DBMS中的OLAP操作

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联机分析处理服务器(OLAP)用于使用户能够同时对从多个数据库系统检索到的信息执行分析。它运行在多维数据模型上。用户可以跨多个维度（例如，位置、时间和类别（例如，海德拉巴->2017->销售数据））编写查询数据。

在OLAP中，数据库被组织成一个或多个多维数据立方体。这些多维数据立方体被称为超立方体，代表数据的多维数组。数组中的每个单元格对应于维度值的特定组合。维度定义特征或属性。数据可以根据属性进行切片和切块以进行分析。销售数据库中维度的示例包括位置、时间、产品类别和客户细分。

OLAP服务器高效且针对查询进行了优化。它使用预聚合和索引等技术。用户可以从存储在不同数据库系统中的海量数据中获得有价值的见解。OLAP支持复杂的分析操作，包括向下钻取（从较高的汇总数据级别到更详细的级别）、向上汇总（将数据聚合到较高的汇总级别）、切片（根据维度值选择特定数据子集）和切块（同时分析来自多个维度的数据）。OLAP服务器为执行多维分析提供了强大而灵活的环境。

OLAP多维数据立方体

OLAP多维数据立方体也称为超立方体。它表示一种专门的数据结构，旨在高效存储和快速分析多维数据。本质上，它捕获特定时间点的数据快照。

例如，如上图所示。它利用各种OLAP操作。用户可以选择超立方体的特定视角。OLAP多维数据立方体允许用户对可用数据执行具有多个维度的分析查询。

OLAP服务器类型

OLAP（联机分析处理）系统有三种类型：

关系型OLAP (ROLAP)

这些系统直接操作关系数据库。它们利用复杂的SQL查询从数据库检索数据。它们能够处理大量数据。但它们可能需要更多时间。

多维OLAP (MOLAP)

这被认为是OLAP的传统形式。它基于多维数组优化存储系统以进行数据存储。它具有用于访问物理存储在这些多维数组中的数据的定位技术。

混合OLAP (HOLAP)

它是ROLAP和MOLAP的组合。它具有ROLAP系统的可扩展性优势。它花费的时间更少。

OLAP操作

OLAP操作提供许多功能，可以从存储在多维超立方体中的数据中提取有价值的见解。

这些将在下面解释。

向下钻取

向下钻取操作使用户能够深入研究数据立方体。它将包含少量详细信息的数据转换为高度详细的数据。这可以通过以下两种方式实现：下降特定维度的层次结构概念，或向超立方体引入附加维度。

向下钻取操作可以通过以下技术实现：

在概念层次结构中向下移动

它在特定维度内从较高的聚合级别导航到较低的详细信息级别。在给定的多维数据立方体中，向下钻取操作是通过在“时间”维度的概念层次结构中从“季度”级别移动到“月份”级别来执行的。

添加新维度

这是另一种方法，它引入新的维度，提供额外的粒度。它添加与数据的不同属性或方面相关的维度。我们可以进行更深入的分析和探索。

对于给定的特定多维数据立方体，向下钻取操作是在“时间”维度的概念层次结构中向下移动，特别是从“季度”级别到“月份”级别，以获取有关每个城市在特定月份的产品销售的更详细数据。

向上汇总

向上汇总操作也称为“向上钻取”或聚合。它是一种通过执行聚合来减少数据立方体维度的技术。它是向下钻取操作的反向操作。向上汇总操作通过组合立方体任何轴上的相似维度，将数据从较低的详细信息级别聚合到较高的级别。

通过执行向上汇总，数据立方体沿一个或多个维度折叠。它允许进行更高级别的分析和更广泛的数据视图。此聚合过程可用于报告、汇总数据和从更大的数据集中提取关键见解。

向上汇总操作可以通过以下技术实现：

在概念层次结构中向上攀登

这涉及在特定维度内从较低的详细信息级别导航到较高的聚合级别。在给定的多维数据立方体中，向上汇总操作是通过在“位置”维度的概念层次结构中从“城市”级别上升到“国家”级别来执行的。

减少维度

向上汇总的另一种方法是减少数据立方体中的维度数量。这可以通过组合或消除提供相似或冗余信息的维度来实现，从而产生更高层次的数据摘要。

对于概述部分中提到的特定多维数据立方体，向上汇总操作是通过在“位置”维度的概念层次结构中向上攀登来完成的，特别是从“城市”级别到“国家”级别，以获得在国家级别汇总的数据的更高级别摘要。

切块

切块操作是一种从现有超立方体生成新子立方体的技术。它从超立方体中选择两个或多个维度。它创建一个专注于特定数据的新子立方体。

通过选择特定维度，生成的子立方体包含满足所选维度定义的条件的数据子集。它分析相关的维度并获得更详细和具体的视图数据。

切片

切片操作是一种从给定多维数据立方体中选择单个维度以生成新子立方体的技术。您可以通过隔离感兴趣的特定维度来查看不同视角的数据。

应用切片操作后，将创建一个新的子立方体。这些仅包含与所选维度相关的数据。切片操作对于从不同角度分析数据非常有价值。您还可以单独分析特定属性。用户可以通过从所选维度的角度探索其行为和关系来更深入地了解数据。

旋转

旋转操作也称为旋转操作。旋转操作是一种向用户提供可用数据的替代视图的技术。它允许旋转和重新定向多维数据立方体的结构，以便从不同的角度检查数据。旋转具有灵活的数据分析功能，并通过以替代方向或排列方式呈现数据来增强对基础信息的理解。

旋转操作使用户能够通过重新排列维度来更改多维数据立方体的方向，从而导致单元格和值的排列方式不同。这种转换提供了分析和解释数据的新的视角。