量值有关系时，我们需要考虑和观察它内部的联系。维为度量值提供了上下文信息，使分析更加全面和有意义。比如，当我们分析某一类商品全年的"销售金额"这个度量值时，可以从"地区维"观察销售量与该地区的关系，也能从"时间维"分析该商品销售量与时间的关系。通过观察不同维度，分析师可以深入了解影响度量值的各种因素。
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维的层次性

在分析多维数据时，对度量值也可以在不同细致程度上进行分析。维具有层次结构，每个层次代表了不同的细节级别。例如，一个"时间维"的层次可以是日、月、季、年，一个"商品维"的层次可以是家电类、美妆类、服饰类、清洁类等。还可以按照价格、消费人群等其他维度划分。通过在不同层次上分析度量值，分析师可以获得更深入的见解。
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维的成员和多维数组

维的成员是维的一个具体取值，比如，对具有洲、国家、省、市四个层次的 "地区维" 来说，"亚洲中国江苏省苏州市" 就是其中的一个维成员。一个多维数组的表示形式为（维 1，维 2，...，维 n，度量值），例如，一个关于商品销售的三维数组是（时间、地区、种类、销售额），那它的一个数据成员就可以为：（2022 年 9 月，深圳市，电热毯，200 万）。多维数组将度量值与相关维度的成员关联起来，为 OLAP 分析提供了结构化的数据模型。

联机分析处理的基本多维分析方法

一般的数据都是按照三个或多个维度进行分类的，和我们以前学习过的坐标类似。为了方便分析员能够从多个维度、多个层面了解数据蕴含的信息，联机分析处理会把从不同数据源收集到的数据组织整理成数据立方，支持切片、钻取以及旋转等操作。

切片与切块

在联机分析处理（OLAP）中，切片和切块是两种常用的数据操作技术。切片是指从多维数据集中选择一个或多个维度的特定值进行统计分析。例如，在一个包含时间、地区、产品和销售额四个维度的多维数据集中，选择地区维度为 "深圳" 的所有数据，就形成了一个切片（时间，深圳，产品，销售额）。切块则是限制某个维度的取值范围，从而缩小分析的数据范围。比如，将时间维度限制在 2022 年 1 月到 2022 年 9 月，就形成了一个切块（2022 年 1 月至 2022 年 9 月，地区，产品，销售额）。通过切片和切块，分析人员可以专注于感兴趣的数据子集，从而更高效地进行数据分析。

钻取

钻取是 OLAP 中另一种常用的数据操作技术，分为下钻和上卷两种操作。下钻是指在现有数据的基础上增加一个或多个维度，从而获得更详细的数据视图。例如，在一个包含地区和产品两个维度的数据集中，如果再增加时间维度，就实现了下钻操作。相反，上卷则是将某些维度上的细分数据合并，从而获得更高层次、更综合的数据视图。钻取操作使分析人员能够在不同的粒度级别上探索数据，既可以深入细节，也可以放眼全局，从而更全面地理解数据。

旋转

旋转是 OLAP 中的另一种数据操作技术，它改变了数据维度的排列顺序，但不会改变数据本身的内容和精度。通过旋转操作，分析人员可以从不同的角度查看数据，发现新的数据模式和关系。例如，在一个包含时间、地区、产品和销售额四个维度的数据集中，最初的维度顺序可能是时间、地区、产品、销售额。通过旋转操作，可以将维度顺序改为地区、产品、时间、销售额，从而以不同的视角观察数据。旋转操作为数据分析提供了更大的灵活性，有助于发现隐藏的见解。

联机分析处理的发展现状

联机分析处理（Online Analytical Processing， OLAP）的概念自 1993 年被提出以来，一直在不断地完善和发展。OLAP 具有以下几个关键特点：

