13-资源环境信息系统(GIS07)课件.ppt

1、2022-4-221q组件技术应用组件技术应用qWeb技术应用；技术应用；q中间件技术应用；中间件技术应用；q代理技术应用代理技术应用q网络安全技术应用网络安全技术应用q数据仓库与联机分析处理技术数据仓库与联机分析处理技术2.8 环境环境GIS实用技术实用技术2022-4-222q数据仓库数据仓库v是一个面向主题的、集成的、非易失是一个面向主题的、集成的、非易失的（不可修改）且随时间变化的数据的（不可修改）且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。集合，用来支持管理人员的决策。v是为了进行在线分析以及获取决策支是为了进行在线分析以及获取决策支持而采取的一种收集和储存数据的新持而采取的一种

2、收集和储存数据的新模式模式 。2022-4-223q数据仓库的特点数据仓库的特点v面向主题面向主题主题是在较高层次上对数据抽象主题是在较高层次上对数据抽象面向主题的数据组织分为两步骤面向主题的数据组织分为两步骤抽取主题抽取主题确定每个主题所包含的数据内容确定每个主题所包含的数据内容每个主题都是由每个主题都是由一组关系一组关系表实现的表实现的v集成的集成的v数据不可更改数据不可更改v随时间变化的随时间变化的2022-4-224q数据仓库的特点数据仓库的特点 面向主题面向主题2022-4-225q数据仓库的特点数据仓库的特点v面向主题面向主题v集成的集成的数据仓库的数据是从原有的分散数据库数据中抽

3、数据仓库的数据是从原有的分散数据库数据中抽取来的取来的消除数据表述的不一致性（数据的清洗）消除数据表述的不一致性（数据的清洗）数据的综合数据的综合v数据不可更改数据不可更改v随时间变化的随时间变化的2022-4-226q数据仓库的特点数据仓库的特点 集成集成2022-4-227q数据仓库的特点数据仓库的特点v面向主题面向主题v集成的集成的v数据不可更改数据不可更改数据仓库的主要数据操作是查询、分析数据仓库的主要数据操作是查询、分析不进行一般意义上的数据更新（过期数据可不进行一般意义上的数据更新（过期数据可能被删除）能被删除）数据仓库强化查询、淡化并发控制和完整性数据仓库强化查询、淡化并发控制和

4、完整性保护等技术保护等技术v随时间变化的随时间变化的2022-4-228q数据仓库的特点数据仓库的特点数据不可更改数据不可更改2022-4-229q数据仓库的特点数据仓库的特点v面向主题面向主题v集成的集成的v数据不可更改数据不可更改v随时间变化的随时间变化的不断增加新的数据内容不断增加新的数据内容不断删除旧的数据内容不断删除旧的数据内容定时综合定时综合数据仓库中数据表的数据仓库中数据表的键码键码都包含时间项，都包含时间项，以标明数据的历史时期以标明数据的历史时期2022-4-2210q数据仓库的特点数据仓库的特点 随时间变化随时间变化2022-4-2211OLAP介绍介绍q发展背景发展背景q

5、什么是什么是OLAPOLAP？q相关基本概念相关基本概念qOLAPOLAP特性特性qOLAPOLAP多维数据结构多维数据结构qOLAPOLAP多维数据分析多维数据分析qOLAPOLAP分类及体系结构分类及体系结构Online Analytical ProcessingONLINEANALYTICALPROCESSING(联机分析处理联机分析处理)2022-4-2212一、发展背景一、发展背景q60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端

6、用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。 2022-4-2213qOLTP数据数据 OLAP数据数据 原始数据 导出数据 细节性数据 综合性和提炼性数 当前值数据 历史数据 可更新 不可更新，但周期性刷新 一次处理的数据量小 一次处理的数据量大面向应用，事务驱动 面向分析，分析驱动面向操作人员，支持日常 面向决策人员，支持 操作 管理需要2022-4-2214OLAP和和OLTP的区

