快速掌握OLAP数据库的创建技巧 (如何创建olap数据库)

OLAP（Online Analytical Processing）是一种将大数据进行多维、交互式的分析和查询的技术。相比于传统的关系型数据库，OLAP具有更高效、更准确、更直观的特点，使得它在商业和科研领域中得到了广泛的应用。然而，掌握OLAP数据库的创建技巧并不是易事，本文将为您详细介绍。

一、了解OLAP数据库的种类

在创建OLAP数据库之前，首先需要了解OLAP数据库的种类。一般来说，OLAP数据库可以分为基于多维数组的OLAP（MOLAP）、基于关系型数据库的OLAP（ROLAP）和混合型OLAP（HOLAP）三种类型。MOLAP将多维数组作为数据仓库存储结构，具有快速查询速度和高性能的特点；ROLAP使用关系型数据库存储数据，具有存储容量大的优势；而HOLAP则是MOLAP和ROLAP的结合，兼备二者的优点。

对于数据分析和查询场景不同的OLAP数据库使用场景将不同。MOLAP是一种优秀的选择，适用于处理数据量中等、查询密集型的场景；ROLAP适用于处理数据复杂度较高、查询次数较少、存储容量大的场景；而HOLAP则适用于同时兼备上述两种场景的数据分析需求。

二、设计数据模型

在创建OLAP数据库之前，需要进行数据模型的设计。数据模型的设计是十分重要的一步，其关键在于模型的合理性和完整性，合理性是指模型的各个元素之间互相协调、相互约束，没有冲突，而完整性则是指模型考虑了业务需求的全部方面，将所有需要处理的数据全部包括在内。

数据模型包括以下元素：维度、度量、层次、计算成员和关系型数据表。维度通常为业务的核心概念，如时间、地域等，应当不重不漏地考虑业务需求；度量是要进行分析和查询的数据指标，如销售额、数量等；层次是维度的分层结构，如时间维度可以根据年月日分为不同的层次；计算成员指的是基于已有数据进行计算的预定义指标，如同比、环比等；关系型数据表演示的是各个元素之间的关联关系。

三、创建数据仓库

在进行数据仓库的创建时，需要确定如何将数据存储到数仓中，以便后续查询和分析。关系型数据仓库依赖于事实表和一系列维度表的组合，而MOLAP将数据存储为多维数组，极大地提高了数据存储和查询的效率。

对于数据量较小的OLAP数据库，使用关系型数据库存储被视为更为方便和简单的解决方案，例如微软的SQL Server和Oracle的OLAP Option。而对于企业级的OLAP数据库，建议使用MOLAP，例如微软的Analysis Services和IBM的TM1等。

四、创建查询模板

OLAP数据库其关键的魅力是他们具有数据立方体的概念，使得数据的探索变得相对容易且直观。为了在浏览数据时方便用户，需要创建查询模板进行约束，以表达闲杂难于直观感知的关注点。

查询模板可以是一组维度和度量，用于指定数据集中的某一部分，也可以将维度和度量限制到特定的范围或特定的形式中。查询模板可以通过提供过滤选项、炫耀、展示和汇总数据等方式进行。

五、

本文介绍了，首先需要了解OLAP数据库的种类、设计数据模型、创建数据仓库和创建查询模板。在实际操作中，需要了解业务需求并进行合理的数据模型设计，选择适合的数据仓库类型，创建符合实际需求的查询模板。OLAP数据库的应用可以在企业级决策制定和数据分析等场景中发挥出十分重要的作用。

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• olap是什么，给详细介绍一下！

olap是什么，给详细介绍一下！

是联机分析处理系统，用于对记录及数据进行分析和信息综合性

联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。

　　随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。操作型应用和分析型应用，特别是在性能上难以两全，人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制，引入了统计及综合数据，但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的，因此分析功能有限，不灵活，维护困难。在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，他们通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的数据访问界面，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。1993年，E.F.Codd（关系数据库之父）将这类技术定义为“联机分析处理”。

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