视觉差的网站,做电商网站需要会些什么条件,网站空间商排行榜,网站没有做301的后果是什么一、OLAP 是什么
1. OLAP的定义
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1. OLAP的定义
OLAPOnline Analytical Processing联机分析处理是一种软件技术它主要专注于复杂的分析操作帮助分析人员、管理人员或执行人员从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取从而获得对数据的更深入理解。
2. OLAP与OLTP
提到OLAP大家往往会联系到OLAP的相关概念——OLTPOnline Transaction Processing联机事务处理一句话简单概括来说OLTP 主要负责日常的事务处理比如银行的交易记录、超市的收银操作等它重点关注的是事务的快速处理和数据的完整性。而 OLAP 则是在大量事务数据的基础上进行分析和决策支持。
例如一家连锁超市在日常运营中OLTP 系统负责记录每一笔商品的销售、库存的增减等事务。而当管理层想要了解不同地区店铺在不同时间段内各类商品的销售趋势、利润贡献情况等时就需要用到 OLAP 技术。
为了进一步明确二者的区别我们不妨列一个表从数据处理目的、数据特点、用户群体、性能要求、数据更新与读取操作五个方面来对比一下
对比项目OLTPOLAP数据处理目的处理日常事务确保业务流程顺利进行注重事务高效执行与数据完整性对大量数据进行分析以支持决策制定从海量事务数据中提取有价值信息数据特点处理当前最新事务数据数据实时产生需及时处理数据量相对小但并发量大如电商秒杀活动处理历史数据数据经整合汇总后数据量非常大如连锁企业多年门店销售数据数据模型一般采用关系型数据模型如学生信息管理系统中各关系型表多采用多维数据模型如全球连锁零售商从时间、地域、产品类别等构建多维销售数据模型用户群体主要面向一线业务人员如银行柜员、超市收银员关注操作简便性与速度主要面向企业管理层、分析人员关注数据分析结果与报表展示性能要求事务处理响应时间要求极高通常在毫秒级甚至更短需保证高并发事务处理吞吐量如股票交易系统注重数据查询和分析效率尤其复杂查询响应速度需在合理时间内完成分析任务如大型企业年度销售数据分析数据更新与读取操作主要执行频繁插入、更新、删除操作读取操作针对单个事务相关数据如电商平台新订单生成与订单详情查询主要进行数据读取且数据量较大如分析大型连锁超市多年销售数据数据更新相对不频繁定期批量加载更新
二、OLAP 工具
现在市场上很多数据平台都提供了强大的OLAP能力这里给大家简单列举几个
1.FineBI
一款国产的BI数据分析工具提供OLAP联机处理分析功能通过轻量配置即可进行钻取、联动、跳转、过滤等交互式分析。将数据导入BI系统中即可进行深入的OLAP分析并根据业务需求自由设计数据看板。用FineBI做出来的仪表盘如下图所示重点突出逻辑清晰不管是做业务决策还是给领导汇报都一目了然 2. Tableau
国外热门的数据分析工具OLAP功能强大、支持网页集成。就是对计算机的硬件要求比较高对于刚入门的小白来说不算友好。另外有些可视化功能需要收费。 3. Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) SSAS 是一款功能强大的 OLAP 工具。它与 Microsoft SQL Server 数据库紧密集成提供了丰富的多维数据分析功能。
4.Oracle OLAP
Oracle OLAP 拥有高效的数据存储架构能够轻松应对海量数据的存储需求。它可以对大规模数据进行有效的组织和管理无论是结构化数据还是半结构化数据都能妥善处理。同时它也可以在大规模数据集上进行多维度、多层次的数据分析。
5.SAP Business Warehouse (BW)
SAP BW 是 SAP 公司提供的一款企业级数据仓库和 OLAP 解决方案。它能够整合企业内部各个业务系统的数据为企业提供全面的数据分析和决策支持。
三、OLAP 数据库
OLAP 数据库是 OLAP 技术的核心载体既然要讲OLAP就不得不提OLAP数据库。可以说OLAP数据库在数据存储、管理和分析方面具有许多独特的设计。
1. 数据存储架构
OLAP 数据库通常采用星型模型、雪花模型等数据存储架构。
星型模型以事实表为中心周围环绕着多个维度表这种架构简单直观易于理解和查询。雪花模型则是在星型模型的基础上对维度表进行了进一步的细化它在处理复杂的维度关系时更加灵活。
以一个销售数据分析场景为例事实表可以包含销售订单的详细信息如订单金额、订单数量等。维度表可以包括时间维度表包含年、月、日等信息、产品维度表包含产品类别、产品名称等信息、客户维度表包含客户地域、客户类型等信息等。在星型模型中这些维度表直接与事实表关联而在雪花模型中例如产品维度表可以进一步细分为产品类别子维度表和产品子维度表通过这种细化可以更精确地处理复杂的产品分类和分析需求。
2. 数据索引与优化
为了提高数据查询和分析的效率OLAP 数据库采用了多种数据索引和优化技术。例如位图索引可以有效地处理具有离散值的字段如性别、产品类别等。而对于范围查询B - 树索引则更加适用。
3. 数据加载与更新
OLAP 数据库在数据加载和更新方面也有其独特的处理方式。由于 OLAP 主要用于分析历史数据所以数据加载通常是批量进行的。同时为了保证数据的一致性和准确性在数据更新时需要进行严格的数据校验和处理。
四、OLAP 的发展趋势
OLAP的未来发展前景是非常有潜力的我稍微总结了一下可以从以下三个方面来概括
1.与大数据技术的融合
随着大数据时代的到来OLAP 与大数据技术的融合成为了必然趋势。大数据平台如 Hadoop、Spark 等都可以为 OLAP 提供更强大的数据存储和处理能力。
具体来说在互联网行业企业面临着海量的用户行为数据、点击流数据等。通过将 OLAP 与 Hadoop 结合可以在大规模分布式环境下对这些数据进行存储和分析。利用 Hadoop 的分布式文件系统HDFS存储数据然后使用基于 Spark 的 OLAP 引擎进行数据分析可以快速地处理海量数据挖掘出有价值的信息如用户的兴趣偏好、行为模式等为企业的精准营销和个性化服务提供支持。
2. 实时 OLAP
传统的 OLAP 主要是基于历史数据进行分析但在一些业务场景中实时数据分析变得越来越重要。实时 OLAP 可以在数据产生的同时进行分析为企业提供即时的决策支持。
例如在电商行业的促销活动中企业需要实时了解订单量、销售额、库存水平等数据的变化情况。通过实时 OLAP 技术可以实时监控这些数据并根据数据分析结果及时调整促销策略如增加库存、调整商品价格等以确保促销活动的效果。
3. 移动化和可视化
随着移动设备的普及和可视化技术的发展OLAP 也在向移动化和可视化方向发展。用户可以通过移动设备随时随地访问 OLAP 系统查看数据分析结果。
例如企业的管理人员在出差过程中可以通过手机或平板电脑上的 OLAP 应用程序查看公司的销售数据、财务数据等分析报告。同时可视化技术可以将复杂的数据以直观的图表、图形等形式展示出来数据也会更加易于理解和分析。
综上所述OLAP 作为一种重要的数据分析技术在多个行业和领域都发挥着重要的作用。企业数字化建设想要成功用好OLAP就是其中的一方面通过对OLAP与OLTP的辨析OLAP工具、OLAP数据库的介绍以及未来发展趋势的分析相信大家已经对OLAP有了更为深入的了解。
