数据仓库和OLAP概述

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数据仓库

数据仓库就像一个大型图书馆，我们在这里存储来自不同地方的大量信息。它可以轻松地分析和理解信息，以便您可以根据这些事实做出更好的决策。所有所需信息都集中在一个地方。我们对信息进行组织，以便于查找和使用。它将来自不同地方的信息整合到一个地方，因此更容易理解。

数据仓库的特性

数据仓库具有以下特性：

面向主题

数据仓库专注于特定主题，例如销售、营销或分销。它旨在提供关于特定主题的信息，而不是组织的日常运营。

集成

数据仓库将来自不同来源的数据（例如大型机和关系数据库）整合到单个可靠的格式中。数据必须以允许有效分析的方式进行组织和结构化。

随时间变化

数据仓库中的数据会随着时间推移而维护，以每周/每月/每年的时间间隔进行维护。因此，您可以进行历史分析并能够跟踪随时间推移的变化。

非易失性

数据仓库中的数据是永久性的。一旦存储，数据就不能被删除或修改。因此，您可以进行历史分析并确保数据始终以其原始状态可用。

通过理解这些特性，组织可以利用数据仓库通过以一致且可靠的方式分析来自不同来源的大量数据来做出更好的决策。

数据仓库有一些优点和缺点。

优点

• 使数据更容易理解

• 持续更新

• 可访问性

缺点

• 累积不相关数据

• 数据丢失和擦除

• 数据清洗和转换

数据仓库的功能

数据仓库是组织起来以提供各种数据管理和分析功能的数据集合。数据仓库的一些重要功能包括：

• 数据整合

• 数据清洗

• 数据集成

• 数据存储

• 数据转换

• 数据分析

• 数据报告

• 数据挖掘

• 性能优化

这些功能使组织能够管理和分析来自不同来源的大量数据，并根据可靠和准确的信息做出明智的决策。

联机分析处理服务器 (OLAP)

联机分析处理服务器 (OLAP) 是一种软件，用户可以同时分析来自许多不同数据库的信息。它使用多维数据模型，用户可以同时基于多个维度提出问题。例如，用户可以请求2018年德里地区的销售数据。OLAP数据库被分成多个数据立方体，也称为超立方体。

OLAP操作

这些用于分析OLAP数据立方体中的数据。共有五个基本操作：

向下钻取

通过向下移动概念层次结构或添加新维度来使数据更详细。例如，在按季度显示销售数据的立方体中，向下钻取将显示按月份的销售数据。

向上汇总

通过向上移动概念层次结构或减少维度来使数据更概括。例如，在按城市显示销售数据的立方体中，向上汇总将显示按国家的销售数据。

切片

通过选择两个或多个维度和条件来选择子立方体。例如，在按位置、时间和项目显示销售数据的立方体中，切片可以选择德里或加尔各答、第一季度或第二季度、汽车或公共汽车的销售数据。

切片

选择单个维度并创建一个新的子立方体。例如，在按位置、时间和项目显示销售数据的立方体中，按时间切片将创建一个显示第一季度销售数据的新子立方体。

旋转

旋转当前视图以获得新的表示。例如，按时间切片后，旋转可以显示相同的数据，但位置和项目作为行而不是列。

数据仓库和OLAP的比较

特性	数据仓库	OLAP
定义	从各种来源收集、存储和管理数据以提供有意义的业务洞察的过程	允许用户基于多维数据模型同时分析来自多个数据库系统的信息的技术
目的	使业务用户能够访问和理解数据	提供对来自多个来源数据的快速交互式分析
数据结构	关系数据库	多维数据模型
数据源	多个数据源	多个数据源
数据类型	历史数据	当前和历史数据
数据处理	批处理	实时处理
操作	数据清洗、整合、集成、转换、分析和报告	向下钻取、向上汇总、切片、切块和旋转
立方体创建	不适用	创建立方体以支持快速高效的分析
查询性能	由于复杂的查询和数据处理，查询性能较慢	由于预聚合和索引，查询性能更快
用户类型	业务用户和数据分析师	业务用户和数据分析师
用例	决策和战略规划	实时分析和交互式报告

结论

总之，数据仓库和OLAP在数据管理和分析中服务于不同的目的。数据仓库专注于将来自各种来源的数据收集和组织到单个可靠的格式中，以提供用于决策和战略规划的历史洞察。另一方面，OLAP允许基于多维数据模型对来自多个数据库系统的当前和历史数据进行快速交互式分析。OLAP使用向下钻取、向上汇总、切片、切块和旋转等操作来有效地分析数据。虽然由于复杂的查询和数据处理，数据仓库的查询性能可能较慢，但OLAP由于预聚合和索引而提供更快的查询性能。这两种技术都有利于业务用户和数据分析师根据可靠和准确的信息做出明智的决策。