數(shù)據(jù)立方體維度分析

數(shù)據(jù)立方體維度分析1、理解數(shù)據(jù)立方體維度分析

2、掌握數(shù)據(jù)立方體維度分析(OLAP)

1.OLAP

2.OLAP基本類型

3.OLAP基本操作立方體其本身只有三維，但多維模型不僅限于三維模型，可以組合更多的維度，但一方面是出于更方便地解釋和描述，同時也是給思維成像和想象的空間；另一方面是為了與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的二維表區(qū)別開來。多維數(shù)據(jù)模型作為一種新的邏輯模型賦予了數(shù)據(jù)新的組織和存儲形式，而真正體現(xiàn)其在分析上的優(yōu)勢還需要基于模型的有效的操作和處理，也就是OLAP（On-lineAnalyticalProcessing，聯(lián)機(jī)分析處理）。OLAP數(shù)據(jù)處理類型OLTPOLAP面向?qū)ο髽I(yè)務(wù)開發(fā)人員分析決策人員功能實(shí)現(xiàn)日常事務(wù)處理面向分析決策數(shù)據(jù)模型關(guān)系模型多維模型數(shù)據(jù)量幾條或幾十條記錄百萬千萬條記錄操作類型查詢、插入、更新、刪除查詢?yōu)橹鱋LAP與OLTPMOLAP(Multidimensional)即基于多維數(shù)組的存儲模型，也是最原始的OLAP，但需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理才能形成多維結(jié)構(gòu)。ROLAP(Relational)比較常見的OLAP類型，這里介紹和討論的也基本都是ROLAP類型，可以從多維數(shù)據(jù)模型的那篇文章的圖中看到，其實(shí)ROLAP是完全基于關(guān)系模型進(jìn)行存放的，只是它根據(jù)分析的需要對模型的結(jié)構(gòu)和組織形式進(jìn)行的優(yōu)化，更利于OLAP。HOLAP(Hybrid)介于MOLAP和ROLAP的類型，我的理解是細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)以ROLAP的形式存放，更加方便靈活，而高度聚合的數(shù)據(jù)以MOLAP的形式展現(xiàn)，更適合于高效的分析處理。OLAP的類型OLAP的操作是以查詢——也就是數(shù)據(jù)庫的SELECT操作為主，但是查詢可以很復(fù)雜，比如基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的查詢可以多表關(guān)聯(lián)，可以使用COUNT、SUM、AVG等聚合函數(shù)。OLAP正是基于多維模型定義了一些常見的面向分析的操作類型是這些操作顯得更加直觀。OLAP的多維分析操作包括：鉆?。―rill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切塊（Dice）以及旋轉(zhuǎn)（Pivot），OLAP的基本操作OLAP的基本操作鉆?。―rill-down）：在維的不同層次間的變化，從上層降到下一層，或者說是將匯總數(shù)據(jù)拆分到更細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)，比如通過對2010年第二季度的總銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行鉆取來查看2010年第二季度4、5、6每個月的消費(fèi)數(shù)據(jù)，如上圖；當(dāng)然也可以鉆取浙江省來查看杭州市、寧波市、溫州市……這些城市的銷售數(shù)據(jù)。上卷（Roll-up）：鉆取的逆操作，即從細(xì)粒度數(shù)據(jù)向高層的聚合，如將江蘇省、上海市和浙江省的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總來查看江浙滬地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)，如上圖。切片（Slice）：選擇維中特定的值進(jìn)行分析，比如只選擇電子產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)，或者2010年第二季度的數(shù)據(jù)。

OLAP基本操作切塊（Dice）：選擇維中特定區(qū)間的數(shù)據(jù)或者某批特定值進(jìn)行分析，比如選擇2010年第一季度到2010年第二季度的銷售數(shù)據(jù)，或者是電子產(chǎn)品和日用品的銷售數(shù)據(jù)。旋轉(zhuǎn)（Pivot）：即維的位置的互換，就像是二維表的行列轉(zhuǎn)換，如圖中通過旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品維和地域維的互換。

OLAP基本操作數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式基于多維模型的數(shù)據(jù)組織讓數(shù)據(jù)的展示更加直觀，它就像是我們平常看待各種事物的方式，可以從多個角度多個層面去發(fā)現(xiàn)事物的不同特性，而OLAP正是將這種尋常的思維模型應(yīng)用到了數(shù)據(jù)分析上。查詢效率多維模型的建立是基于對OLAP操作的優(yōu)化基礎(chǔ)上的，比如基于各個維的索引、對于一些常用查詢所建的視圖等，這些優(yōu)化使得對百萬千萬甚至上億數(shù)量級的運(yùn)算變得得心應(yīng)手。分析的靈活性我們知道多維數(shù)據(jù)模型可以從不同的角度和層面來觀察數(shù)據(jù)，同時可以用上面介紹的各類OLAP操作對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、細(xì)分和選