7、别：的区别： 联机分析处理和传统的联机事务处理联机分析处理和传统的联机事务处理(On Line Transaction Processing, OLTP)是两种性质不同的数据处理是两种性质不同的数据处理方式。方式。OLTP主要用来完成基础业务数据的增、删、改等主要用来完成基础业务数据的增、删、改等操作，如民航订票系统、银行储蓄系统等等，对响应时间操作，如民航订票系统、银行储蓄系统等等，对响应时间要求比较高，强调的是密集数据更新处理的性能和系统的要求比较高，强调的是密集数据更新处理的性能和系统的可靠性及效率。可靠性及效率。 而而OLAP应用是对用户当前及历史数据进行分析、应用是对用户当前及历史数

8、据进行分析、辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和报表。切片等关键技术对数据进行分析和报表。 2022-4-2215二、什么是二、什么是OLAP？q定义定义1 ：OLAP(联机分析处理联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。q定义定义2 ：OLAP(联机分析处理联机分析处理) 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业

9、维特性的信息进行快速、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委员会的定义)qOLAP的目标的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。2022-4-2216三、相关基本概念三、相关基本概念1.维：维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。2.维的层次：维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。3.维的成员：维的成员：维的一个取值。是数据项在某维中位置的描

10、述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)4.多维数组：多维数组：维和变量的组合表示。一个多维数组可以表示为：(维1，维2，维n，变量)。(时间，地区，产品，销售额)5.数据单元数据单元(单元格单元格)：多维数组的取值。(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)2022-4-2217四、四、OLAP特性特性(1)(1)快速性快速性: :用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。(2)(2)可分析性可分析性: :OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。(3)(3)多维性多维性: :多维性是OLAP的关键属性。系统必须提

11、供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。(4)(4)信息性信息性: :不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。有许多因素需要考虑,如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、产品的性能及与数据仓库的结合度等。 2022-4-2218五、五、OLAP多维数据结构多维数据结构1.1.超立方结构超立方结构(Hypercube)(Hypercube) v超立方结构指用三维或更多的维数来描述一个对象,每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的各个部分都有相同的维属性。(收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,

12、并可加入额外的分析维)。 2.2.多立方结构多立方结构(Multicube)(Multicube)v即将超立方结构变为子立方结构。面向某一特定应用对维进行分割, 它具有很强的灵活性,提高了数据(特别是稀疏数据)的分析效率。 2022-4-2219qOLAPOLAP的基本操作是指对以多维形式组的基本操作是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转织起来的数据采取切片、切块、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使等各种分析动作，以求剖析数据，使最终用户能从多个角度、多侧面地观最终用户能从多个角度、多侧面地观察数据仓库中的数据，从而深入地了察数据仓库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和内

13、涵。解包含在数据中的信息和内涵。六六 OLAP的基本操作与分析的基本操作与分析2022-4-22201.1.切片和切块切片和切块(Slice and Dice)(Slice and Dice)v在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。q切片的目的是使人们能够更好地了解多维数据集，通过切片的操作可以降低多维数据集的维度，可使人们将注意力集中在较少的维度下进行观察。2022-4-2221v切片：切片：在多维数组的某一维选定一个在多维数组的某一维选定一个维成员的动作称为。维成员的动作称为

14、。舍弃一些观察角度舍弃一些观察角度v切块：切块：在多维数组的某一维上选定某在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员一区间的维成员多个切片的叠加多个切片的叠加2022-4-2222OLAP的分析方法的分析方法-切片、切块切片、切块2022-4-22232.2.钻取钻取(Drill)(Drill) v钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作， 钻取的深度与维所划分的层次相对应。 3.3.旋转旋转(Rotate)/(Rotate)/转轴转轴(Pivot)(Pivot)v通过旋转可以得到不同视角的数据。2022-4-2224OLAP的分析方法的

