資料庫olap

『壹』 oltp和olap的區別

OLTP即聯機事務處理，就是我們經常說的關系資料庫，意即記錄即時的增、刪、改、查，就是我們經常應用的東西，這是資料庫的基礎。

OLAP即聯機分析處理，是數據倉庫的核心部心，所謂數據倉庫是對於大量已經由OLTP形成的數據的一種分析型的資料庫，用於處理商業智能、決策支持等重要的決策信息。

數據倉庫是在資料庫應用到一定程序之後而對歷史數據的加工與分析；是處理兩種不同用途的工具而已。

On-Line Transaction Processing聯機事務處理過程(OLTP)。

也稱為面向交易的處理過程，其基本特徵是前台接收的用戶數據可以立即傳送到計算中心進行處理，並在很短的時間內給出處理結果，是對用戶操作快速響應的方式之一。

『貳』 olap是什麼，給詳細介紹一下！

OLAP（聯機分析處理）。

什麼是聯機分析處理（OLAP）

聯機分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關系資料庫之父E.F.Codd於1993年提出的，他同時提出了關於OLAP的12條准則。OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類產品同聯機事務處理 (OLTP) 明顯區分開來。

當今的數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（on-line transaction processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關系型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持復雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。下表列出了OLTP與OLAP之間的比較。

OLTPOLAP用戶操作人員,低層管理人員決策人員,高級管理人員功能日常操作處理分析決策DB 設計面向應用面向主題數據當前的, 最新的細節的, 二維的分立的歷史的, 聚集的, 多維的集成的, 統一的存取讀/寫數十條記錄讀上百萬條記錄工作單位簡單的事務復雜的查詢用戶數上千個上百個DB 大小100MB-GB100GB-TB
OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多角度對信息進行快速、一致、交互地存取,從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。OLAP的目標是滿足決策支持或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求,它的技術核心是"維"這個概念。

「維」是人們觀察客觀世界的角度,是一種高層次的類型劃分。「維」一般包含著層次關系,這種層次關系有時會相當復雜。通過把一個實體的多項重要的屬性定義為多個維(dimension)，使用戶能對不同維上的數據進行比較。因此OLAP也可以說是多維數據分析工具的集合。

OLAP的基本多維分析操作有鑽取（roll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉（pivot）、drill across、drill through等。

·鑽取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鑽取（roll up）和向下鑽取（drill down）。roll up是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數；而drill down則相反，它從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維。
·切片和切塊是在一部分維上選定值後，關心度量數據在剩餘維上的分布。如果剩餘的維只有兩個，則是切片；如果有三個，則是切塊。
·旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）。
OLAP有多種實現方法，根據存儲數據的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。

『叄』 OLAP的數據源可以是哪幾類的數據, 這些數據有限制么

2類。
基於關系型資料庫與基於多維數據集。
OLAP（onlineanalyticalprocessing）是一種軟體技術，它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數據的目的。從各方面觀察信息，也就是從不同的維度分析數據，因此OLAP也成為多維分析。

『肆』 OLAP是什麼意思

OLAP（Online AnalyticalProcessing）是一種數據處理技術，專門設計用於支持復雜的分析操作，側重對決策人員和高層管理人員的決策支持，可以根據分析人員的要求快速、靈活地進行大數據量的復雜查詢處理，並且以一種直觀而易懂的形式將查詢結果提供給決策人員，以便他們准確掌握企業（公司）的經營狀況。

二十幾年前E.F. Codd提出OLAP時，也參照關系資料庫提出了12條規則，但後期沒有得到發展，其中有些規則在現在看來都已經不再完全適用，或者不是OLAP的特殊規則。因此我們從OLAP的本質定位上，重新確定三條原則，用以解析OLAP的歷史發展：

1、提供多維的業務視圖（「維」是OLAP存在和核心概念）

2、滿足靈活的交互分析（面向決策分析需要及時響應查詢需求的變更）

3、提供高速的檢索性能（沒有人希望查詢數據等待太長時間）

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OLAP的技術派系

1､傳統OLAP

尊重傳統是技術領域最缺少的品德，傳統OLAP中尤其是Mondrian和SSAS還是有不少用戶群的（前者是開源軟體），反而選用Cognos、MSTR等的越來越少。

2､可視化OLAP

十幾年前，最火爆的BI產品是BO（2007年以68億美元被SAP收購）。BO里最早的核心技術叫做「動態微立方」，就是把基於語義模型查詢的結果集數據以MOLAP的方式存儲在內存中，以加快後期交互分析的效率。

