olap分析平台的设计与实现(一)--数据仓库模型

OLAP多维语义模型 概述为了严谨起见,在正式内容之前,先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。先说OLAP(Online Analytical Processing),它是和OLTP相对的概念,关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系,基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据模型的在线分析都可以叫做OLAP,只不过是因为大多数OLAP系统都采用了多维建模的思路,所以OLAP与多维数据结构就联系到了一起。 阅读详情

        我们开发了湖北省的非税直报系统,开发了全省各地非税系统,积累的大量数据,如何发挥这些数据的作用呢,工作之余,研究了通过olap方法,对数据进行分析处理。我将通过一系列文章,介绍完整的实现方法。

                                                                             (分析维度)

先介绍几个概念:

维度(dimession) :

和mondrian维度概念基本一致维度,维度可以理解为数据的属性。

维度有层次的概念(Hierarchy),一个维度可以有多个Hierarchy,

一个Hierarchy内有多个层级(Level),使用过程中,使用其中一个Hierarchy,我们的应用当中,一般就一个Hierarchy。

维度类型(dimession type):

在非税分析中,我们用到如下的维度:

年度、版本、组织机构、期间、项目。

版本主要分为预算版本和实际版本。

组织机构即各级财政局

期间指的事季度、月份等。

项目主要是是指非税项目(科目)

分析表单(olapform):

根据业务需要动态构建的olap分析表单;

表单可以简单的理解为分析主题,分析主题当然要进行分类,表单文件夹用来管理这些分析主题。

表单布局:(layout):



public class FormLayout implements Comparable<FormLayout>{

	private int id;
	private int formId;		//表单
	private int layoutType;	//行 列  视点 页面 等
	private int ordinal;	//序数   
	private int dimId;			//维度
	private int layoutGroup;  	//组
	private int readonly;  	//是否只读
	
	......
	
	public int compareTo(FormLayout o) {
		int result = -1;
		if (o != null) {
			result = this.getLayoutType() - o.getLayoutType();
			if (result == 0) {
				result = this.getOrdinal() - o.getOrdinal();
			}
		}
		return result;
	}
}
                                                                      

    分析表单的构建,根据的是行维、列维度、页面、视点的定义,和一个分析表单相关的行、列维度等就是表单布局。

布局定义了展示给用户看的分析表格的结构。

(表单与布局)

布局里的分组,以适应表单中对行维、列维度进行分组的需要;如果不显示对行、维度进行分组,默认只有第一组;

一组当中,需要依次定义维度;

表单布局的属性包括:布局id,分析表单id,维度id,布局组、排序、是否只读等信息。

 这其中布局(layout_type)类型分为:行维(2)、列维(3)、页面(1)、视点(0);

例如,我们需要根据行政区划按月度分析全省交罚收入情况,可以设置如下的行、列、页面、视点。

行维:行政区划(各地财政局)

列维:我们用期间作为维度;

页面:我们采用版本、与年度。

视点:交罚项目(科目)。

布局相关数据库表如下图:

(布局的数据库表)

分析表单维度成员:

维度成员有在分析表单中有一定顺序,分析表单维度成员必然在一个布局当中。

维度成员可能有很多,但一些维度成员间存在一定的逻辑关系,

Mdx语法中的descendants()函数,就是用于处理维度关系的,

为方便用户选择,我们把维度间的关系归纳为如下关系:

成员变量     

当前成员     

后代成员     

后代成员(包括自身)

子代成员     

子代成员(包括自身)

祖先成员     

祖先成员(包括自身)

父级成员     

父级成员(包括自身)

兄弟成员     

兄弟成员(包括自身)

零级后代     

零级后代(包括自身)

如果我们不用关系,选择分析表单维度成员的时候,就可能需要穷举所有成员。

有了关系,我们就只用保存一个维度成员及基于这个成员之上的关系,基于这2个要素,可以批量构造一批成员。

还有一类特殊的成员:变量,入同比环比的时候,需要去年同期等,这时候就应该用变量了,这里不展开描述。

分析主题相关类:

分析主题实体类

分析主题相关实体类,分为三个部分:

一个是分析维度等;

