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OLAP 技術主要有兩個特色： 線上（ On_Line ），其呈現方式為對客戶申請的快速回應和互動式操作，它的執行是由客戶端 ╱ 伺服器架構完成的；

第 四 章 OLAP 技術 4.1 OLAP 技術概述 4.2 OLAP 與多維度分析 4.3 OLAP 的執行 4.4 多維度與關聯式 OLAP 4.5 OLAP 技術評估 習題. OLAP 技術主要有兩個特色： 線上（ On_Line ），其呈現方式為對客戶申請的快速回應和互動式操作，它的執行是由客戶端 ╱ 伺服器架構完成的； 多維分析（ Multi_Analysis ），這也是 OLAP 技術的重點所在。. 4.1.1 OLAP 的發展. 在 1960 年代末期， E.P.Codd 提出關聯式資料模型，促進了關聯式資料庫與線上交易處理的發展。

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OLAP 技術主要有兩個特色： 線上（ On_Line ），其呈現方式為對客戶申請的快速回應和互動式操作，它的執行是由客戶端 ╱ 伺服器架構完成的；

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Presentation Transcript

  1. 第 四 章 OLAP技術4.1 OLAP技術概述4.2 OLAP與多維度分析 4.3 OLAP的執行4.4 多維度與關聯式OLAP4.5 OLAP技術評估習題

  2. OLAP技術主要有兩個特色： • 線上（On_Line），其呈現方式為對客戶申請的快速回應和互動式操作，它的執行是由客戶端╱伺服器架構完成的； • 多維分析（Multi_Analysis），這也是OLAP技術的重點所在。

  3. 4.1.1 OLAP的發展 • 在1960年代末期，E.P.Codd提出關聯式資料模型，促進了關聯式資料庫與線上交易處理的發展。 • E.F.Codd在1993年將這類技術稱為OLAP。 • OLAP主要是針對特定問題的線上資料查詢和分析。

  4. 4.1.2 OLAP的特色 • 快速性 需求系統能在數秒內對客戶的多數分析需求作出反 應。 • 可分析性 OLAP系統應能處理與應用有關的邏輯及統計分 析。

  5. 多重維度性 多維性是OLAP的關鍵屬性。系統能夠提供對資料分 析的多維視覺圖和多維分析。 • 資訊性 不論資料量有多大．也不管資料儲存在何處，OLAP 系統應能即時獲得資料，並且管理大容量資訊。

  6. 4.2 OLAP與多維度分析4.2.1 多維基本概念 • 維度(Dimension) • 資料倉儲中的維度，一般具有水平階層和垂直階層。水平階層由維度階層中相同級別的欄位值構成，例如圖4.1中的北部、中部和南部階層。 • 垂直階層則由為度階層架構中具有不同級別的字元值所構成，例如圖4.1中的北部、台北階層。

  7. 多維度資料集合 多維度資料集合是決策支援的支柱，也是0LAP的重 點，有時也稱為立方體或超立方。OLAP展現在客戶 面前的是一幅幅多維度視覺圖。

  8. 維度成員 • 維度成員是維度的一個取值，如果維度已經分成了若干個維度，那麼維度成員就是不同維度階層取值的組合。例如，某一公司的銷售資料有市、區、里地理維度的三個階層，那麼”台北市”就構成了地理維度的一個維度成員。

  9. 維度成員並不是一定要在維度的每一個階層上都取值。例如，“台北市”、“文山區”都是地理位置維度的維度成員。維度成員的值並不是人們在資料倉儲中所關心的物件，人們常常是用這些維度成員去描述他所關心的主題。維度成員並不是一定要在維度的每一個階層上都取值。例如，“台北市”、“文山區”都是地理位置維度的維度成員。維度成員的值並不是人們在資料倉儲中所關心的物件，人們常常是用這些維度成員去描述他所關心的主題。

