什么是OLAP

本文介绍了OLAP(联机分析处理)的基本概念和技术细节,包括多维观察、数据钻取及CUBE运算等内容,并探讨了如何通过预运算提高OLAP系统的运行效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        最近由于很多人问我什么是OLAP,从而发现目前OLAP对大多数人来说还是个新名词,这里我来简单讲讲OLAP(联机分析)。

        联机分析(OLAP)是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的一种数据动态分析模型,它允许以一种称为多维数据集的多维结构访问来自商业数据源的经过聚合和组织整理的数据。以此为标准,OLAP作为单独的一类产品同联机事务处理(OLTP)得以明显区分。
  有点深奥是不是?其实并不复杂,OLAP最基本的概念其实只有三个:多维观察、数据钻取、CUBE运算。
从动态的多维角度分析数据
  我们在平时工作中,会遇到各种问题,在分析问题的时候,同样的现象,我们会从多个角度去分析考虑,并且有时候我们还会从几个角度综合起来进行分析。这就是OLAP分析最基本的概念:从多个观察角度的灵活组合来观察数据,从而发现数据内在规律。
  OLAP将数据分为两种特征,一种为表现特征,比如一个销售分析模型中的销售额、毛利等;还有一种为角度特征,比如销售分析中的时间周期、产品类型、销售模式、销售区域等。前者是被观察的对象,OLAP术语称之为“度量数据”,后者为观察视角,OLAP术语称之为“维数据”。
  如果建立这样一个模型,我们就可以根据业务需求,从产品类型角度去观察各个销售地区的销售额数据(以产品类型和销售地区为维、以销售额为度量);或者我们还可以从销售模式的角度去观察各个销售地区的销售额数据(以销售模式和销售地区为维、以销售额为度量)。
对数据进行钻取,以获得更为精确的信息
  在分析过程中,我们可能需要在现有数据基础上,将数据进一步细化,以获得更为精确的认识。这就是OLAP中数据钻取的概念。
  比如,在销售分析中,当我们以产品类型和销售地区为维、以销售额为度量进行分析的时候,可能希望进一步观察某类产品的不同销售模式在各个销售地区的表现,这时我们就可以在产品大类这个数据维下面,再加上一个销售模式维,从而获得相应的信息。
创建数据CUBE
  那么,要满足上述运算,需要什么样的前提呢?
  我们可以想像,和报表不同,OLAP分析所需的原始数据量是非常庞大的。一个分析模型,往往会涉及数百万条、数千万条、甚至更多;而分析模型中包含多个维数据,这些维又可以由浏览者作任意的提取组合。这样的结果就是大量的实时运算导致的时间延滞。我们可以设想,一个对于1000万条记录的分析模型,如果一次提取4个维度进行组合分析,那么实际的运算次数将达到4的1000次方的数量:这样的运算量将导致数十分钟乃至更长的等待时间。如果用户对维组合次序进行调整,或者增加减少某些维度的话,又将是一个重新的计算过程。
  从上面分析,我们可以得出结论,如果不能解决OLAP运算效率问题的话,OLAP将是一个毫无实用价值的概念。那么,作为一个成熟产品是如何解决这个问题的呢?这就是OLAP中一个非常重要的技术:数据CUBE预运算。
  一个OLAP模型中,度量数据和维数据我们应该实现确定,一旦两者确定下来,那么我们可以对数据进行预先的处理,在正式发布之前,将数据根据维进行最大限度的聚类运算,运算中会考虑到各种维组合情况,运算结果将生成一个数据CUBE,并保存在服务器上。这样,当最终用户在调阅这个分析模型的时候,就可以直接使用这个CUBE,在此基础上根据用户的维选择和维组合进行复运算,从而达到实时响应的这么一个效果。
补充说明
  上面所说的,是OLAP最基本的概念,除此以外,OLAP通常包括的功能包括数据旋转(变换观察维组合顺序)、数据切片(过滤无关数据,对指定数据进行重点观察),以及对数据进行跨行列运算。