一个是前端表格类,表示前端表格及数据单元格

一个是当前显示表单的映射类,可以看做表单的模型类

完整的schemal模型:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>


<Schema name="OlapSchema"> 
  <Cube name="模型一" cache="true" enabled="true"> 
    <Table name="C1_FACT" alias=""></Table>  
    <Dimension type="TimeDimension" foreignKey="YEAR" name="年"> 
      <Hierarchy name="年" hasAll="true" allMemberName="年" allMemberCaption="年" primaryKey="ID" primaryKeyTable="C1_DIM_YEAR"> 
        <Table name="C1_DIM_YEAR" alias=""></Table>  
        <Level name="年" table="C1_DIM_YEAR" column="YEAR" uniqueMembers="true" levelType="TimeYears"></Level> 
      </Hierarchy> 
    </Dimension>  
    <Dimension type="StandardDimension" foreignKey="PERIOD" name="期间"> 
      <Hierarchy name="期间" hasAll="true" allMemberName="期间" allMemberCaption="期间" primaryKey="ID" primaryKeyTable="C1_DIM_PERIOD"> 
        <Table name="C1_DIM_PERIOD" alias=""></Table>  
        <Level name="一级期间" table="C1_DIM_PERIOD" column="YEAR" uniqueMembers="true" ordinalColumn="SEQ_YEAR"/>  
        <Level name="二级期间" table="C1_DIM_PERIOD" column="QUARTER" uniqueMembers="false" ordinalColumn="SEQ_QUARTER"/>  
        <Level name="三级期间" table="C1_DIM_PERIOD" column="MONTH" uniqueMembers="false" ordinalColumn="SEQ_MONTH"/>  
        <Level name="四级期间" table="C1_DIM_PERIOD" column="WEEK" uniqueMembers="false" ordinalColumn="SEQ_WEEK"/>  
        <Level name="五级期间" table="C1_DIM_PERIOD" column="DAY" uniqueMembers="false" ordinalColumn="SEQ_DAY"/> 
      </Hierarchy> 
    </Dimension>  
    <Dimension type="StandardDimension" foreignKey="ACCOUNT" name="科目"> 
      <Hierarchy name="科目" hasAll="true" allMemberName="科目" allMemberCaption="科目" primaryKey="ID" primaryKeyTable="C1_DIM_ACCOUNT"> 
        <Table name="C1_DIM_ACCOUNT" alias=""></Table>  
        <Level name="一级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_1" uniqueMembers="true"/>  
        <Level name="二级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_2" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="三级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_3" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="四级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_4" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="五级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_5" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="六级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_6" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="七级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_7" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="八级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_8" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="九级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_9" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="十级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_10" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="十一级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_11" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="十二级科目" table="C1_DIM_ACCOUNT" column="LEVEL_12" uniqueMembers="false"/> 
      </Hierarchy> 
    </Dimension>  
    <Dimension type="StandardDimension" foreignKey="ENTITY" name="组织"> 
      <Hierarchy name="组织" hasAll="true" allMemberName="组织" allMemberCaption="组织" primaryKey="ID" primaryKeyTable="C1_DIM_ENTITY"> 
        <Table name="C1_DIM_ENTITY" alias=""></Table>  
        <Level name="一级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_1" uniqueMembers="true"/>  
        <Level name="二级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_2" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="三级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_3" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="四级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_4" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="五级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_5" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="六级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_6" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="七级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_7" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="八级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_8" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="九级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_9" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="十级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_10" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="十一级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_11" uniqueMembers="false"/>  
        <Level name="十二级组织" table="C1_DIM_ENTITY" column="LEVEL_12" uniqueMembers="false"/> 
      </Hierarchy> 
    </Dimension>  
   
    <Dimension type="StandardDimension" foreignKey="VERSION" name="版本"> 
      <Hierarchy name="版本" hasAll="true" allMemberName="版本" allMemberCaption="版本" primaryKey="ID" primaryKeyTable="C1_DIM_VERSION"> 
        <Table name="C1_DIM_VERSION" alias=""></Table>  
        <Level name="版本" table="C1_DIM_VERSION" column="VERSION" uniqueMembers="true"></Level> 
      </Hierarchy> 
    </Dimension>  


