chenpingpi 发表于 2013-1-13 11:52:54

SQL Server 2005 OLAP技术研究与实现

1 引言

    近年来,随着企业信息化的飞速发展,企业拥有大量业务数据但难以及时有效的提取经营管理者所需要的信息这一问题,数据仓库技术应运而生。如何有效的组织大量 数据,维护数据的一致性,方便用户访问,这只是数据仓库技术的一个方面。数据仓库技术的另一个方面是如何为经营管理人员提供有效的使用信息,使他们能够使 用数据仓库系统,对企业的经营管理作出正确的决策,从而为企业带来经济效益。要达到这个目的,就要借助OLAP技术。
 
2 OLAP概念

      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。当时,他认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数 据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。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Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
    OLAP主 要有两个特点,一是在线性(On-Line),表现为对用户请求的快速响应和交互式操作,它的实现是由Client/Server这种体系结构来完成的; 二是多维分析(Multi-dimensional Analysis),这也是OLAP技术的核心所在。OLAP的在线性体现在与用户的交互和快速响应,多维性则体现在它建立在多维视图的基础上。用户积极 参与分析过程,动态地提出分析要求、选择分析算法,对数据进行由浅及深的分析。OLAP的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员,他们在分析业务经营 的数据时,从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如分析销售数据,可能会综合时间周期,产品类别,分销渠道,区域分布,客户等多种 因素来考虑。这些分析角度虽然可以通过报表来反映,但每一个分析的角度可以生成一张报表,各个分析角度的不同组合有可以生成不同的报表,使得IT人员的工 作量相当大,而且往往难以跟上管理决策人员思考的步伐。所以OLAP的多维性较好地满足了企业管理人员的需要。管理人员可对OLAP进行操作,即对多维数 据集中的数据进行切片、切块、旋转、上卷和下钻操作,以对数据进行分析,让用户多角度、多侧面地去观察数据仓库中的数据,从而深入了解数据仓库中数据所蕴 含的信息,并找出隐含在数据中的商业模式。
    根据综合性数据的组织方式的不同,目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和 存储数据,ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中,OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具,同时OLAP工具还可以 同数据挖掘工具配合使用,增强决策分析功能。
      数据仓库的基本任务是使用获得的数据来进行大量的分析,以生成支持用户制定战略决策的信息。为了让数据仓库能作有意义的分析,数据必须以某种方法被映射,以便用户能利用这些数据来分析随着时间变化各商业维度的关键指标的数值。
      具体而言,联机分析主要满足多维分析。对于销售数据的检索,不能仅仅满足于一维查询。要将日常的销售数据加工成支持用户制定战略决策的信息,就必须与销售日 期、产品、客户、销售区域、等结合起来,生成多维视图。以某公司为例,在进行产品销售分析时,不能仅考虑某月某区域总销量和总销售收入为多少,还必须考虑 诸如:某产品在第一季度取得多少销售收入?该产品在各个区域具体每月销售情况如何?等等。为了进行有效的分行,用户必须要有简单的方法沿着多个商业维度来 执行复杂的分析。因此必须给用户提供一个简单的、灵活的信息访问来为分析处理提供必要的查询,使用户能沿着任何维度数在任何聚集水平上对数据进行分析,使 用户能沿着每个维度的不同层次下钻和上卷数据来满足对数据的快速访问和计算。无论用户是请求查询所有区域所有产品每个月的销售额,还是请求查询某个区域某 个产品从年度到一天的销售额,查询和分析系统的反应时间都必须一致,系统不能因为所分析的复杂度增加而使反应时间加长,即用户建立一次查询所耗费的精力和 等待查询结果集的时间都必须和这个查询的类型无关。
3 SQL Server 2005 OLAP

    在SQL Server 2000正式发布的5年之后,微软才推出了SQL Server 2005,其研发过程可谓漫长,其中的技术更新和功能增强也是非常可观的。作为SQL Server 2005主打的商业智能概念,微软提出了OLAP建模领域内的全新新概念-统一维度模型UDM(Unified Dimensional Model)和搭建OLAP系统新方法。
3.1 OLAP建模新概念-UDM

UDM(统一维度模型)是以SQL Server Analysis Services(SSAS)作为商业智能开发的入口,使用户能够通过统一的结构直接访问多个异类数据源,并对查询、数据和元数据使用一种统一的传输方法。
 
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