1. 强大的多维数据处理能力

OLAP 系统能够高效地处理和分析多维度的数据集，支持数据的多维切片、切块、聚合等操作，满足复杂的分析需求。

2. 优秀的扩展性

OLAP 系统通常采用分布式架构，可以通过横向扩展来支持海量数据的存储和计算，满足大数据分析的需求。

3. 即时计算和快速响应

OLAP 系统通过预计算和缓存等技术，能够实现对分析查询的即时响应，提供高效的交互式分析体验。

4. 多维度数据建模

OLAP 系统支持将数据组织为多维度的数据立方体，方便用户从不同维度进行数据分析和探索。

5. 市场前景广阔

联机分析处理技术发展至今已有 20 多年历史，目前全球 OLAP 市场正处于百家争鸣的阶段，尚未出现一个完美统一的 OLAP 系统。可以预见，作为满足大数据分析需求的重要技术，OLAP 必将稳定存在并持续发展。

由于 OLAP 技术的上述优势，国内外一些大型企业不仅利用其挖掘大数据的价值，还开始自主研发 OLAP 系统，如亚马逊云服务的 Amazon Redshift。同时，也有一些公司选择使用开源 OLAP 软件如 Apache Kylin、Presto 等来处理和分析大规模数据。

联机分析处理与传统数据分析的区别

联机分析处理（OLAP）与传统数据分析存在显著区别，主要体现在以下几个方面：

查询类型与目的不同

OLAP 系统专注于复杂的分析性查询和商业智能报告，而传统数据分析通常涉及更简单的高容量事务性查询。OLAP 查询旨在从多个维度分析数据，支持合并、钻取、切片和切块等操作，而传统查询类型和分析能力则相对有限。

数据模型差异

OLAP 系统采用多维数据模型，能够快速执行特定分析查询，而传统系统通常基于关系数据库。多维模型有利于从不同角度分析数据，传统模型则相对单一。

工作负载优化

OLAP 系统针对读取密集型工作负载进行了优化，而传统系统则需要处理包括读取、插入、更新和删除在内的各种查询类型。

数据集成与视图

OLAP 系统预先计算并集成数据，使业务分析师能够快速生成所需报告。它还为不同业务单元提供了统一的数据视图平台，有利于全面把握大局。而传统分析则缺乏这种数据集成和统一视角。

用户友好性

OLAP 的数据表示和分析方式更加直观友好，非技术人员也能轻松使用，而传统分析则对用户的技术要求较高。

联机分析处理的类型

联机分析处理（OLAP）系统主要有四种类型：

多维联机分析处理（MOLAP）

MOLAP 是 OLAP 的经典形式，它将数据存储在优化的多维数组存储中，而不是关系数据库。MOLAP 工具通常会预先计算和存储派生数据，这可以带来非常快的查询响应时间，但也可能导致数据爆炸问题。

关系联机分析处理（ROLAP）

ROLAP 更多地依赖于底层的关系数据库来执行计算，这使得它更具可扩展性，但查询性能可能比 MOLAP 慢。ROLAP 在可使用的专用函数方面也有更多限制。

混合联机分析处理（HOLAP）

HOLAP 试图结合 MOLAP 和 ROLAP 的优点，允许快速预处理，同时也更具可扩展性。HOLAP 允许从数据立方体快速检索分析结果，并从关系数据库中提取详细信息。

选择权衡

在这些 OLAP 类型之间进行选择涉及性能、可扩展性和功能之间的权衡，组织必须根据自身的具体需求进行评估。

联机分析处理的关键组成部分

联机分析处理（OLAP）是一种软件技术，允许组织从多个角度分析业务数据。它的关键组成部分包括：

1

数据建模

OLAP 涉及数据建模，即在数据仓库或 OLAP 数据库中表示数据。数据建模对于关系 OLAP（ROLAP）至关重要，因为它直接从关系数据库分析数据，将多维数据存储在星型或雪花型模式中。

2

OLAP 类型

主要有三种 OLAP 系统类型：多维 OLAP（MOLAP）、关系 OLAP（ROLAP）和混合 OLAP（HOLAP）。MOLAP 创建数据立方体来表示多维数据，ROLAP 在关系数据库上执行分析，而 HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 的优势。