    <Measure name="金额" column="V_1" aggregator="sum" visible="true" formatString="0.########"/>
    <Measure name="文本" column="V_2" aggregator="max" visible="true" datatype="String"/>
  </Cube>  

</Schema>

(完整的schemal)

ps:

Hierarchy hasAll:包含所有的成员;

allMemberName:所有成员的名字;

allMemberCaption:表示在层上显示的内容

ordinalColumn:level上成员的顺序,按这个属性指定

需要注意的是:分析系统对这些维度有2个方面的管理:

一个是逻辑上的层次结构;一个是分析维度,

以期间为例,如下图所示:

上图逻辑关系中,和olap分析层面相关的元素为:12个月+期初+全年,共14个元素。

分析相关数据库表设计:

逻辑部分统一放到COMM_OBJ表当中

表中关键字段为id,name,parnet等。

建立五张表如下,存放5个维度的数据。

五张维度表,数据采取扁平化方式存放。如下图:

逻辑结构和分析结构通过id加以关联。

 MDX

mdx语法:“{}”代表集合。

由于我们是根据用户配置生成MDX,我们重点研究一下如何 动态生成 MDX语句。我们是通过生成select、from、where三个字句动态生成mdx字符串,

我们知道,formModel中记录了用户自定义的分析表单信息,或者说用户对分析模型的要求,以我们定义一个列维为例 ,用户定义的 列维度的结构是:组—》选择的维度类型—》维度成员。

结构是:List<List<List<DimMember>>>,最外层的集合代表组,中间一层list表示维度(如项目、组织机构、年度等),最里层的集合是具体维度成员的集合。

假设要形成上图的列组合,这个列分三组,(组用不同颜色标注),这个列涉及年度与版本。

Mdx的关于列的部分语句应该为;

{

{[年].[2014年] }*{[版本].[计划] ,[版本].[实际]},//黄色组

{[年].[2016年] }*{[版本].[实际]},//灰色组

{[年].[2017年] }*{[版本].[计划]}//蓝色组

}

动态形成它的代码为:

Listmembers=List<DimMember>;//选择的成员

Listdims=List< members > ;//选择的维度,如项目、机构等

Listgroups= List< dims >; //定义的祖

StringBufferstrBuffer=new StringBuffer(); //y用于拼接mdx语句

strBuffer.append("{");//最外层大括号,它里面的括号表示组

For(int k = 0; k < groups.size(); k++){ //遍历祖

   List dims= groups.get(k);  //获取一个组中选定的维度

       for (int i = 0; i < dims.size(); i++) {

                     strBuffer.append("{");//类似{[年].[2014年] }

                     List<DimMember> members= dims.get(i);

                     //遍历维度成员

for (int j = 0; j <members.size(); j++) {

                         DimMember member=members.get(j);

                         Dimension dim=member.getDimension();

                         ……//形成类似[年].[2014年]的结构

                     }

                     strBuffer.append("}");

                     if (i != membersList.size() - 1) {

                         strBuffer.append("*");

                     }

                  }

              }

}

按以上办法,形成列、行、页面等四个方面的字句。不过,页面等只有2层集合(因为他们没有组的概念)

轴:

用 on {axis}语法来把维度分配到轴(Axis,复数 Axes)上,一个查询可以有多个轴。如 A on columns, B on rows跟 B on rows, A on columns 是一样的。

轴用 axis(0),axis(1),axis(2)...表示,前五个轴可以使用别名 Columns,Rows,Pages, Chapters,Sections。因此 on Columns 等价于 on axis(0)。超过 5 个轴时只能用 axis(5),axis(6)...来表示(极少会需要这么多的轴)。

很多实现(包括 Mondrian)支持用数字表示轴,因此 on Columns 可以写成 on 0。

根据MDX查询结果集与后端表单模型形成前端网格模型的方法:

主要构建前端页面需要的五个方面信息:

l  构建视点信息

l  构建页面信息

l  构建行信息

l  构建列信息

l  构建列信息

l  构建事实单元格信息

先看几个 API说明:

MDX查询返回Result,reuslt中,axis是比较重要的组件。

先看Axis、Position、MemberAPI说明:

  public interface Axis

AAxis is a component of a Result. It contains a list of Positions.