15、分析方法-钻取钻取按按时时间间维维向向下下钻钻取取按按时时间间维维向向上上钻钻取取602022-4-2225OLAP的分析方法的分析方法-旋转旋转旋转旋转是改变一个报告或页面显示的维方向。以用户容是改变一个报告或页面显示的维方向。以用户容易理解的角度来观察数据。易理解的角度来观察数据。2022-4-2226OLAP分类分类按照存储方式按照存储方式OLAPMOLAPHOLAPROLAP按照处理地点按照处理地点Client OLAPServer OLAP2022-4-2227OLAP按数据存储格式可以分为三种类型按数据存储格式可以分为三种类型 : 关系关系OLAP （Relational OLAP

16、 ，ROLAP ） 多维多维OLAP （Multidimensional OLAP，MOLAP ） 混合型混合型OLAP （Hybrid OLAP，HOLAP ）2022-4-2228qMOLAP与与ROLAPvMOLAP计算速度较快计算速度较快支持的数据容量较小支持的数据容量较小缺乏细节数据的缺乏细节数据的OLAPvROLAP结构较复杂结构较复杂以关系模拟多维以关系模拟多维支持适当细节的支持适当细节的OLAP较成熟较成熟vHOLAP是以上两种的综合是以上两种的综合2022-4-2229OLTP、ROLAP与MOLAP模式2022-4-2230（1 1） ROLAP将分析用的多维数据存储在关系

17、数据库中并根据应用的需要有选将分析用的多维数据存储在关系数据库中并根据应用的需要有选择的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。不必要将每择的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。不必要将每一个一个sql查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高、计查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高、计算工作量比较大的查询作为实视图。对每个针对算工作量比较大的查询作为实视图。对每个针对olap服务器的查服务器的查询，优先利用已经计算好的实视图来生成查询结果以提高查询效询，优先利用已经计算好的实视图来生成查询结果以提高查询效率。同时用作率。同时用作rolap存储器的存储器的rdbms也针对

18、也针对olap作相应的优化，比作相应的优化，比如并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、如并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、位图索引、sql 的的olap扩展扩展(cube,rollup)等等。等等。 2022-4-2231q基于关系数据库的基于关系数据库的OLAPROLAPv以以二维表二维表与与多维联系多维联系来表达多维数据来表达多维数据（综合综合数据）数据）星型结构星型结构事实表，存储事实的量及各维的码值事实表，存储事实的量及各维的码值维表，对每一个维，至少有一个表用来保维表，对每一个维，至少有一个表用来保存该维的元数据（多层次、冗余）存该维的元

19、数据（多层次、冗余）事实表通过外键与每个维表相联系事实表通过外键与每个维表相联系雪花、星座、雪暴雪花、星座、雪暴v模拟多维方式显示（观察）数据模拟多维方式显示（观察）数据2022-4-2232qROLAPROLAP开始的设计和设置是按技术数据库设开始的设计和设置是按技术数据库设计的方式来驱动的，遵循以下步骤：计的方式来驱动的，遵循以下步骤：q1.1.利用星型模式、雪花模式、混合模式等技利用星型模式、雪花模式、混合模式等技术来构造维模型。术来构造维模型。q2.2.添加适当的聚集和概括数据。添加适当的聚集和概括数据。q3.3.把大的数据库分解成可管理的部分以提高把大的数据库分解成可管理的部分以提高

20、效率。效率。q4.4.添加生成的索引或位模式索引增强功能。添加生成的索引或位模式索引增强功能。q5.5.生成并存储元数据。生成并存储元数据。ROLAP的设计步骤的设计步骤2022-4-2233（2 2） MOLAP MOLAP将将olap分析所用到的多维数据物理上存储为多分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成维数组的形式，形成“立方体立方体”的结构。维的属性值被映的结构。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总结数据作为多射成多维数组的下标值或下标的范围，而总结数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。由于维数组的值存储在数组的单元中。由于molap采用了新的采用了新的

