1.什麼是資料倉儲
資料倉儲是面向主題的、整合的、隨時間變化的、不容易丟失的資料集合，支援管理部門的決策過程
2.oltp和olap的區別
使用者和系統的面向性：顧客vs市場
資料內容：當前的、詳細的資料vs歷史的、彙總的資料
資料庫設計：實體-聯絡模型（er)和面向應用的資料庫設計vs星形/雪花型面向主題的模型
資料檢視：當前的、企業內部的資料vs經過演化的整合的資料
訪問模式：事務操作vs唯讀查詢
2.oltp和olap的區別
3.olap的基本操作
olap的多維分析操作包括：鑽取（drill-down）、上捲（roll-up）、切片（slice）、切塊（dice）以及旋轉（pivot）
鑽取（drill-down）：在維的不同層次間的變化，從上層降到下一層，或者說是將彙總資料拆分到更細節的資料，比如通過對2023年第二季度的總銷售資料進行鑽取來查 看2023年第二季度4、5、6每個月的消費資料，如上圖；當然也可以鑽取浙江省來檢視杭州市、寧波市、溫州市……這些城市的銷售資料。
上捲（roll-up）：鑽取的逆操作，即從細粒度資料向高層的聚合，如將江蘇省、上海市和浙江省的銷售資料進行彙總來檢視江浙滬地區的銷售資料，如上圖。
切片（slice）：選擇維中特定的值進行分析，比如只選擇電子產品的銷售資料，或者2023年第二季度的資料。
切塊（dice）：選擇維中特定區間的資料或者某批特定值進行分析，比如選擇2023年第一季度到2023年第二季度的銷售資料，或者是電子產品和日用品的銷售資料。
旋轉（pivot）：即維的位置的互換，就像是二維表的行列轉換，如圖中通過旋轉實現產品維和地域維的互換。
資料倉儲及OLAP分析
資料倉儲是儲存資料的一種組織形式，它從傳統資料庫中獲得原始資料，先按輔助決策的主題要求形成當前基本資料層，再按綜合決策的要求形成綜合資料層 又可分為輕度綜合層和高度綜合層 隨著時間的推移，由時間控制機制將當前基本資料層轉為歷史資料層。可見資料倉儲中邏輯結構資料由3層到 4層資料組成，它們均由元資料 ...
資料倉儲（十） OLAP技術
olap伺服器通常採用多維模型 inmon認為多維模型應當用在資料集市上，而資料倉儲應採用關係模型 kimball認為可以直接採用多維模型建立維度資料倉儲。二人均認可多維模型，只是應用場景不同 其具體實現可分為 rolap 關係型聯機分析處理 rolap基本資料和聚合資料均存放在rdbms之中。mo...
資料倉儲和OLAP（概念）
簡寫為olap,隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫儲存的資料量從20世紀80年代的兆 m 位元組及千兆 g 位元組過渡到現在的兆兆 t 位元組和千兆兆 p 位元組，同時，使用者的查詢需求也越來越複雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關係表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的資料進行資料分析和...