  10. 多維資料集的度量值 在多維資料集中有一組度量值，這些值是多維資料 集中事實表導向的一列或多列，這些值應該是數 字。

  11. 群集(Agrregation) 群集或聚合是指收集了基本交易資料的結構。在一 個立方體中包括很多階層，這些階層可以向客戶提 供某一階層的一般化資料。

  12. 4.2.2 多維分析 • 多維的切片 在切片的概念中，有兩個重要的概念必須確實掌 握： • 一個是多維資料集的切片數量的多少 是由所選 定的那個維的維成員數量的多寡所決定的。 • 另一個是進行切片操作的目的是使人們能夠更好地了解多維資料集。

  13. 多維的切塊 實際上，切塊操作也可以看成是進行了多次切片操 作之後，將每次切片操作所得到的切片重疊在一起 而形成的。

  14. 旋轉 在對資料倉儲中的多維資料集進行顯示操作過程 中，客戶常常希望能夠對多維資料集改變其顯示的 維度方向，也就是說進行多維度資料的旋轉(rotate) 操作。

  15. 其他OLAP操作 在OLAP的分析中，還有”上捲”（roll_up）、”下鑽” （drill_down）、”鑽過”（drill_across）和”鑽透” （drill_through）等鑽取操作。

  16. 4.2.3 維度的階層關係

  17. 4.2.4 維度的類別關係

  18. 4.2.5 OLAP與資料倉儲的關係

  19. 從OLAP使用效率的角度考量，在設計資料倉儲時應該考量這樣一些因素：從OLAP使用效率的角度考量，在設計資料倉儲時應該考量這樣一些因素： • 可能使用星形架構，如果採用雪花結構，就要最小化事實表底層維度表之後的維度表的數量。 • 為客戶設計包含事實表的維度表，這些維度表應該包含有意義的、客戶希望瞭解的資訊。 • 維度表的設計應該符合通常意義上的範式限制，維度表中不要出現相關的資訊。

  20. 事實表中不要包含匯總資料，事實表中所包含的客戶需要存取的資料應該具有必須的粒度，這些資料應該是同一階層的資料。事實表中不要包含匯總資料，事實表中所包含的客戶需要存取的資料應該具有必須的粒度，這些資料應該是同一階層的資料。 • 對事實表和維度表中的關鍵字必須建立索引，同一種資料可能使用一個是事實表。 • 保證資料的參考完備性，史事時表中的所有資料都出現在所有的維度表中，避免事實表中的某些資料行在立方體進行群集運算時沒有加進來。

  21. 4.3 OLAP的執行 這種三層客戶端╱伺服器的架構通常將資料倉儲、 OLAP伺服器與客戶端區隔分開。系統的主要處理 （例如資料存取、後端資料處理、報表的預先處 理）都是由OLAP伺服器上的應用完成，而不是由客 戶端完成。

  22. 4.4 多維度與關聯式OLAP 如果採用多維度資料庫（MDDB-Multi Dimensional DataBase）儲存、顯示資料，那麼這種OLAP系統就 是多維度導向的OLAP，即MOLAP。

  23. 4.4.1 多維度資料庫

  24. 4.4.2 多維度資料庫的資料儲存 在MDDB中。其資料的儲存是由許多類似於陣列的 物件來完成的。在這些物件中包含了經過高度壓縮 的索引和指標，利用這些索引和指標將許多儲存資 料的單元連接在一起。

  25. 4.4.3 多維度資料庫與資料倉儲 在OLAP的實際應用中，有不少人希望直接從交易處 理系統中萃取資料，也就是將圖4.6中的第三層去 掉，將第二層的OLAP伺服器直接與交易處理系統連 接。這樣在OLAP的應用中，系統設計就十分簡便， 但是此種OLAP的架構在實際應用中有下列一些很嚴 重的問題：

  26. 增加資料萃取部分的工作量 • 缺乏統一的資料來源和結論 • 加大系統的維護工作量 • 缺乏對超資料的有效管理 • 加大OLAP系統的開發投入

  27. 4.4.4 MOLAP的創建與功能 • MOLAP的創建 • 選擇功能 • 確定分析數值 • 架構分析維度 • 定義邏輯模型

  28. MOLAP的功能 • 快速回應能力 • 與多維度資料庫進行互動的能力 • 採掘資訊之間的關係 • 多樣化模型 • 資料導覽能力

  29. 4.4.5 ROLAP執行的三個規則 ROLAP的執行必須遵照這樣三個規則： • 支援OLAP原則 ROLAP是將資料儲存在關聯式資料庫中，但是它的 基本功能依然是線上分析處理。 • 資料儲存在某一個關聯式資料庫中