3

查询和报告

业务分析师使用 OLAP 工具从 OLAP 立方体中查询和生成多维数据报告。OLAP 使用类似于 SQL 的多维表达式（MDX）查询语言来操作 OLAP 数据库。

4

数据收集和聚合

OLAP 服务器从多个来源收集数据，并使用提取、转换和加载（ETL）工具清理、聚合和存储数据到 OLAP 立方体中。

5

核心分析操作

OLAP 的三个基本分析操作是合并（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。下钻允许用户浏览详细信息。切片和切块允许用户从 OLAP 立方体中提取特定数据集，并从不同的视角或维度查看。

6

多维数据模型

OLAP 系统使用多维数据模型，允许进行复杂的分析和特殊查询，并具有快速的执行时间。OLAP 立方体的核心是由维度分类的数值事实（度量）。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创建的。

联机分析处理的工作原理

联机分析处理（OLAP）是一种快速回答多维分析查询的计算方法。本质上，OLAP 系统采用多维数据模型，允许进行复杂的分析和特殊查询，并具有快速执行的特点。与此相对的是在线事务处理（OLTP）系统，主要处理大量较为简单的事务查询。

OLAP 数据处理流程

OLAP 系统通过多步骤收集、组织、聚合和分析数据。首先，OLAP 服务器从关系数据库和数据仓库等各种数据源收集数据。然后，提取、转换和加载（ETL）工具会对数据进行清理、聚合、预计算，并按照指定的维度将其存储在 OLAP 立方体中。最后，业务分析师使用 OLAP 工具从 OLAP 立方体中的多维数据查询和生成报告。

OLAP 数据操作

OLAP 使用类似 SQL 的多维表达式（MDX）查询语言来操作 OLAP 立方体中的数据。OLAP 系统主要有三种工作方式：MOLAP、ROLAP 和 HOLAP。MOLAP 是创建代表多维数据的数据立方体；ROLAP 则是在关系数据库上执行多维分析；而 HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 的优势。

OLAP 分析功能

OLAP 工具支持用户从多个角度交互式分析多维数据。OLAP 的三种基本分析操作是：合并（上卷）、下钻以及切片和切块。合并是指在一个或多个维度上聚合可累加和计算的数据，如将各办事处的销售数据上卷到销售部门层面。下钻则允许用户浏览细节，如查看构成某区域销售额的各产品销售情况。切片和切块使用户能够从 OLAP 立方体中提取特定数据集，并从不同的视角或维度进行查看。

联机分析处理的实现方法

联机分析处理（OLAP）系统主要有三种实现方式：多维 OLAP（MOLAP）、关系 OLAP（ROLAP）和混合 OLAP（HOLAP）。

MOLAP

MOLAP 是 OLAP 的经典形式，它将数据存储在优化的多维数组中，而不是关系数据库。一些 MOLAP 工具需要预先计算和存储派生数据，如合并，形成预先计算的数据集，称为数据立方体。这使得查询响应非常快，但根据预计算的程度，更新可能需要很长时间，并可能导致数据爆炸。

ROLAP

ROLAP 直接与关系数据库协作，不需要预先计算。它依赖于操作存储在关系数据库中的数据来提供 OLAP 功能，直接向数据库发出查询。ROLAP 通常比 MOLAP 更具可扩展性，但如果没有大量预处理（这很难有效实现），其查询性能可能会受到影响。

HOLAP

HOLAP 试图结合 MOLAP 和 ROLAP 的优点，允许快速预处理，同时提供良好的可扩展性和功能支持。它可以从数据立方体快速检索分析结果，并从关系数据库中提取详细信息。

联机分析处理的优势

联机分析处理（OLAP）为企业带来了诸多优势，助力企业做出更快速、更准确的业务决策。

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多维度数据分析

OLAP 允许用户从多个角度交互式地分析多维数据。它包括三种基本分析操作：合并（上卷）、钻取和切片与切块。合并涉及在一个或多个维度中聚合可累积和计算的数据，使用户能够预测趋势。钻取允许用户浏览详细信息，例如查看按单个产品划分的销售情况。切片和切块使用户能够从不同的视角或维度提取和查看数据。
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快速查询响应

