63、在线分析处理（OLAP）：概念、特性与架构解析

在线分析处理（OLAP）：概念、特性与架构解析

1. 数据周期性与销售数据管理

在数据管理中，表格必须定义隐式或显式的周期性。周期性通常表示为仅当前年份、以前年份或所有年份，它提供了表格中存储数据的时间跨度信息。

每年年底，当年的每日销售数据会被转移到另一个仅包含以前年份每日销售数据的表格中。这个表格实际上包含了从运营开始以来除当前年份之外的所有销售记录。当前年份和以前年份表格中的数据共同代表了公司完整的销售历史。为避免远程访问历史销售数据导致响应时间过长，以前年份的销售表格可以在多个位置进行复制。

2. 在线分析处理（OLAP）概述

在线分析处理（OLAP）是一种商业智能（BI）风格，其系统具有三个主要特征：
- 多维数据分析技术
- 高级数据库支持
- 易于使用的终端用户界面

2.1 多维数据分析技术

现代OLAP工具最显著的特点是其进行多维分析的能力，即将数据作为多维结构的一部分进行处理和查看。这种数据分析类型对商业决策者特别有吸引力，因为他们倾向于将商业数据视为与其他商业数据相关联。

以商业数据分析师调查销售数据为例，分析师可能对与客户和时间等其他商业变量相关的销售数据感兴趣。也就是说，客户和时间被视为销售的不同维度。多维视图比操作（表格）视图更适合决策支持，因为操作视图中发票（INVOICE）和行（LINE）之间的关系无法提供销售数据的商业视角。

多维数据分析技术还通过以下功能得到增强：
- 高级数据展示功能 ：包括3D图形、数据透视表、交叉表、数据旋转和三维立方体等。这些工具与桌面电子