  30. 支援某種形式的群集導覽 所謂的群集導覽是一種能夠為客戶的不同查詢，選 擇一個最小可用列表的軟體，因為在資 倉儲中除了 基本事實表以外，還包含了一些概況表。

  31. 4.4.6 ROLAP的多維度表示法 事實表運用每一個維度的主鍵值與維度表聯結在一 起，這樣就構成了如圖4.8所示的“星型模式”。在圖 中心的銷售情況表是一個事實表，在表中儲存了產 品ID、經銷商ID、地址ID、時間ID四個維度表的主 鍵。

  32. 雪花模式在關聯式資料庫中的表示法 在產品維度上劃分產地類別、銷售地類別、用途類 別、產品類別等若干類別，這樣在星型模式的角上 就出現了分支，也就是說星型模式變成了“雪花”模 式。在圖4.9中所示的“雪花模式”就是在圖4.8的星型 模式上的產品維度上演變而來的。

  33. 4.4.7 ROLAP的創建與功能 • ROLAP的創建 ROLAP的創建首先與MOLAP一樣需要執行選擇功 能、確定分析數值、建構分析維度、定義邏輯模 型，然後還需要根據ROLAP執行的準則完成。 • 資料添加 • 資料管理 • 超資料儲存 • 應用工具建構

  34. ROLAP的功能 • 關聯式資料的商業視覺圖 • 維度階層支援 • 模型的自訂定義 • 細剖細節性階層 • 資料的備份、恢復和安全功能 • 超資料導覽航 • OLAP伺服器性能的協調

  35. 4.5 OLAP技術評估4.5.1 MOLAP與ROLAP的比較 • 查詢性能 MOLAP的查詢能力一般較好，因為在多維度資料庫 中常常根據客戶的需求事先做好了許多計算。 • 資料載入性能 在許多MOLAP中多維度資料庫的載入往往是一個月 才進行一次。而對於ROLAP來說，在資料載入過程 中所要完成的操作僅是資料載入、索引和概況表的 創建。

  36. 分析能力 ROLAP的分析結果往往由於SQL語言的限制，使 ROLAP的分析效果往往不如MOLAP。 • 資料市集的大小 ROLAP中所使用的關聯式資料庫，一般不會出現稀 疏矩陣的情況。而且在實際應中，ROLAP資料庫可 以支持無限成長的資料儲存要求，只要硬碟空間足 夠大，而大多數多維度資料庫的容量不能無限成 長。

  37. 維度的管理 ROLAP資料庫由於採用了星型模式構建，星型模式 的維度表可能很寬，可以包含很多列。 • 維護能力 OLAP在建構成功以後，需要不斷地對其進行維護。 MOLAP能夠較好地進行自我維護。

  38. 4.5.2 OLAP的衡量標準 • 多維度性 • 具體性 • 可存取性 • 解讀性整批處理萃取 • OLAP分析模型 • 客戶端/伺服器結構性 • 透明性或開放性 • 多重客戶性

  39. 處理非正規資料性 • 儲存OLAP結果 • 萃取遺漏值 • 處理遺漏值 • 彈性報表 • 一致性能報表 • 對實體層的自動調整 • 通用維度 • 無限制跨維度操作

  40. 4.5.3 OLAP伺服器和工具的評估標準 • OLAP功能 OLAP作為一種資料分析技術，主要是透過對現有的 資料進行計算、轉換產生新的資訊，並顯示給客 戶。 例如在不同維度之間進行成本分配或在電子試算表 中按照不同維度進行損益表的計算。

  41. 存取性能 管理人員所組成的OLAP客戶，在使用OLAP時，希 望能夠得到多種存取資料工具的選擇，能夠將客戶 所熟悉的存取工具整合進OLAP中。 例如 VisualBasic、PowerBuilder、Visual C等應用環境 或OLE.DDE.CORBA等介面，也是衡量OLAP工具存 取性能的一個評估標準。

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