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一、什么是OLAP

OLAP(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。

二、OLAP的发展背景

60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。

三、OLAP基本概念

1.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：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：维的一个取值。是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)

4.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(单元格)：多维数组的取值。

四、OLAP的特性

(1)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)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)多维性:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提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)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。

五、OLAP 多维数据结构

1.超立方结构(Hypercube) 

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,并可加入额外的分析维)。 

2.多立方结构(Multicube)

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。

六、OLAP多维数据分析

1.切片和切块(Slice and Dice)

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。

2.钻取(Drill) 

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.旋转(Rotate)/转轴(Pivot)

通过旋转可以得到不同视角的数据。

七、OLAP产品的分类

目前市面上关于OLAP应用的产品繁多，对真实需要的用户来讲，如何挑选适合自己的OLAP产品显得目不暇接，下面给朋友们推荐几款获得众多用户好评的OLAP产品，首先我们来看现在包括未来OLAP能够用到的领域有哪些：

1、市场和销售分析(Marketing and Sales analysis)
       2、电子商务分析(Clickstream analysis)
       3、基于历史数据的营销(Database marketing)
       4、预算(Budgeting)
       5、财务报告与整合(Financial reporting and consolidation)
       6、管理报告(Management reporting)
       7、利益率分析(Profitability analysis)
       8、质量分析(Quality analysis)
       ;9、OLAP标准APB-1(AQT-Analytical Query Time作为统计指标)

OLAP基于Web的应用
静态方法     静态HTML报表
动态方法     通过HTML模板及元数据动态生成报表
改进方法     使用Java或ActiveX

相关产品：

SharpShooter OLAP—用于多维数据分析和图形化数据显示

特点：

• 随着SharpShooter OLAP内嵌在应用程序中，用户能够在任何时刻以任何方式查看任何数量的数据，以及执行任何类型和质量的交互式分析
• SharpShooter提供了灵活的图表定制方案和创建复杂的图表结构，还有很多图表类型可供选择，如饼状图、条形图、堆积条形图、样式曲线等等。联合使用组件可以非常快速的让你的数据转化为可视化的作品
• OLAP组件包可以帮助您管理和分析数据

Pivot Table & Charts—用于在线查看、分析和管理多维数据

特点：

• 可快速将来自OLAP立方块、SQL数据库或静态CSF文件的复杂数据显示为紧凑的概括性可视化报告，与Excel的数据透视表和图表类似
• 数据透视表构件可帮助您为Web、Flex和移动应用程序创建交互式的数据透视表和图表报告。数据透视表构件可在创建和分析报告的同时，为您的顾客提供极为直观的最终用户体验
• 用户很容易更改报告的外观布局，并从不同的视角对数据进行审视。您不必为满足最终用户的潜在需求而预见到所有可能的报告情况
• 支持多种类型：柱状图、圆柱图、直线图、散点图、堆积图和饼图
• 用户只需一分钟即可设定报告的布局-确定行、列或筛选区内应设定哪些维度

RadarCube ASP.NET & Silverlight —通过表格和图表的方式可视化的OLAP数据

特点：

• 支持任何类型的数据源，如数据库，文件等。支持SQL Server Analysis Services立方体的多维数据源
• 针对不同的类型创建计算度量值（基于行-表的度量值，自定义聚合度量值以及基于其他Cube单元格的度量值）
• OLAP图表元素的修改，包括依赖于不同测量的取值的颜色，表单和尺寸。不相关联的和连续的颜色修改

八、OLAP的发展与展望

由于现在计算机能力的大幅提升以及各种不同厂商的努力，OLAP已经克服了原来很多不能实现的技术难点。由于现在数据爆炸似的增长以及客户新的功能需求，新的OLAP 无论在服务器端还是客户端都出现了很多新的技术。如下：

面向对象的联机分析处理
O3LAP(Object-Oriented OLAP)
对象关系的联机分析处理
OROLAP (Object Relational OLAP)
分布式联机分析处理
DOLAP (Distributed OLAP)
时态联机分析处理
TOLAP (Temporal OLAP)

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