OLAP(联机分析处理)。 什么是联机分析处理(OLAP) 联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则。 OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP (On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。 OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。 OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TB OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够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了解的一类软件技术。 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。 “维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多 项重要的属性定义为多个维(dimension),使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)、drill across、drill through等。 ·钻取是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向上钻取(roll up)和向下钻取(drill down)。roll up是在某一维上将低层次的细节数据 概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而drill down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 ·切片和切块是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个,则是切块。 ·旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 OLAP有多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP
<think>好的,用户想了解OLAP和OLTP的概念、区别以及应用场景。之前用户已经提供了一些站内引用,我需要综合这些信息来组织回答。首先,我需要确认用户的需求是否已经被之前的回答覆盖。用户提到“参考站内引用”,所以需要确保正确引用这些资料,并且在回答中标注来源。用户之前的问题是关于SQL的存储参数,现在转向OLAP和OLTP,可能是在学习数据库设计或数据处理的分类。接下来,我需要定义OLTP和OLAP。根据引用[3],OLTP是联机事务处理,处理日常事务,如银行交易。而引用[5]提到OLAP是联机分析处理,用于数据分析。需要明确两者的定义,并指出它们的核心区别。然后,区别部分需要分点说明。用户提供的引用中有多个对比点,比如设计目的、使用场景、数据模型等。例如,引用[2]提到OLTP用于实时交易,OLAP用于分析历史数据。引用[5]的对比表格详细列举了多个维度,如数据模型、操作类型、性能指标等。需要将这些信息整理成清晰的对比项,可能用表格或分点形式。 应用场景部分,引用[1]和[4]提到OLTP支撑基础业务,OLAP帮助决策。需要举具体例子,比如OLTP的ATM取款,OLAP的销售分析。 还要注意用户提到的数学公式格式,但这个问题可能不涉及数学表达式。不过需要确保回答中的任何公式都正确使用LaTeX,比如如果有性能指标的计算可能需要用$符号包裹。但在这个问题中可能不需要,所以可以忽略,但需要检查是否有地方需要用到。 另外,用户希望生成相关问题,需要根据内容提出相关的问题,比如性能差异、数据仓库设计等。要确保问题与主题紧密相关,并且能够引导用户深入理解。最后,确保引用标注正确,每个引用后的标识符对应正确的来源。例如,引用[1]讨论OLTP和OLAP在企业中的作用,引用[5]提供了对比表格,这些都需要在回答中适当的位置标注。总结步骤:定义两者,分点对比,应用场景举例,相关问题生成,正确引用标注。需要避免使用Markdown,保持口语化,但最终回答需要结构化。检查是否有遗漏的对比点,比如数据模型、处理的数据类型等,确保覆盖用户提供的所有引用信息。</think>### OLAP与OLTP的概念、区别及应用场景详解 #### 一、核心定义 1. **OLTP(联机事务处理)** - 面向**实时业务操作**,处理日常事务的增删改查(CRUD) - 典型场景:银行ATM存取款[^3]、电商订单处理[^4]、机票预订系统 - 核心目标:$高吞吐量$(单位时间内处理事务数)和$低延迟$(响应时间短)[^5] 2. **OLAP(联机分析处理)** - 面向**数据分析与决策支持**,处理历史数据的复杂查询 - 典型场景:销售趋势分析[^1]、客户行为挖掘、财务预测 - 核心目标:$多维数据快速分析$(FASMI原则)[^5] --- #### 二、关键差异对比 | 维度 | OLTP系统 | OLAP系统 | |-------------|---------------------------|---------------------------| | **数据模型** | 关系型(3NF/BCNF)[^5] | 多维模型(星型/雪花)[^5] | | **数据操作** | 高频增删改(占比>80%)[^4]| 复杂查询(聚合/连接)[^2] | | **数据时效** | 实时数据(秒级更新)[^3] | 历史数据(批量加载)[^1] | | **性能指标** | 事务吞吐量(TPS/QPS)[^5] | 查询响应速度[^5] | | **存储规模** | GB~TB级[^2] | TB~PB级[^2] | --- #### 三、典型应用场景 1. **OLTP应用** - 银行核心系统:处理账户转账、余额查询 - 零售POS系统:实时库存扣减、交易记录写入 - 社交平台:用户发帖、点赞等交互操作[^4] 2. **OLAP应用** - 商业智能(BI):生成年度销售报告 - 数据仓库:跨季度客户行为分析 - 风险控制:金融欺诈模式识别[^1] --- #### 四、技术架构差异 $$ \text{OLTP数据库} \rightarrow \text{ETL工具} \rightarrow \text{OLAP数据仓库} $$ 1. **OLTP架构特点** - 采用行式存储(如MySQL/Oracle)[^5] - 支持ACID事务保证数据一致性 - 索引优化针对点查询(如B+树) 2. **OLAP架构特点** - 采用列式存储(如ClickHouse/Redshift)[^1] - 支持列压缩和向量化计算 - 物化视图加速聚合查询 --- #### 五、选择建议 | 指标 | 选择OLTP的条件 | 选择OLAP的条件 | |------------|---------------------------|---------------------------| | 数据更新频率 | >1000次/秒[^4] | <10次/小时[^2] | | 查询复杂度 | 简单条件过滤 | 多表关联+聚合计算 | | 响应时间要求 | <100ms[^5] | <30s[^5] | ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值