数据仓库与OLAP联机分析处理

OLAP，即联机分析处理，能够快速、灵活地分析多维数据，帮助用户从不同角度深入挖掘数据价值。

联机分析处理（OLAP）基本思想 联机分析处理（OnLine Analysis Processing，OLAP）是数据仓库系统中重要的数据分析工具。OLAP 的核心是从多维度、多视角观察企业状态，洞察企业发展变化。 OLAP 与数据仓库 OLAP 作为一个独立的技术概念，可以与数据仓库结合使用。这种情况下，数据仓库作为 OLAP 的数据源，其海量数据基于多维模型进行组织。

联机分析处理（OLAP）是基于数据仓库的大型数据库信息分析工具，满足决策支持和多维查询需求。OLAP具有快速、可分析、多维、信息丰富和共享等特点，广泛应用于跨部门主题分析，不同于用于客户事务处理的联机事物处理（OLTP）。OLAP侧重于数据分析和决策支持，典型应用包括信用卡风险分析和预测。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

OLTP面向操作人员，支持事务型操作；OLAP面向决策人员，支持分析性管理需求。OLTP数据为当前值和细节，OLAP数据为历史值和综合值。OLTP处理小量数据，OLAP处理大规模数据。OLTP关注事务吞吐量，OLAP关注查询吞吐量和响应时间。

OLTP与OLAP 1.OLTP（OnLine Transaction Processing)—联机事务处理系统，它是事件驱动、面向应用的。例如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。其特点是：对响应时间要求非常高；用户数量非常庞大，主要是操作人员；数据库的各种操作基于索引进行t关系数据库满足了联机事务处理（OLTP）的要求

数据仓库是专为决策支持和分析设计的数据库系统，填补了传统数据库在复杂分析需求方面的不足。它源自对大型数据库系统的研究，为OLAP和数据挖掘提供平台，支持企业决策制定。数据仓库的关键特性包括面向主题、集成的数据整合、非易失性和时间变化，以反映数据随时间的演变。在实际应用中，数据仓库解决了信息孤岛问题，实现了数据的深度整合和统一管理。通过数据清洗、转换和加载等步骤，结合多维数据模型和性能优化策略，数据仓库有效支持了OLAP技术的快速交互式分析能力。

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

数据仓库：存储历史数据，为数据分析提供基础。 OLAP（联机分析处理）：基于数据仓库构建的多维数据结构，支持快速、交互式数据分析。 数据挖掘：从大数据中提取模式和知识。 统计分析：数据分析的一种方法，使用数学和统计技术分析数据。 关系：- 数据仓库是数据挖掘和统计分析的基础。- OLAP增强了数据仓库的分析能力。- 数据挖掘和统计分析是数据仓库利用的主要方法。 区别：- 目的：数据仓库存储数据，OLAP支持快速分析，数据挖掘提取知识，统计分析检验假设。- 方法：OLAP使用多维数据模型，数据挖掘使用机器学习算法，统计分析使用统计推断。