Axis是Result一个组件,它是包含Positions的的一个List集合

 A Position is an item on an Axis. It containsone or more Members.

Position本身是Axis一个项目(item),它包含一个或者多个成员(member).

  public interface Member

extendsOlapElement, Comparable, Annotated

AMember is a 'point' on a dimension of a cube. Examples are[Time].[1997].[January], [Customer].[All Customers], [Customer].[USA].[CA],[Measures].[Unit Sales].

Everymember belongs to a Level of a Hierarchy. Members except the root member have aparent, and members not at the leaf level have one or more children.

Measuresare a special kind of member. They belong to their own dimension, [Measures].

Thereare also special members representing the 'All' value of a hierarchy, the nullvalue, and the error value.

Memberscan have member properties. Their Level.getProperties() defines which areallowed.

A Cell is an item in the grid of a Result. It is returned by Result.getCell(int[]).

Cell getCell(int[] pos)

Returnsthe cell at a given set of coordinates. For example, in a result with 4 columnsand 6 rows, the top-left cell has coordinates [0, 0], and the bottom-right cellhas coordinates [3, 5].

返回给定坐标系的单元格。 例如,在具有4列和6行的结果中,左上方的单元格具有坐标[0,0],右下方单元格具有坐标[3,5]。

l  构建视点信息:

 根据formModel中的信息,取得视点维度的id与维度成员的id信息,把视点中每个维度的第一个成员id,放入int[],同时,把视点维度信息拼接成字符串,

l  构建页面信息:

 根据formModel中的信息,取得页面维度的id与维度成员的id信息,把页面中每个维度的第一个成员id,放入int[]

l  构建行信息:

根据formModel中的信息,取得行维度的id与维度成员的id信息,把页面中每个维度的第一个成员id,放入int[][],和页面、视点不同的是,描述页面行维度信息的是个二维数组,因为行维可以由多个维度组成。同时,叶需要取得行维度id的字符串信息。

      int[][] rowDimInfo = null; //存放行维度成员id的二维数组

      Result result=null;

      Axis rowAxis = result.getAxes()[1];

      //获取行的数量(行维上)

      int rowNum =rowAxis.getPositions().size();

      //获取列的数量(行维上的)

      int colNum = rowAxis.getPositions().get(0).size();

      rowDimInfo = new int[rowNum][colNum];

      for (int i = 0; i < rowNum; i++) {

        for (int j = 0; j < colNum; j++) {

           Member member =rowAxis.getPositions().get(i).get(j);

           …..把mondrian的member,转换为我们自定义的维度成员

           rowDimInfo[i][j] =dimMember.getMemberId();

      }

      }

……获取行维度id拼接的字符串

l  构建列信息:

构建列信息和构建行信息类似。不过,在构建列信息数组的时候,可以把行列数组下标的顺序调整一下,这样,可以方便后面的事实数据定位。

构建行信息及构建列信息,特别是构建列信息的时候,有三个概念要注意:

1)如果mdx中,类似 [组织].Members的选择,成员数量会多一个(Al)l,不过,我们系统的设计,事先都选定了成员,不存在这个问题;

2)度量作为特殊维度会出现在列维度当中,因此计算列维度行数的语句为:(Measures area special kind of member)

colAxis.getPositions().get(0).size() -1;

3)另外一个是,度量是特殊的维度,会加载列维度当中,如果我们的模型有2个度量,那就的注意int[][]数组的大小:

new int[rowNum][colNum / 2]

l  构建事实单元格信息

introwCount=result.getAxes()[1].getPositions().size();

intcolCount = result.getAxes()[0].getPositions().size();

FactCell[][]factCells = new FactCell [rowCount][colCount];

如果有2个度量:则factCells为:

FactCell[][]factCells = new FactCell [rowCount][colCount/2];

根据rowCount、colCount遍历Result,形成factCells

构建基于事实表单元格数据的时候,要注意计算列出现"Infinity"的情形。

构建事实单元格的时候,我们另外定义了FactCell对象,这个对象中,含有每个事实数据的“坐标信息”,坐标信息包括行维度成员、列维度成员、视点成员、页面成员等。

维度管理:mondrian

设计相关概念:

有2个关键的类,

一个是与界面的分析表格视图(view)对应的类:viewGrid

一个是后端分析模型的类:formModel

buildViewGrid(formModelf, Result result,PageLayout pageLayout);

buildViewGrid的参数为 formModel,Result及前端选择的页面pageLayout

buildViewGrid方法用于从formModel构建viewGrid;

buildViewGrid

首先是从formModel基础信息中,构建MDX语句,

根据mdx语句查询结果集,

根据结果集+formModel+页面布局当中的信息,构建viewGrid模型;

web端就是根据viewGrid在绘制呈现给用户的界面。

下一章节具体描述buildViewGrid方法的实现吧。

 

 

    private int[] buildViewInfo(FormShadow form, StringBuffer viewDimsBuffer){

       try{

//得到视点维度成员的集合,这是一个2维数组

           List<List<DimMember>> viewMbrs =form.getViewMembers();

           int count = viewMbrs.size();

           int[] gridView =new int[count];

//遍历视点

           for (int i = 0; i < count; i++) {

//取得视点中的维度成员对象

              DimMember member = viewMbrs.get(i).get(0);

//取得维度成员对象的id属性,且把它放进数组          

l  gridView[i] = member.getMemberId();

//对应维度id存放在StringBuffer

              if(i!=count-1){

                  viewDimsBuffer.append(member.getDimension().getId()+",");

              }else{

                  viewDimsBuffer.append(member.getDimension().getId()+"");

              }

           }

           return gridView;

       }catch (Exception e) {

           loggerUtil.log("buildViewInfo", e);

       }

       return null;

    }

下一节:开发配置

 

数据仓库面试题 文章目录数据仓库的定义?数据仓库和数据库的区别?如何构建数据仓库?什么是数据中台?数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么?基础能力上的区别业务能力上的区别大数据的一些相关系统?如何建设数据中台?数据湖的理解?数仓最重要的是什么?概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型概念数据模型CDM逻辑数据模型LDM物理数据模型PDMSCD的常用处理方式?元数据的理解?技术元数据业务元数据元数据管理系统?元数据管理功能元数据管理标准元数据管理系统印象最深刻的项目是什么?为什么?亮点与优势?数仓如何确定主题域?主题 阅读详情

相关推荐

数据仓库的架构与设计

公司之前的数据都是直接传到Hdfs上进行操作,没有一个数据仓库,趁着最近空出几台服务器,搭了个简陋的数据仓库,这里记录一下数据仓库的一些知识。涉及的主要内容有: 什么是数据仓库? 数据仓库的架构 数据仓库多维数据模型的设计 1. 什么是数据仓库1.1 数据仓库的概念官方定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。

Trigl的博客 10万+

olap分析平台的设计与实现(十三)- 从后端模型到前端表格模型(中)

上一节,我们总结了动态生成mdx语句,下面,我们重点总结如何生成前端模型。 前端模型(viewGrid/formGrid),我们为前端模型起个名字--表格模型---大致可以理解为描述一个表格,每个数据区单元格,都有一个行、列坐标。 需要注意的是:前端模型(viewGrid/formGrid)是动态的,前端页面收缩、展开节点(对应olap上卷、下钻),其相关属性也会变化。 构建前端模型(vie...

wh_xia_jun的专栏 705

Azure数据库服务比较:SQL Database vs Cosmos DB

结构化数据场景:如订单管理、用户认证等需要强事务支持的业务非结构化/半结构化场景:如物联网设备日志、社交网络数据、实时推荐系统:基于传统关系型数据库(SQL Server)的云原生服务,支持ACID事务和复杂SQL查询Cosmos DB:全球分布式NoSQL数据库,支持多模型(文档、键值、图、宽列)和弹性扩展两者的架构设计哲学有何本质区别?数据建模和查询语言的差异如何影响开发体验?一致性、可用性、吞吐量的权衡模型如何选择?典型业务场景下的选型决策依据是什么?技术原理对比。