現在同樣也有各種基於內存計算的軟體，但它們是以可視化為主，比如Tableau和Qlikview等

3､大數據OLAP

Hadoop的生態系統誕生於互聯網公司，從一開始就有開放的基因，這個OLAP派系最有意思的是Kylin，而且是咱中國人在Apache上的定級項目。

『伍』 OLTP和OLAP有何區別

1、適用人員不同：OLTP主要供基層人員使用，進行一線業務操作。OLAP則是探索並挖掘數據價值，作為企業高層進行決策的參考。

2、面向內容不同：OLTP面向應用，OLAP面向主題；

4、數據特點不同：OLTP的數據特點是當前的、最新的、細節的, 二維的、分立的；而OLTP則是歷史的, 聚集的, 多維的，集成的, 統一的；

5、存取能力不同：OLTP可以讀/寫數十條記錄，而OLAP則可以讀上百萬條記錄；

6、工作事件的復雜度不同：OLTP執行的是簡單的事務，而OLAP執行的是復雜任務；

7、可承載用戶數量不同：OLTP的可承載用戶數量為上千個，而OLAP則是上百萬個；

8、DB大小不同：OLTP的DB 大小為100GB，而OLAP則可以達到100TB；

9、執行時間要求不同：OLTP具有實時性，OLAP對時間的要求不嚴格。

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OLTP與OLAP的實際應用

OLAP工具是針對特定問題的聯機數據訪問與分析。它通過多維的方式對數據進行分析、查詢和報表。維是人們觀察數據的特定角度。

例如，一個企業在考慮產品的銷售情況時，通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的銷售情況。這里的時間、地區和產品就是維。

這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維數組則是OLAP分析的基礎，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標），如（地區、時間、產品、銷售額）。

多維分析是指對以多維形式組織起來的數據採取切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill-down和Roll-up）、旋轉（Pivot）等各種分析動作，以求剖析數據，使用戶能從多個角度、多側面地觀察資料庫中的數據，從而深入理解包含在數據中的信息。

應用OLTP，就必須重新定義OLTP在企業信息化體系結構中的地位。OLTP不再只是一套能處理訂單的老式應用程序。對典型的OLTP系統處理的大規模數據流更新進行同時分析，這種情況很罕見，因為一般認為這不是OLTP的目的。

數據倉庫更新固有的延遲阻礙著對最新數據的近實時分析。組織如果要對於數據的變化迅速作出反應，IT部門就必須讓OLTP產生比以往更大的作用。

參考資料來源：網路-OLTP

參考資料來源：網路-聯機分析處理

『陸』 olap是，什麼是數據倉庫和olap

DW的作用主要是按照業務領域的劃分進行數據存儲，並提供相關的技術元數據OLAP技術是利用DW的數據組織，形成面向領域的動態分析報表，從宏觀向圍觀進行數據差異的分析，判斷某一現象的最底層原因，例如一個公司的報表不好看，可以向下鑽去判斷是某一時間的某個營業部門的數據存在問題OM是利用大量的歷史數據分析，做各種假設，形成一個模型，再將模型反饋到歷史數據中進行驗證，從而將一個穩定可靠的模型搭建起來，作為將來類似應用的分析模型使用。這個模型的分析結果可以直接作為企業的發展趨勢判定或者員工業績的評估標准

『柒』 oltp與olap的區別

1、當今的數據處理大致可以分成兩大類：
聯機事務處理On-Line Transaction Processing
聯機分析處理On-Line Analytical Processing
2、二者特性的不同，決定了對資源需求的偏重


01-1 OLTP(實時交易庫大量短事務對IO要求高)

一、面向交易的實時處理系統OLTP
OLTP是傳統的關系型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，記錄即時的增、刪、改、查，比如在銀行存取一筆款，就是一個事務交易。
也稱為實時系統(Real time System)。衡量聯機事務處理系統的一個重要性能指標是系統性能，具體體現為實時響應時間(Response Time)，即用戶在終端上送入數據之後，到計算機對這個請求給出答復所需要的時間。
二、OLTP特點
1、實時性要求高；
OLTP 資料庫旨在使事務應用程序僅寫入所需的數據，以便盡快處理單個事務。
2、數據量不是很大；
3、交易一般是確定的，所以OLTP是對確定性的數據進行存取(比如存取款都有一個特定的金額)；
4、支持大量並發用戶定期添加和修改數據。
並發性要求高並且嚴格的要求事務的完整、安全性 (比如這種情況：有可能你和你的家人同時在不同銀行取同一個帳號的款)。

『捌』 什麼是OLAP他的定義是什麼

OLAP（聯機分析處理）。

什麼是聯機分析處理（OLAP）聯機分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關系資料庫之父E.F.Codd於1993年提出的，他同時提出了關於OLAP的12條准則。

OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類產品同聯機事務處理 (OLTP) 明顯區分開來。

當今的數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（on-line transaction processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

OLTP是傳統的關系型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持復雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。

『玖』 數據倉庫與OLAP-數據倉庫基本概念

數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合

數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW。

數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的「Building the Data Warehouse」一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。

◆面向主題：操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。

◆集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

◆相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

◆反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

數據倉庫系統是一個信息提供平台，他從業務處理系統獲得數據，主要以星型模型和雪花模型進行數據組織，並為用戶提供各種手段從數據中獲取信息和知識。

從功能結構化分，數據倉庫系統至少應該包含數據獲取（Data Acquisition）、數據存儲（Data Storage）、數據訪問（Data Access）三個關鍵部分
聯機分析處理OLAP是一種軟體技術，它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數據的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多維信息的快速分析的特徵。其中F是快速性(Fast)，指系統能在數秒內對用戶的多數分析要求做出反應；A是可分析性(Analysis)，指用戶無需編程就可以定義新的專門計算，將其作為分析的一部 分，並以用戶所希望的方式給出報告；M是多維性(Multi—dimensional)，指提供對數據分析的多維視圖和分析；I是信息性(Information)，指能及時獲得信息，並且管理大容量信息。