OLAP 数据库使用多维数据模型，允许进行复杂的分析和特殊查询，并具有快速的执行时间。与处理更大交易量的 OLTP 系统不同，OLAP 系统针对读取操作进行了优化。据称，由于使用预计算的聚合，OLAP 立方体可以比 OLTP 关系数据库快 100 倍产生对复杂查询的答复。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。
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简化复杂分析

OLAP 通过预计算和整合来自多个来源的数据，帮助组织更快速、更准确地做出业务决策，因为业务分析师可以在需要时快速生成报告。OLAP 系统还使非技术业务用户更容易进行复杂数据分析，允许他们创建分析计算和报告，而无需学习数据库操作。此外，OLAP 提供了一个统一的平台，为经理和决策者提供了跨不同业务单位的综合视图，使他们能够洞察全局，并通过情景分析有效地解决问题。

联机分析处理的应用场景

联机分析处理（OLAP）广泛应用于各种商业智能和报告应用领域，为企业决策提供了有力支持。以下是 OLAP 的几个主要应用场景：

销售和营销分析

OLAP 可用于分析多维度的销售和营销数据，如按销售员、日期、客户、产品、地区等维度进行分析。企业可以从多个角度挖掘数据，发现隐藏的销售模式和趋势，为制定营销策略提供依据。

管理报告和业务流程管理

OLAP 可用于生成各种管理报告，支持业务流程管理。管理人员可以快速生成报告，分析业务运营数据，评估绩效并制定改进措施。OLAP 的多维分析能力有助于发现业务流程中的瓶颈和问题。

预算编制和预测

OLAP 可用于预算编制和财务预测。通过分析历史数据，结合多个影响因素，企业可以更准确地预测未来收入、成本和利润，为资源分配和投资决策提供支持。

财务报告

在财务领域，OLAP 可用于生成各种财务报告，如损益表、资产负债表等。财务人员可以从不同角度分析财务数据，评估公司的财务状况和风险。

新兴领域应用

除了传统的商业应用场景外，OLAP 还开始应用于新兴领域，如农业。农业企业可以利用 OLAP 分析种植、收获、销售等多维数据，优化农业生产和供应链管理。

联机分析处理的使用方法

联机分析处理（OLAP）是一种用于快速回答多维分析查询的方法，属于商业智能的一部分。以下是 OLAP 的主要使用方法：

多维数据分析

OLAP 工具允许用户从多个角度交互式地分析多维数据。它包括三种基本分析操作：合并（上卷）、钻取和切片与切块。合并涉及在一个或多个维度（如从个别办事处到销售部门或部门）汇总数据。钻取允许用户浏览细节，如查看构成某区域销售额的各个产品销售情况。切片与切块使用户能够从 OLAP 立方体中提取特定数据集，并从不同视角或维度查看。

商业智能与报告

OLAP 的典型应用包括销售、营销、管理报告、业务流程管理、预算和预测、财务报告等领域的商业报告，新兴应用领域还包括农业等。OLAP 系统针对读取密集型分析工作负载进行了优化，而在线事务处理（OLTP）系统则处理包括读取、插入、更新和删除在内的各种查询。

数据集成与分析

OLAP 将来自网站、应用程序和内部系统等各种来源的数据进行组合和分组，为战略规划提供可操作的见解。例如，零售商可以通过结合产品和客户购买数据，分析哪种颜色的产品更受欢迎或产品摆放位置如何影响销售。OLAP 使企业能够更快做出决策，并使非技术业务用户无需学习数据库操作即可创建分析计算和报告。

数据建模

数据建模是 OLAP 的重要方面，尤其是在 ROLAP 中，它将多维数据表示为星型或雪花型模式。星型模式由包含数值的事实表和描述事实表属性的维度表组成。OLAP 系统以 MOLAP、ROLAP 和 HOLAP 三种主要方式运行，结合了各自的优势。