AI云原生与云计算技术学院 1962

OLAP系统建模方法

OLAP系统建模方法:典型的数据仓库建模方法有ER模型、维度模型、Data Value、Anchor

docsz的博客 2685

数据仓库的架构以及传统数据库与数据仓库的区别

数据仓库的架构以及传统数据库与数据仓库的区别

日常分享数据分析开发、编程语言内容 3567

数据仓库与元数据

数据仓库 数据仓库的定义 数据仓库的特点 数据仓库和数据库的对比 OLAP和OLTP的区别 什么是ETL 主流数据仓库 数据仓库与Hadoop生态 数据仓库的定义 数据仓库,英文名称Data Warehouse,简写为DW。数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI(商业智能)能...

Ethan Zeng 博客空间 4142

多维数据模型:OLAP的基石

1.背景介绍 多维数据模型(Multidimensional Data Model)是一种用于表示和查询数据的数据结构,它允许用户以多维的方式查看和分析数据。这种模型主要用于在数据仓库中进行数据分析和报告。OLAP(Online Analytical Processing)是一种在数据仓库中进行实时分析的技术,它基于多维数据模型。 多维数据模型可以用来表示数据的各个维度,例如时间、地理位置、产...

AI天才研究院 2042

大数据OLAP技术全解析:从入门到实战应用指南

随着企业数据量呈指数级增长,传统数据分析工具已难以满足复杂业务场景下的实时多维分析需求。本文旨在构建完整的OLAP技术知识体系,覆盖从基础概念到前沿实践的全维度内容,重点解析OLAP核心技术原理、典型架构设计及工程落地方法论,帮助技术人员掌握从数据建模到性能优化的全流程技术栈。本文采用从理论到实践的递进式结构:首先建立OLAP核心概念体系,解析数据模型与存储架构;然后深入算法原理与数学基础,通过代码实现关键操作;接着通过完整项目案例演示技术落地过程;最后探讨行业应用、工具资源及未来趋势,形成知识闭环。

AI架构师小马 1511

Oracle 第22章:数据仓库与OLAP

是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。通过以上案例和解决方案,我们可以看到数据仓库和OLAP技术在实际应用中的广泛价值和面临的挑战。正确地设计和实施数据仓库,结合先进的分析技术,可以为企业带来巨大的商业价值。假设有一家大型零售公司,该公司希望利用数据仓库和OLAP技术来分析其销售数据,以便更好地了解销售趋势、顾客偏好等信息,从而优化库存管理和营销策略。除了基本的OLAP操作和高级分析功能之外,还有一些高级分析技术可以进一步提升数据仓库的价值。

hummhumm的专栏 2879

数据库领域OLTP与OLAP的对比分析

本文聚焦于数据库领域中OLTP(联机事务处理)与OLAP(联机分析处理)的对比分析。首先阐述两者的概念基础,包括领域背景、历史发展及问题空间定义。接着构建理论框架,从第一性原理推导其特性。在架构设计上,详细剖析系统分解与组件交互。实现机制部分进行算法复杂度等分析。探讨实际应用中的实施策略等内容。还考量高级层面的扩展、安全、伦理等问题。最后综合拓展,涉及跨领域应用及未来研究方向,旨在为读者全面呈现OLTP与OLAP的差异与联系,为数据库系统的选型与应用提供可行的洞见。

2502_91592937的博客 1232

大数据领域 OLAP 的元数据管理系统建设

在大数据分析领域,联机分析处理(OLAP)系统已成为企业决策支持的核心基础设施。然而,随着数据规模爆炸式增长、分析复杂度提升以及多源数据融合需求增加,OLAP系统的元数据管理正面临前所未有的挑战。本文提出了一套完整的OLAP元数据管理系统建设方法论,从理论基础到实践落地,构建了涵盖元数据采集、存储、处理、服务和治理的全生命周期解决方案。

AI天才研究院 1767

OLAP与数据仓库和数据湖

本文阐述了OLAP、数据仓库和数据湖方面的基础知识以及相关论文。同时记录了我如何通过ChatGPT以及类似产品(通义千问、文心一言)来学习知识的。通过这个过程让我对于用AI科技提升学习和工作效率有了实践经验和切身感受。