21、存储结构，从物理层实现起，因此又称为物理存储结构，从物理层实现起，因此又称为物理olap（physical olap）；而）；而rolap主要通过一些软件工具或中主要通过一些软件工具或中间软件实现，物理层仍采用关系数据库的存储结构，因此间软件实现，物理层仍采用关系数据库的存储结构，因此称为虚拟称为虚拟olap（virtual olap）。）。2022-4-2234q基于多维数据库的基于多维数据库的OLAPMOLAPv以多维方式组织数据（以多维方式组织数据（综合综合数据）数据）v以多维方式显示（观察）数据以多维方式显示（观察）数据v多维数据库的形式类似于交叉表，可直观地多维数据库的形式类似于交叉

22、表，可直观地表述一对多、多对多的关系表述一对多、多对多的关系如：产品、地区、销售额如：产品、地区、销售额关系关系多维多维v多维数据库由许多经压缩的、类似于数组的多维数据库由许多经压缩的、类似于数组的对象构成，带有高度压缩的索引及指针结构对象构成，带有高度压缩的索引及指针结构v以关系数据库存放细节数据、以多维数据库以关系数据库存放细节数据、以多维数据库存放综合数据。存放综合数据。2022-4-2235MOLAP的设计步骤的设计步骤q当由逻辑设计或信息模型驱动时，当由逻辑设计或信息模型驱动时，MOLAPMOLAP设设计和设置的基本步骤如下：计和设置的基本步骤如下：q（1 1）功能选择。）功能选择。

23、 q（2 2）指明数字信息。）指明数字信息。 q（3 3）确定维以及每一维的粒度。）确定维以及每一维的粒度。q（4 4）定义逻辑模型并装载多维数据存储，）定义逻辑模型并装载多维数据存储，这可以直接从数据源中获得，也可以过滤并这可以直接从数据源中获得，也可以过滤并匹配数据仓库数据。匹配数据仓库数据。2022-4-2236由于由于molap和和rolap有着各自的优点和缺点（如下表所有着各自的优点和缺点（如下表所示）示）,且它们的结构迥然不同，这给分析人员设计且它们的结构迥然不同，这给分析人员设计olap结结构提出了难题。为此一个新的构提出了难题。为此一个新的olap结构结构混合型混合型olap（

24、holap）被提出，它能把）被提出，它能把molap和和rolap两种结构的优点两种结构的优点结合起来。迄今为止，对结合起来。迄今为止，对holap还没有一个正式的定义。还没有一个正式的定义。但很明显，但很明显，holap结构不应该是结构不应该是molap与与rolap结构的简单结构的简单组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满足用户组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满足用户各种复杂的分析请求。各种复杂的分析请求。 （3） HOLAP2022-4-2237ROLAP的星型模式(Star Schema)q事实表：用来存储事实的度量值和各个维的码值。q维 表：用来存放维的元数据（维的层

25、次、成员类别等描述信息）。BudgetTime_idSales TableDiscount%DollarsUnitsFact TableMarket_idProduct_idScenarioProduct_idProduct TableSizeBrandProduct_DescDimension TableTime_idYearQuarterPeriod_DescPeriod TableDimension TableScenario TableActualProfitScenarioDimension TableMarket_idMarket TableRegionDistrictMarket

26、_DescDimension Table2022-4-2238MOLAP的多维立方体(Multicube)2022-4-2239数据组织形式数据组织形式vRDB数据组织 - MDDB数据组织 - 关系表中综合数据的存放 v多维数据库中综合数据的存放 产品名称地区销售量冰箱东北50冰箱西北60冰箱华北100彩电东北40彩电西北70彩电华北80空调东北90空调西北120空调华北140 东北西北华北冰箱5060100彩电407080空调90120140产品名称地区销售量冰箱东北50冰箱西北60冰箱华北100冰箱总和210彩电东北40彩电西北70彩电华北80彩电总和190空调东北90空调西北120空调

27、华北140空调总和350总和东北180总和西北250总和华北320总和总和750 东北西北华北总和冰箱5060100210彩电407080190空调90120140350总和1802503207502022-4-2240ROLAP与MOLAP比较 ROLAP优势v没有大小限制v现有的关系数据库的技术可以沿用.v可以通过SQL实现详细数据与概要数据的存储v现有关系型数据库已经对OLAP做了很多优化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、SQL 的OLAP扩展(cube,rollup)等大大提高ROALP的速度 MOLAP优势v性能好、响应速度快v专为OLAP所设计v

