OLAP数据分析示例：多维分析示意图

2023-11-24 理论教育版权反馈

【摘要】：OLAP数据较之OLTP数据要多一步数据多维化或综合处理的操作。如图9－3所示的多维分析示例中有三个维度：时间、商品类别和地区。图9—3多维数据分析维的层次人们观察数据的角度还可以存在细节程度不同的多个描述方面，我们称这多个描述方面为维的层次。OLAP支持管理决策人员对数据进行深入观察，多维分析。联机分析处理系统通常包括以下基本的分析功能：①上卷。现在销售量不是按照城市分组求值了，而是按照地区分组求值。

数据仓库是进行决策分析的基础，因此需要有强有力的工具来辅助管理决策者进行分析和决策。

在实际决策过程中，决策者需要的数据往往不是某一指标单一的值，他们希望能从多个角度观察某一指标或多个指标的值，并且找出这些指标之间的关系。比如，决策者可能想知道“东部地区和西部地区今年6月份和去年6月份在销售总额上的对比情况，并且销售额按10万～20万、20万～30万、30万～40万，以及40万以上分组”。决策所需的数据总是与一些统计指标（如销售总额）、观察角度（如销售区域、时间）以及级别（如地区、统计值区间划分）的统计（或合并）有关，我们将这些观察数据的角度称为维。可以说决策数据是多维数据，多维数据分析是决策的主要依据。但传统的关系数据库系统及查询工具对于管理和应用这样复杂的数据显得力不从心。

联机分析处理（OLAP）是专门为支持复杂的分析操作而设计的，它侧重于决策人员和高层管理人员的决策支持，可以满足分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询，并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解市场需求，制订正确方案，增加效益。

OLAP是以数据库或数据仓库为基础，其最终的数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但二者面向的用户不同，数据的特点与处理也明显不同。

OLAP与OLTP是两类不同的应用，OLTP面向的是操作人员和底层管理人员，OLAP面向的是决策人员和高层管理人员；OLTP是对基本数据的查询和增、删、改操作处理，它以数据库为基础，而OLAP更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。OLAP所依赖的历史的、导出的及经综合提炼的数据均来自OLTP所依赖的底层数据库。OLAP数据较之OLTP数据要多一步数据多维化或综合处理的操作。例如，对一些统计数据，应首先进行预综合处理，建立不同级别的统计数据，从而满足快速统计分析和查询的要求。除了数据及处理上的不同之外，OLAP的前端产品和界面风格及数据访问方式也同OLTP不同，OLAP多采用便于非数据处理专业人员理解的方式（如多维报表、统计图形），查询及数据输出更直观灵活，用户可以方便地进行逐层细化及切片、切块、旋转等操作。而OLTP多为操作人员经常用到的固定表格，其查询及数据显示也比较固定、规范。

OLAP的基本概念包括如下内容。

（1）度量属性。

度量属性是决策者所关心的具有实际意义的数量。例如，销售量、库存量等。

（2）维度

维度（或简称为维）是人们观察数据的角度。例如，企业常常关心产品销售数据随着时间推移而产生的变化情况，这时企业从时间的角度来观察产品的销售，所以时间就是一个维（时间维）。企业也时常关心自己的产品在不同地区的销售情况，所以地理分布也是一个维（地理维）。如图9－3所示的多维分析示例中有三个维度：时间、商品类别和地区。

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图9—3　多维数据分析

（3）维的层次

人们观察数据的角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的多个描述方面，我们称这多个描述方面为维的层次。一个维往往具有多个层次，如描述时间维时，可以从日期、季度、月份、年等不同层次来描述，那么日期、月份、季度、年等就是时间维的层次；同样，城市、地区、国家就构成了地理维的多个层次。

（4）维度成员

维度的一个取值称为该维的一个维度成员。如果一个维是多层次的，那么该维的维度成员是在不同维层次的取值的组合。例如，我们考虑时间维具有日期、月份、年这3个层次，分别在日期、月份、年上各取一个值组合起来，就得到了时间维的一个维度成员，即“某年某月某日”。一个维度成员并不一定在每个维层次上都要取值，例如图9－3中的上半年、下半年等就是时间维的维度成员。

（5）多维数组

一个多维数组可以表示为：（维1，维2，……，维n，变量）。例如，如图9－3所示的商品的销售数据是按地理位置、时间和商品类别组织起来的三维立方体，加上变量“销售数量”，就组成了一个多维（地区、时间、商品类别、销售量）数组。

（6）数据单元（单元格）

多维数组的取值称为数据单元。当多维数组的各个维都选中一个维度成员，这些维度成员的组合就唯一确定了度量属性的一个值。那么数据单元就可以表示为：（维1维度成员，维2维度成员，……维n维度成员，变量的值）。例如，在图9－3的地区、时间和商品类别维上各取维度成员“江苏”“第二季度”和“家电”，就唯一确定了度量属性“销售量”的一个值（图中为2443），则该数据单元可表示为：（江苏，第二季度，家电，2443）。

OLAP支持管理决策人员对数据进行深入观察，多维分析。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使分析者、决策者能从多个角度、多个侧面观察数据库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵。

联机分析处理系统通常包括以下基本的分析功能：

①上卷（roll-up）。上卷是在数据立方体中执行聚集操作，通过在维层次中上升或通过消除某个或某些维来观察更概况的数据。例如，如图9－4所示的数据立方体（水平轴为商品类别维，垂直轴为时间维，Z轴为地点维）经过沿着地点维的概念层次上卷，由城市上升到地区，就得到了如图9－5所示的立方体。现在销售量不是按照城市分组求值了，而是按照地区分组求值。(www.chuimin.cn)

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