5、云端多维数组数据仓库的高效解决方案

云端多维数组数据仓库的高效解决方案

1. 多维数据分析与云数据管理基础

1.1 OLAP 操作与 MOLAP 系统

在数据分析领域，OLAP（联机分析处理）操作是决策制定者进行数据探索的重要工具。像上卷（roll - up）和下钻（drill - down）这类 OLAP 运算符，能让决策者借助 SQL 聚合函数在数据层次结构中导航并聚合数据。此外，还有一些运算符用于选取数据仓库的部分数据以及对维度进行置换。

MOLAP（多维联机分析处理）系统采用多维数据结构，如基于原始数据构建的多维数组，这些原始数据通常存储在关系数据库中。MOLAP 系统通过其独特的存储数据模型，提升了密集型数据仓库的存储性能。因为使用多维数组时，只需存储度量值，它们通过维度成员的位置进行索引。

例如，在一个 MOLAP 表示中，位置 ARRAY[2][1] 的度量值与第一个维度的第二个成员（如 2000 - 01 - 02）和第二个维度的第一个成员（如 Allier 部门）相关联。同时，为了存储一维数组，有一个简单公式：设维度为 d，第 k 个维度的成员数为 Nk，那么度量值在一维数组中的位置 p(i1, …, id) = ∑(j = 1 到 d)(ij * ∏(k = j + 1 到 d)Nk)，其中 ij 是第 j 个维度成员的位置。

1.2 云数据管理架构

随着数据量的爆炸式增长，传统的关系型或对象型数据库管理系统已难以满足需求。例如，Facebook 每天要管理数亿用户、数十亿张上传图片和数百万个新增事件。为此，云环境下发展出了新的数据管理架构，通常采用分层架构：
- 基础设施层 ：一