28、支持高性能的决策支持计算复杂的跨维计算多用户的读写操作行级的计算2022-4-2241ROLAP与MOLAP比较 ROLAP缺点v一般比MDD响应速度慢v不支持有关预计算的读写操作vSQL无法完成部分计算无法完成多行的计算无法完成维之间的计算 MOLAP缺点v增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用v受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到TB 级(只能1020G)v需要进行预计算，可能导致数据爆炸v无法支持维的动态变化v缺乏数据模型和数据访问的标准2022-4-2242八、八、OLAP体系结构体系结构qROLAP Architecture qMOLAP Architecture SQL Res

29、ult SetInfo.RequestResult SetDatabase Server R DBMSFront-end ToolROALP ArchitectureROLAP ServerMetadataRequestProcessingSQL Result SetInfo.RequestResult SetLoadDatabase Server RDBMSFront-end ToolMOALP ArchitectureMOLAP ServerMetadataRequestProcessingDatabase ServerDBMS2022-4-2243八、八、HOLAP体系结构体系结构qHO

30、LAP ArchitectureResult SetORSQL QuerySQL Result SetInfo.RequestResult SetLoadDatabase Server RDBMSFront-end ToolHybrid ArchitectureMOLAP Server2022-4-2244九、九、OLAP评价准则评价准则q准则准则1 OLAP模型必须提供多维概念模型模型必须提供多维概念模型q准则准则2 透明性准则透明性准则q准则准则3 存取能力准则存取能力准则q准则准则4 稳定的报表性能稳定的报表性能q准则准则5 客户客户/服务器体系结构服务器体系结构q准则准则6 维的等同性

31、准则维的等同性准则q准则准则7 动态稀疏矩阵处理准则动态稀疏矩阵处理准则q准则准则8 多用户支持能力准则多用户支持能力准则q准则准则9 非受限的跨维操作非受限的跨维操作q准则准则10 直观的数据处理直观的数据处理q准则准则11 灵活的报表生成灵活的报表生成q准则准则12 非受限的维与维的层次非受限的维与维的层次2022-4-2245流行的流行的OLAP工具介绍工具介绍qOLAP产品qHyperion EssbaseqOracle ExpressqIBM DB2 OLAP ServerqSybase Power dimension qInformix MetacubeqMicrosoft Pla

32、toqBrioqCognosqBusiness ObjectqMicroStrategy qOLAP产品涉及的业务操作v由外部或内部数据源批量装入数据v由业务系统增量装入数据v沿数据层次汇总数据v对基于业务模型的新数据进行计算v时间序列分析v高复杂的查询v沿数据层次细化分析v随机查询v多个联机会话(多用户同时访问)2022-4-2246流行的流行的OLAP工具工具Hyperion Essbase q以服务器为中心的分布式体系结构q有超过100个的应用程序q有300多个用Essbase作为平台的开发商q具有几百个计算公式，支持多种计算q用户可自己构件复杂的查询。q快速的响应时间，支持多用户同时读

33、写q有30多个前端工具可供选择q支持多种财务标准q能与ERP或其他数据源集成q全球用户超过1500家qOracle ExpressqOracle DW支持GBTB数量级q采用类似数组的结构，避免了连接操作，提高分析性能q提供一组存储过程语言来支持对数据的抽取q用户可通过Web和电子表格使用q灵活的数据组织方式，数据可以存放在Express Server内，也可直接在RDB上使用q有内建的分析函数和4GL用户自己定制查询q全球超过3000家2022-4-2247流行的流行的OLAP工具介绍工具介绍qIBM DB2 OLAP Serverv把Hyperion Essbase的OLAP引擎和DB2的

