大型数据库中的概念描述与OLAP有什么区别？

概念描述

概念描述是一种明确的数据挖掘类型。它定义了一组数据，包括常客、毕业生候选人等。它描述了数据的特征和比较。当要描述的概念定义为一类对象时，它也称为类描述。这些描述可以在数据特征的支持下确定。

数据特征是对目标类数据的总体特征的总结。与特定用户定义类相关的数据通常通过数据库查询检索。数据特征的输出可以以多种形式呈现，例如条形图、曲线图、饼图和动态图表等。

特征支持对给定数据集的简洁总结，而概念或类比较支持比较两组或多组数据的描述。

OLAP代表联机分析处理 (On-Line Analytical Processing)。OLAP是一种软件技术类别，使分析师、经理和管理人员能够通过快速、常规、交互式地访问各种可能的数据库视图来获益于数据的洞察力，这些视图已从原始信息更改为反映企业用户实现的真实维度。

OLAP服务器为当前业务用户提供来自数据仓库或数据市场的多维数据，无需担心数据如何或在哪里保存。OLAP服务器的物理结构和性能应考虑数据存储问题。

让我们看看大型数据库中的概念描述与OLAP工具之间的比较。

大型数据库中的概念描述	OLAP工具
数据库属性可以是多种类型，例如数字、非数字、空间、文本或图像。	数据仓库和OLAP工具建立在多维数据模型之上，该模型以数据立方体的形式查看数据，使属性和度量以及约束维度成为非数字数据。
通过聚合，数据库中的概念描述可以管理属性的复杂数据类型。	由于OLAP对其可能的维度和度量类型的条件限制，因此它定义了一个简化的数据分析模型。
数据挖掘中的概念描述需要一个更自动化的过程，以支持用户决定哪些属性应包含在分析中，以及应在多大程度上概括给定数据以对数据进行有趣的总结。	数据仓库中的OLAP是一个简单的用户控制过程。维度的选择和OLAP操作（包括钻取、上卷、切片和切块）的应用由用户监督和控制。在OLAP中，用户需要定义一系列的OLAP操作。

Ginni

更新于：2022年2月15日

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