基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现(8)

4支持多维分析的查询 () 模式。这也是关系数据库在数据仓库领域遇到的严峻挑战之一与传统的关系数据库使用上不同，对于数据仓库的访问往往不是简单的表和记录的查询，而是基于用户业务的分析模式，即联机分析。其特点是将数据想象成多维的立方体，用户的查询便相当于在其中的部分维上加以条件，对立方体进行切片、分割，得到的结果是数值的矩阵或向量，并将其制成图表或输入数理统计的算法。284数据表现 ..

数据表现实际上相当 于数据仓库门面，其性能主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘方面。而多维分析又有数据仓库的重要表现形式，由于互联网的发展，使得多维分析领域的工具和产品更加注重提供基于W前 b e端联机分析界面，而不仅仅是在网络上发布数据。数理统计原本与数据仓库没有直接的联系，但在实际应用中，客户需要通过数据的统计来验证他们对某些事务的假设，以进行决策。数据挖掘强调的不仅仅是验证人们对数据特性的假设，而且它更是主动寻找并发现蕴涵在数据之中的规律。29数据仓库的数据分析 .

数据仓库是 进行分析决策的基础，还

必须具有强有力的工具进行分析和决策。 LP O便 A是这样的一个工具，支持复用于杂的分析操作。 L侧重对决策人员 OP A和高层管理人员的决策支持，可以应分析人员要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并以种直观一易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便决策人员准确掌握企业的经营状况，了解市场需求，制定正确方案，增加企业效益。

本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。

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武汉科技大学硕学文士位论

联 机分析处理( A也称多维分析， OP L)它是一种数据分析技术，能够完成基于某种数据存储的数据分析功能[, A系统所要完成的主要任务包括：] 5 L 2 OP给出数据的多维逻辑视图，视图独立于数据存储的具体形式：允许用户对数据进行交互式查询和数据分析(交互式操作有多种方法，包括钻取、切片和切块等);检索并显示多维表格、图表和图形中的数据，便于坐标轴位置的变换；具有较快的查询响应速度，并要求具有高性能的服务器软硬件。

L O是分析人员、 P A管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致和交互存取，而获得对数据的从深入了解的一类软件技术。 LP标是满足 O的目 A在多维环境下特定的

查和表印求，而为策活提支 o的心“口 e f概。询报打需从决动供持。 L核是维”诵 n n念 P A s) o“是维”人们观察客观世界的角度，可把一个实体的多项重要属性定义为多个维，使用户能对不同的维上的数据进行比较分析。 A是多维数 L O P据分析工具的集合。例如：在销售数据仓库系统中分析销售情况时，通常可从时间、产品、地区的不同角度深入观察分析产品销售情况.

2910A三层客户/ .. LP服务器结构 L O是 P A建立在客户服务器结构之上的。由/于它要对来自基层的操作数据(企业已如果建立数据仓库，那么操作历史数据可由数据仓库提供)进行多维化表示或预处理，因此它

不同于传统OT软件的两层客户/ L P服务器结构，而是三层客户/服务器机构[. 1 7 l

图2 0三客/务体构阴 . L层户服器系结 2 P 1 A 三层客服务器结构如图 21所示，由户/ . 2数据源(仓库或 OT数据库) L服数据 L P、O P A务器及OA客户机及客户端 L P应用软件组成。。这种结构的优点在于将应用逻辑(逻辑

)业务、 U及 B GI DM严格区分开来，复杂的应用逻辑不是分 S布在网络的众多 P机上， c而是集中存放在应用服务器上，由服务器提供高效的数据存取，安排后台处理以及报表的预处理。 O P是以 数据仓库或数据库为基 A L础，其最终数据来源是底层的 0 P联机事务处 T L (理)数据库系统，数据仓库是OA的主要数据 LP源。这是因为 OA系统要求对用户的任 LP何分析要求都要在一个稳定一致的时间范围内给予响应。为了获得理想的响应速度，进行分析操作前，将所需的数据从分散的企业内部各处的 OT要先 LP数据库中收集出来并进行抽取、净化、转换、汇总等预处理才能使用。同时 O P是面向 A L分析和管理人员的，而管理决策人员大多关心的是综合数据，以便从更高层次、全局的角度来分析理解数据。因此存储了与分析相关的大量综合性数据和细节数据的数据仓库成为 OA的主要 L P数据源。底层 OT L P数据库在需要时(如企业数据仓库还未建立好时)也可为OA的 L分析操作提供数据。 P

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