Ahxing1985的专栏 1328

大数据领域OLAP:优化数据仓库的利器

数据仓库是“存储数据的容器”,而OLAP是“挖掘数据价值的工具”。没有OLAP的数据仓库,就像没有发动机的汽车——虽然能存储数据,但无法发挥其价值。通过多维数据模型预计算技术列式存储和索引优化,OLAP能将数据仓库的查询性能提升数倍甚至数十倍,让分析师能快速从海量数据中提取有价值的信息,帮助企业做出更明智的决策。未来,随着云原生、实时化、AI辅助等技术的发展,OLAP将变得更加强大,成为大数据领域的“核心竞争力”。如果你是数据工程师或BI分析师,掌握OLAP技术将是你职业生涯的“必修课”。

AI架构全栈开发实战笔记 906

Chat2DB数据仓库:OLAP分析与商业智能应用

在当今数据爆炸的时代,企业面临着海量数据处理和分析的挑战。传统的数据分析工具往往难以应对复杂的OLAP(Online Analytical Processing,联机分析处理)查询和实时商业智能需求。Chat2DB作为一款智能化的通用SQL客户端,正在重新定义数据仓库和商业智能的应用边界。 通过集成AI能力和支持多种数据库类型,Chat2DB为数据工程师、分析师和业务决策者提供了前所未有的数据分...

gitblog_00390的博客 1386

Windows系统的Mamba环境配置详细教程(状态空间模型)

causal_conv1d也是安装mamba的依赖必须库。安装完成后,通过pip list可以查看到安装的库。Triton是安装mamba的依赖,需要先安装。上述工作准备好后,按下面步骤安装。直接根据离线文件安装即可。是自己的虚拟环境名字。

2301_77831163的博客 3673

SigmaStudio进阶技巧:如何用ADAU1701实现60段EQ与防啸叫算法

本文深入探讨了如何在ADAU1701 DSP芯片上实现专业级音频处理系统。通过精密的资源规划与架构设计,详细讲解了构建高达60段参数均衡器(EQ)的有效方法,并集成了移频与自适应陷波双策略的智能防啸叫算法。内容涵盖从SigmaStudio工程优化、算法模块组合到系统联调实战的全流程,旨在帮助中高级开发者充分利用ADAU1701性能,打造稳定、高效的音频处理解决方案。

weixin_28256233的博客 384

数据仓库面试题整理超详细

[数据仓库](https://so.youkuaiyun.com/so/search?q=数据仓库&spm=1001.2101.3001.7020)的定义? 首先,用于支持决策,面向分析型数据处理;其次,对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

Maynor的博客 8641

PCL1.12.1+VTK9.1+Qt5.14.2实战:解决QVTKOpenGLNativeWidget点云渲染窗口初始化报错问题

本文针对PCL1.12.1、VTK9.1与Qt5.14.2集成开发中,QVTKOpenGLNativeWidget点云渲染窗口初始化时出现的报错与黑屏问题,提供了深度分析与两种实战解决方案。核心在于理解VTK版本升级导致的渲染窗口类型不匹配,并指导开发者通过显式创建vtkGenericOpenGLRenderWindow或利用窗口ID嵌入,正确初始化并绑定可视化组件,从而稳定实现点云渲染。

weixin_29284657的博客 221

OLAP(六):Greenplum 数据库--面向 OLAP 的高性能分布式数据仓库解决方案

Greenplum是一款基于PostgreSQL的MPP架构分布式数据库,专为海量数据分析设计。它采用Shared-Nothing架构,通过数据分片和并行处理实现高性能查询,支持线性扩展至数千个CPU。核心优势包括:完整SQL支持、分布式事务保障、近乎线性的扩展能力。支持行/列存储及外部表访问,提供并行加载技术,ETL速度提升40-50倍。典型应用于数据仓库、OLAP分析等场景,相比传统数据库和Hadoop,在性能、易用性和扩展性方面表现突出,是企业级大数据分析的理想选择。

