数据仓库与OLAP技术的实现及优势

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。

本课件全面涵盖数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术及其应用工具。共包含499页内容，提供了详尽的介绍、案例研究和实用指导。

想了解数据仓库和 OLAP 的相关知识吗？这本书虽然有点年头，但讲的东西依然挺实用的，是对初学者来说，能你快速搞懂数据仓库和联机（OLAP）的核心概念。你可以看看相关资料，像是OLAP 联机这篇文章讲得就到位，适合入门。还有数据仓库与 OLAP 概述，这篇解释了数据仓库的基础和 OLAP 的关系，适合你进一步深化理解。如果你想了解实时数据，可以参考Druid 实时 OLAP 数据仓库架构解析，它是当前流行的一种架构。其他几篇文章，像是数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术指南，也挺有用的，你从数据的角度理解数据仓库的运作。

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

如果你对大数据和数据挖掘感兴趣，可以看看浙大关于这块的，讲得比较清楚，内容挺丰富的。尤其是关于数据仓库和OLAP的部分，详细了这些技术是怎么工作的，以及它们在大数据中的应用。要是你对数据预感到好奇，中也有不少干货，教你如何优化数据消减和复杂的数据集。它把这些理论和实际案例结合得蛮好，给你一个全方位的视角。除此之外，相关的相关文章也挺有，像是数据仓库与OLAP概述，还有深入的Hive数据操作，都是不错的参考资料。如果你对数据感兴趣，绝对能从这些资源中学到不少东西。，如果你想了解大数据领域的基本概念和技术应用，浙大的这篇是个不错的起点，完全值得一看。

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

1960年代，关系数据库的创建者E.F.Codd提出了关系模型，推动了在线事务处理（OLTP）的发展，以表格形式而非文件方式存储数据。1993年，E.F.Codd引入OLAP概念，认为OLTP无法满足终端用户对数据库查询分析的需求。针对大型数据库的简单SQL查询也无法满足用户分析需求。决策者需要大量计算才能得出结果，并非所有查询结果都能满足决策者需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

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。