34、关系数据库集成在一起。v与Essbase API完全兼容v数据用星型模型存放在关系数据库DB2中qInformix Metacubev采用metacube技术，通过OLE和ODBC对外开放，v采用中间表技术实现多维分析引擎，提高响应时间和分析能力v开放的体系结构可以方便地与其他数据库及前台工具进行集成qSybase Power dimensionv数据垂直分割（按“列”存储）v采用了突破性的数据存取方法-bit-wise索引技术v在数据压缩和并行处理方面有多到之处v提供有效的预连接（Pro-Jion）技术2022-4-2248十一、十一、OLAP发展发展q应用领域v市场和销售分析(Market

35、ing and Sales analysis)v电子商务分析(Clickstream analysis)v基于历史数据的营销(Database marketing)v预算(Budgeting)v财务报告与整合(Financial reporting and consolidation)v管理报告(Management reporting)v利益率分析(Profitability analysis)v质量分析(Quality analysis)qOLAP标准APB-1(AQT-Analytical Query Time作为统计指标)2022-4-2249q从联机分析处理到联机分析挖掘从联机分析处

36、理到联机分析挖掘(OLAM/OLAP挖掘挖掘)v将联机分析处理与数据挖掘以及在多维数据库中发将联机分析处理与数据挖掘以及在多维数据库中发现知识集成在一起。现知识集成在一起。v联机分析挖掘提供在不同的数据子集和不同的抽象联机分析挖掘提供在不同的数据子集和不同的抽象层上进行数据挖掘的工具层上进行数据挖掘的工具. v联机分析挖掘为用户选择所期望的数据挖掘功能动联机分析挖掘为用户选择所期望的数据挖掘功能动态修改挖掘任务提供了灵活性态修改挖掘任务提供了灵活性 。v超立方体计算与传统挖掘算法的结合超立方体计算与传统挖掘算法的结合先进行立方体计算，后进行数据挖掘先进行立方体计算，后进行数据挖掘先对多维数据作

37、数据挖掘，然后再利用立方体计先对多维数据作数据挖掘，然后再利用立方体计算算法对挖掘结果分析算算法对挖掘结果分析立方体计算与数据挖掘同时进行立方体计算与数据挖掘同时进行回溯特性回溯特性十一、十一、OLAP发展发展2022-4-2250用户图形界面用户图形界面API数据库数据库数据仓库数据仓库数据库数据库元数据元数据OLAM引擎引擎OLAP引擎引擎MDDB数据方数据方API数据库数据库API数据清理数据清理过滤过滤数据集成数据集成数据过滤数据过滤数据集成数据集成第一层第一层数据存储数据存储第二层第二层多维数据库多维数据库第三层第三层OLAP/OLAM第四层第四层用户界面用户界面基于约束的数据挖掘基

38、于约束的数据挖掘挖掘结果挖掘结果一个集成的一个集成的OLAM和和OLAP结构结构2022-4-2251OLAP的的Web表现方式表现方式q静态方法静态方法v静态静态HTML报表报表q动态方法动态方法v通过通过HTML模板及元数模板及元数据动态生成报表据动态生成报表q改进方法改进方法v使用使用Java或或ActiveXCGIAPIHTMLJava ScripActiveX客户浏览器客户浏览器Web服务器应服务器应用用OLAP Server基于基于Web的的OLAP结构结构Database Server2022-4-2252十二、十二、 OLAP展望展望q面向对象的联机分析处理面向对象的联机分析处

39、理vO3LAP(Object-Oriented OLAP)q对象关系的联机分析处理对象关系的联机分析处理vOROLAP (Object Relational OLAP)q分布式联机分析处理分布式联机分析处理vDOLAP (Distributed OLAP)q时态联机分析处理时态联机分析处理vTOLAP (Temporal OLAP)2022-4-2253 联机分析处理技术的功能联机分析处理技术的功能 快速地查看基础数据快速地查看基础数据 通过数据透视表进行高级分析通过数据透视表进行高级分析 提供方便、灵活的报表提供方便、灵活的报表 在现有数据的基础上进行多层次、在现有数据的基础上进行多层次、多角度的分析，实现预测功能。多角度的分析，实现预测功能。2022-4-2254Thanks.