OLAP应用

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联，为决策提供支持。

详细阐述了快手如何构建和实践万亿级实时OLAP平台，内容涵盖平台架构设计、关键技术实现、性能优化以及实际应用案例分析。

PocOLAP（西班牙语和意大利语中的“小”）OLAP 为你的数据仓库提供了一个基于 Web 的交叉表报告工具。虽然它并非 OLAP 服务器或成熟的数据挖掘解决方案，但 pocOLAP 能让你更轻松、更明了地使用你的数据。

为提升数据方块查询速度，可利用物化方块和OLAP索引。查询处理步骤如下： 确定在可用方块上执行哪些操作，涉及将查询中的选择、投影、下钻、上卷等转化为SQL或OLAP操作。 选择合适的物化方块，因为较细粒度的方块不能由较粗粒度方块生成。 基于代价估计确定使用哪些方块处理查询的代价最低。

OLAP，即联机分析处理，能够快速、灵活地分析多维数据，帮助用户从不同角度深入挖掘数据价值。

OLAP (在线分析处理) 和 OLTP (在线事务处理) 是两种截然不同的数据处理系统，它们在设计目的、数据结构、查询类型和应用场景等方面存在显著差异。 1. 目的: OLTP: 面向日常业务操作，例如订单处理、库存管理、银行交易等，侧重于高效地执行大量短小的事务。 OLAP: 面向数据分析和决策支持，例如销售趋势预测、客户行为分析、市场调研等，侧重于快速地处理复杂的多维查询。 2. 数据结构: OLTP: 通常采用关系型数据库，数据以规范化的二维表形式存储，注重数据完整性和一致性。 OLAP: 通常采用多维数据模型，例如星型模式或雪花模式，将数据组织成事实表和维度表，便于多维度分析。 3. 查询类型: OLTP: 以简单查询为主，例如插入、更新、删除和检索单条或少量记录，通常涉及单表或少量表的连接操作。 OLAP: 以复杂查询为主，例如聚合、切片、切块、钻取等，通常涉及多表连接和聚合操作，查询范围更大，计算更复杂。 4. 应用场景: OLTP: 适用于高并发、高吞吐量的业务系统，例如电子商务网站、银行系统、航空订票系统等。 OLAP: 适用于数据仓库、商业智能、数据挖掘等领域，为企业提供决策支持和洞察力。 总而言之，OLTP 和 OLAP 是两种互补的数据处理系统，它们服务于不同的业务需求。OLTP 关注于数据的记录和维护，而 OLAP 则关注于数据的分析和挖掘。

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

随着数据挖掘技术的进步，OLAP（在线分析处理）算法正逐步演化。OLAP主要限于少量维度和数据类型，由用户控制其流程，包括假设、验证和结论。而数据挖掘则在不明确假设的情况下，探索信息并发现知识，具有未知、有效和实用的特点。它能自动发现隐藏在数据中的规律，比OLAP更复杂和细致。数据挖掘的归纳过程通过发现未知的联系，丰富了分析的结论。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

Bob Lyle深入剖析 DB2 中的 OLAP 函数，阐述其原理和应用场景。