. 1万+

NCCL 核心集体通信操作深度解析:从原理到优化实践

操作逻辑:若 N 个 GPU 各持有一段数据(大小为 S),通信后每个 GPU 会持有所有 N 段数据(总大小为 N×S)。典型场景:多卡推理结果聚合、模型并行中间结果同步。操作逻辑:N 个 GPU 各持有数据,通过归约(求和、取平均等)运算后,所有 GPU 获得相同结果。典型场景:数据并行训练的梯度聚合(如 SGD 优化器)。操作逻辑:N 个 GPU 各持有 N 份数据分片,通信后每个 GPU 获得所有 GPU 的对应分片。典型场景。

jundao1997的专栏 678

【思博伦】史上最详细Spirent TestCenter测试仪使用教程精讲(一)!图解超赞超详细!!!

3. 在弹出的界面中,找到菜单栏中的“Connect/Create”,选择下拉框中的“Connect to Physical/Visual Chassis”,在弹出的对话框中输入思博伦测试仪的IP地址:192.168.6.244,点击“OK”;说明:目前我们只需要使用到Raw Stream Block,不需要用到Bound Stream Block。说明:如果要使用100G模式,由于硬件限制,必须连续3个面板端口同时配置为100G使用。打开安装包,并按照提示按照即可。

风云说通信 6477

数据挖掘——第四章:数据仓库和OLAP

文章目录1. 数据仓库基本概念1.1 数据仓库的定义及特征1.2 数据仓库体系结构1.3 数据模型1.4 粒度2. 数据仓库设计2.1 概念模型设计4.2 逻辑模型设计2.3 物理模型设计3. 数据仓库实现4. 联机分析处理4.1 OLAP相关概念4.2 OLAP操作5. 元数据模型5.1 元数据库5.2 元数据类型5.3 元数据作用5.4 元数据的使用 1. 数据仓库基本概念 1.1 数据仓库的定义及特征 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的并且非易失的,用于支持管理者决策过程的数据集合 数据仓库的

平什么阿的博客 2968

顶刊论文引言用AI怎么写?借助Gemini 3 Pro结合四段式写出逻辑清晰的Introduction

写研究目标时,先明确研究问题,直接回应前文提到的研究缺口,如 “This study aims to investigate whether X modulates Y via the Z pathway in human cells.”然后再提出你的研究假设,当理论依据清晰时,可以用如 “We hypothesized that inhibiting X would rescue Y deficiency in this model.”的句子点出研究目标。要求:1)明确陈述本研究拟解决的核心科学问题;

智能AI让学术科研更容易 180

数据仓库设计要点

本文简述数据仓库设计要点

虎鲸不是鱼 2531

Android14 SystemUI如何实现下拉菜单栏高斯模糊背景效果(类似于毛玻璃效果)

我们都知道,从Android12起,下拉菜单栏控制中心都是黑色的,看起来非常不美观,而且国内的手机系统UI都做的比较美观,大部分的下拉菜单UI背景都是实现了高斯模糊效果,所以客户也会要求实现类似于这样的效果。在以前的Android项目中,实现下拉菜单栏的模糊背景就是通过截图的方式进行替换背景,而这种方式下拉菜单背景极易替换不了,就算是在各个地方都适配,还是有概率在复杂场景或者一些测试手法下出现背景是黑的情况,并且这种方式还比较影响性能,毕竟每次都要去截图一次,多做了额外的事。

热衷于Android Framework和系统APP的修改经验分享 1793

企业级OpenClaw部署实战:10个关键配置让你从“养虾“到“精通“

OpenClaw(社区昵称"小龙虾")作为2026年开源社区最活跃的AI Agent项目,凭借其多Agent协同架构和企业级安全隔离能力,已成为中大型企业的首选AI基础设施。本文基于真实企业部署经验,系统梳理了企业级OpenClaw部署的10个关键配置:用户ID消息隔离、群组ID消息隔离、多机器人配置、无限量Agent创建、机器人与Agent关联、Agent间调度、权限配置、Hooks任务、多模型切换及一键备份迁移。

program哲学 929
上一篇: URLDecoder: Illegal hex characters in escape (%) pattern - For input string: "6#" 解决方法
下一篇: ssh+ehcache+自定义的cahce
wh_xia_jun
博客等级 码龄16年 1335粉丝 405原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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