我们现在居住在一个由数据驱动的世界,其中正在收集大量信息并每天存储。组织生成的数据越多,可以获得访问和分析的能力就越重要它有效。
不幸的是,数据分析被认为是当今许多公司的薄弱环节。这主要是因为在执行时选择了错误的数据存储系统类型无效的分析。
改进分析的一种方法是通过获取企业级数据仓库。这是Domap在数据仓库中的olap进来。
什么是olap?
在线分析处理简单地称为OLAP,是一种计算方法,允许用户选择性地获得和查询信息以从不同的观点来研究它。OLAP BI(商业智能)查询通常有助于分析趋势,财务报告,销售预测等规划活动。
例如,用户可以通过显示上月在加州销售的所有2020年轿车的电子表格来要求进行数据分析。然后,他们可以将当月的收入数据与同类产品进行比较,然后查看该州其他车辆的销售情况同一时期。
OLAP系统如何工作?
为了方便数据分析,OLAP系统从多个来源收集信息,并将其存储在数据仓库中。然后清理并组织数据数据多维数据集。
这些OLAP多维数据集中的每一个都由按照地理销售区域,客户和时间段等维度分类的数据组成。然后填充这些尺寸,详细介绍了客户名称和国家,并按照组织层次结构。
一旦执行了所有这些操作,数据分析人员就可以执行四种OLAP类型分析操作:
- 上卷:也称为整合或聚合,它是一种可以通过两种方式执行的操作:通过减少维度或通过向上攀登概念层次结构。
- 向下钻取:钻取方法与卷起过程相反,它涉及被分成的信息较小的部分。
- 切割:在切片中,分析师可以采取单一的信息级别。在骰子中,分析师可以选择来自多个维度的数据来评估。
- 枢:在pivot中,分析师旋转数据轴以获得对所研究信息的新观点。
OLAP系统的类型
OLAP层次结构从OLAP开始,然后是其他三种类型。它们是ROLAP、MOLAP和HOLAP。
rolap.
关系OLAP (ROLAP)是一种扩展的RDBMS,可以处理关系数据库中可以找到的信息。所有事实表和维度表都保留为关系表,同时还允许进行多维数据分析。
ROLAP的两个主要优点是它在处理过程中非常高效大数据并且可以扩展,因为它可以处理大量信息。其主要缺点是它需要更多资源来执行,并且该OLAP系统的查询性能比其他系统慢。
MOLAP
多维OLAP或MOLAP是一种经典的OLAP方法,它利用多维数据立方体来促进数据分析。使用MOLAP,用户可以为其具有不同方面的数据有几个视图。
MOLAP的主要优点是其快速的查询性能、较小的数据大小和自动计算更高级别数据的能力。至于它的缺点,与ROLAP相比,它的可伸缩性较差,而且这种方法本身以引入数据冗余而闻名。
HOLAP
混合OLAP (HOLAP)是ROLAP和MOLAP技术的结合。它允许快速计算MOLAP,同时结合了ROLAP的高可伸缩性。
使用HOLAP的主要好处是,它有助于提高磁盘空间的经济性,同时利用多维数据集技术促进所有数据类型的更快性能。HOLAP的主要缺点是它是最复杂的类型,因为它同时支持ROLAP和MOLAP。
如何在数据仓库中使用OLAP进行多维分析
数据仓库是从一个或多个来源获得的公司信息数据库。它不应该与OLAP混淆,因为这两个不一样。数据仓库是一个存档,而OLAP是分析和评估存储信息的技术之一。
在数据仓库中,OLAP允许快速查询和分析来自不同视角的数据。它还有助于预汇总和预先计算存档中可用的信息。
OLAP提供的最大好处是它在数据组织和分析方面的多维方法。有了OLAP,公司可以将他们的数据集分解成更容易研究的维度。
OLTP和OLAP
OLAP代表在线分析处理,与OLTP不同。
通过遵循三层体系结构,在线事务处理(OLTP)能够支持面向事务的应用程序。OLTP最常见的用途是管理组织内发生的日常事务,数据处理是其主要目标。
运行中的OLTP系统的一个例子是ATM中心。假设有一对夫妇在他们的银行里有一个共同账户。一天,两人决定在同一时间,在不同的自动取款机上提取他们账户上的全部金额。
两者的谁首先完成身份验证过程将获得他们想要的钱。在这种情况下,OLTP系统确保撤回的金额不超过银行中的当期。
现在正在使用的其他一些OLTP系统的例子可以在下面找到:
- 网上银行业务
- 订单参赛作品
- 向购物车中添加商品
- 发短信
- 在网上预订机票
这里的关键是OLTP系统是为了事务优势而设计的,而不是为了数据分析。
为了更好地理解OLTP和OLAP之间的区别,让我们看一下下面的表。
参数 | OLTP | olap. |
---|---|---|
过程 |
OLTP是一个处理数据库修改的在线事务系统。 |
OLAP主要关注在线分析和数据检索。 |
功能 |
OLTP功能类似于一个在线数据库,用于修改数据。 |
OLAP用作数据库查询管理系统。 |
询问 |
OLTP从归档文件中插入、更新和删除数据。 |
OLAP主要是选择操作。 |
源 |
OLTP中的数据源是发生的事务。 |
不同的OLTP数据库是OLAP的数据源。 |
数据的完整性 |
OLTP数据库必须维护数据完整性约束。 |
数据完整性不是OLAP数据库的问题。 |
响应时间 |
OLTP响应时间为毫秒。 |
OLAP的响应时间为秒到分钟。 |
备用 |
OLTP具有完整的数据备份和增量备份。 |
OLAP只需要不时执行备份。 |
目的 |
OLTP是为了处理实时业务运营。 |
OLAP旨在分析业务措施。 |
性能指标 |
性能指标是事务吞吐量。 |
性能指标是查询吞吐量。 |
生产率 |
OLTP有助于改进用户的自助服务和整体生产力。 |
OLAP增加了组织分析师的生产力。 |
在数据仓库中使用OLAP案例
OLAP在满足组织的分析需求方面起着至关重要的作用。下面是OLAP在各个领域的用例。
- 市场营销:在市场营销中使用OLAP时,它允许市场营销分析师更多地了解他们的客户、哪些产品是有价值的、地区和季节趋势等等。
- 医疗保健:使用OLAP的医疗保健数据仓库可用于预测健康风险和结果、与保险公司共享信息并生成报告。
- 金融服务:公司的首席财务官可以利用OLAP多维数据集为他们提供将数据转换为所需信息的方法,同时还允许他们轻松地生成定制的财务报告。
OLAP的优点
这些是在数据仓库中使用OLAP的好处:
- 高速数据处理:OLAP以其查询执行速度快而闻名。设计良好的数据集通常可以在几秒钟内处理用户查询。
- 多维数据表示:此功能允许用户从不同的视图或切片查看数据。
- 平坦的学习曲线:OLAP供应商通常提供广泛的教程和文档的客户。他们通常还有一支专业团队,准备处理可能出现的任何问题。
- 汇总详细数据:OLAP的另一个主要优点是提供给用户的信息是聚合的并且非常详细。这意味着表格是用多个维度组织的,任何人都可以轻松地浏览大量数据。
结论
如您所见,OLAP在数据仓库中扮演着重要的角色,因为它可以帮助确保快速处理提供给用户的数据,从多个角度都可用,并且详细。除此之外,它还有一个平坦的学习曲线,因为大多数供应商都提供了关于如何入门的深入教程。
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