什么是OLAP（在线分析处理）？

本文概述

• 谁使用OLAP, 为什么？
• OLAP如何工作？
• OLAP准则（Dr.E.F. Codd规则）

OLAP代表在线分析处理。 OLAP是软件技术的一种分类, 它授权分析人员, 管理人员和执行人员通过快速, 一致, 交互式的访问, 以多种可能的数据视图（从原始信息转换为反映实际数据的维度）来获得对信息的了解。客户所理解的企业。

OLAP实施业务信息的多维分析, 并支持复杂估计, 趋势分析和复杂数据建模的功能。它正在迅速增强智能解决方案的基本基础, 这些智能解决方案包括业务绩效管理, 计划, 预算, 预测, 财务文档, 分析, 仿真模型, 知识发现和数据仓库报告。 OLAP使最终客户可以对记录进行多个维度的临时分析, 从而提供他们所需的见识和理解, 以便更好地制定决策。

谁使用OLAP, 为什么？

OLAP应用程序被组织的各种功能所使用。

财会：

• 预算编制
• 基于活动的成本核算
• 财务业绩分析
• 和财务建模

销售和营销

• 销售分析和预测
• 市场调查分析
• 促销分析
• 客户分析
• 市场和客户细分

生产

• 计划生产
• 缺陷分析

OLAP多维数据集有两个主要目的。首先是为业务用户提供比表格模型更直观的数据模型。该模型称为尺寸模型。

第二个目的是实现快速查询响应, 这通常是使用表格模型难以实现的。

OLAP如何工作？

从根本上讲, OLAP有一个非常简单的概念。它会预先计算通常很难在表格数据库上执行的大多数查询, 即聚合, 联接和分组。这些查询是在通常称为OLAP多维数据集的“构建”或“处理”的过程中计算的。这个过程发生在一夜之间, 到最终用户开始工作时-数据将被更新。

OLAP准则（Dr.E.F. Codd规则）

关系模型的“父亲” E.F. Codd博士已制定了12条准则和要求的清单, 作为选择OLAP系统的基础：

1）多维概念视图：这是OLAP系统的主要功能。通过需要多维视图, 可以执行诸如切片和切块的方法。

2）透明度：使技术, 基础信息存储库, 计算操作以及源数据的不同性质对用户完全透明。这种透明性有助于提高用户的效率和生产率。

3）可访问性：它仅提供对执行特定分析实际所需的数据的访问, 并向客户端提供一个单一, 一致且一致的视图。 OLAP系统必须将其自己的逻辑架构映射到异构物理数据存储, 并执行任何必要的转换。 OLAP操作应位于数据源（例如数据仓库）和OLAP前端之间。

4）一致的报告性能：随着维度的数量或数据库大小的增加, 确保用户不会感到文档性能的任何显着降低。也就是说, 随着尺寸的增加, OLAP的性能不应受到影响。每次运行给定查询时, 用户必须观察一致的运行时间, 响应时间或计算机利用率。

5）客户端/服务器体系结构：使OLAP工具的服务器组件足够智能, 以最少的工作量和集成编程即可连接各种客户端。服务器应该能够在不同数据库之间映射和合并数据。

6）通用维度：OLAP方法应将每个维度在结构和操作能力上都视为等同。可以为选定的维度提供附加的操作功能, 但此类附加任务应授予任何维度。

7）动态稀疏矩阵处理：使物理方案适应正在创建和加载的特定分析模型, 从而优化稀疏矩阵处理。当遇到稀疏矩阵时, 系统必须易于动态地假定信息的分布, 并调整存储和访问以获得和保持一致的性能水平。

8）多用户支持：OLAP工具必须提供并发数据访问, 数据完整性和访问安全性。

9）不受限制的跨维度操作：它为方法提供了识别维度顺序的能力, 并有必要对一个维度内或整个维度上的汇总和追溯方法起作用。

10）直观的数据操作：数据操作从根本上讲是巩固方向, 例如重新定向（旋转）, 下钻和上卷, 以及另一种通过在单元格上单击和拖放方法自然而精确地完成的操作科学模型。这样可以避免使用菜单或多次访问用户界面。

11）灵活的报告：它以简化简单的数据处理, 分析和综合的方式, 提高了业务客户组织列, 行和单元格的效率。

12）不受限制的维度和聚合级别：数据维度的数量应不受限制。这些公共维度中的每一个都必须在任何给定的合并路径中允许几乎没有数量的客户定义的聚合级别。