关于数据仓库和OLAP的问题!
1、事务处理
2、面向应用
3、反映当前情况
1、面向主题
2、集成性—企业数据框架
3、历史性、稳定性
核心——维也称多维视图,数据立方(Data Cube)
目标——多维分析
1、灵活、动态
2、多角度、多层次的视角
3、快速
数据仓库本质上仍然是一个关系数据库,包含那些通常表示某个组织机构业务历史的数据。通过分析这些历史数据,可以支持对分散的组织单元进行从策略计划到性能评估的多级业务决策。对数据仓库中的数据进行组织是为了支持分析,而不象在联机事务处理系统 (OLTP) 中那样是为处理实时事务。
OLAP 技术使数据仓库能够快速响应重复而复杂的分析查询,从而使数据仓库能有效地用于联机分析。OLAP 的多维数据模型和数据聚合技术可以组织并汇总大量的数据,以便能够利用联机分析和图形工具迅速对数据进行评估。当分析人员搜寻答案或试探可能性时,在得到对历史数据查询的回答后,经常需要进行进一步查询。OLAP 系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。
转载于:https://blog.51cto.com/baoqiangwang/310384
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