联机分析处理的性能优化方法

联机分析处理（OLAP）系统的性能优化方法主要取决于其架构类型。以下是几种常见的OLAP架构及其性能优化策略：

多维 OLAP（MOLAP）

MOLAP 通过专门的索引和存储优化以及压缩技术，能够比关系数据库提供更好的查询性能。然而，MOLAP 的预处理步骤耗时较长，尤其是对于大数据量。

关系 OLAP（ROLAP）

ROLAP 通常具有更好的可扩展性，但如果跳过大数据量预处理，其查询性能会严重下降。与 MOLAP 相比，ROLAP 在可使用的专门函数方面也有更多限制。

混合 OLAP（HOLAP）

HOLAP 试图结合 MOLAP 和 ROLAP 的优点。它可以同时利用预计算的数据立方体和关系数据源，将聚合存储在 MOLAP 中以获得快速查询性能，同时将详细数据存储在 ROLAP 中以优化立方体处理时间。这种混合方法可以获得 ROLAP 更好的可扩展性和 MOLAP 更快的计算能力。

其他优化技术

除了 OLAP 架构类型外，其他性能优化技术包括缓存先前请求和存储的计算结果，以及利用大数据立方体中存在密集和稀疏子区域的事实，允许选择性地使用 MOLAP 和 ROLAP 存储。

联机分析处理的挑战

联机分析处理（OLAP）面临着多重挑战，需要在性能、数据量和数据建模复杂性之间寻求平衡。

1

数据加载时间长

在某些 MOLAP 系统中，数据加载处理步骤可能相当耗时，尤其是在处理大量数据时。这是因为 MOLAP 将数据存储在优化的多维数组存储中，而不是关系数据库，需要预先计算和存储衍生数据。

2

聚合函数效率低下

OLAP 系统在有效实现某些聚合函数（如 DISTINCT COUNT、MEDIAN 和 MODE）时面临挑战，因为这些函数需要在基础数据上计算，可能会导致速度缓慢。预先计算这些聚合也可能导致数据爆炸，占用大量存储空间。

3

非结构化数据处理困难

另一个挑战是处理非结构化数据类型，这些数据类型无法轻易存储在传统关系数据库中，需要进行大量数据转换工作。诸如电子邮件、文档和地理空间数据等非结构化数据源对于商业智能越来越重要，但分析这些数据给 OLAP 系统带来了新的挑战。

4

性能与数据详细程度权衡

OLAP 系统必须在性能和数据详细程度之间权衡。MOLAP 系统存储预计算数据，提供快速分析，但处理数据量有限。相比之下，ROLAP 系统允许分析大量详细数据，但查询性能较 MOLAP 慢。为解决这一问题，HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 的优势。

5

数据建模复杂

有效的数据建模对 ROLAP 直接从关系数据库分析数据至关重要。数据建模以多维方式表示数据，以实现高效查询和分析。

联机分析处理的未来发展趋势

联机分析处理（OLAP）作为商业智能和数据分析的重要工具，其重要性预计将持续增长。以下是联机分析处理的未来发展趋势：

多维数据模型的优势凸显

OLAP 的多维数据模型和快速执行复杂分析查询的能力，使其成为销售报告、营销分析、财务报告、预算和预测等应用的有价值技术。多维数据模型能够从多个角度分析数据，满足企业对数据洞察的需求。

新兴应用领域的拓展

除了传统应用领域，OLAP 还将在新兴领域得到应用，如农业行业等。OLAP 的核心功能如合并、钻取、切片和切块等，将继续成为用户从多个角度分析数据的关键能力。

高效处理大数据的优势

随着数据量和对商业洞察的需求不断增长，OLAP 快速执行大型数据集查询的能力将成为越来越重要的优势。OLAP 的分析重点与 OLTP 的事务处理重点形成鲜明对比，两者将继续服务于不同的业务需求。

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