OLAP（在线分析处理）技术
一、发展背景
60年代，关系数据库之父E.F.Cdd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.Cdd提出了OLAP（联机分析处理）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.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP技术概念。
OLTP与OLAP的不同点：
二、关于OLAP
◆定义
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——OLAP委员会的定义（请特别注意，这是一类技术，而非特指某软件、或管理方法）。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
◆OLAP相关基本概念：
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。(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)
◆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，主要是指计算机的计算的反应速度，系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应，但对业务数据的实时信息却很难反应。
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。
◆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。
三、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。OLAP分析示意图：
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。
四、OLAP分类
1、OLAP分类
2、OLTP、ROLAP与MOLAP模式
3、ROLAP的星型模式(Star Schema)
事实表：用来存储事实的度量值和各个维的码值。
维表：用来存放维的元数据（维的层次、成员类别等描述信息）。
4、MOLAP的多维立方体(Multicube)
5、数据组织形式
6、ROLAP与MOLAP的性能对比
五、OLAP体系结构
六、OLAP评价准则
OLAP模型必须提供多维概念模型
透明性准则
存取能力准则
稳定的报表性能
客户/服务器体系结构
维的等同性准则
动态稀疏矩阵处理准则
多用户支持能力准则
非受限的跨维操作
直观的数据处理
灵活的报表生成
非受限的维与维的层次
七、流行的OLAP工具介绍
1、OLAP产品
Hyperion Essbase
Oracle Express
IBM DB2 OLAP Server
Sybase Power dimension
Informix Metacube
CA OLAP SERVER
Microsoft analysis services
Cognos
MicroStrategy
Brio
Business Object
2、OLAP工具性能对比
Hyperion Essbase
–以服务器为中心的分布式体系结构–有超过100个的应用程序
–有300多个用Essbase作为平台的开发商
–具有几百个计算公式，支持多种计算
–用户可以自己构件复杂的查询
–快速的响应时间，支持多用户同时读写
–有30多个前端工具可供选择
–支持多种财务标准
–能与ERP或其他数据源集成
–全球用户超过1500家
Oracle 9i
–Oracle DW支持GB~TB数量级
–采用类似数组的结构，避免了连接操作，提高分析性能
–提供一组存储过程语言来支持对数据的抽取
–用户可通过Web和电子表格使用
–灵活的数据组织方式，数据可以存放在
–Express Server内，也可直接在RDB上使用
–有内建的分析函数和4GL用户自己定制查询
IBM DB2 OLAP Server
–把Hyperion Essbase的OLAP引擎和DB2的关系数据库集成在一起。
–与Essbase API完全兼容
–数据用星型模型存放在关系数据库DB2中
Informix Metacube
–采用metacube技术，通过OLE和ODBC对外开放
–采用中间表技术实现多维分析引擎，提高响应时间和分析能力
–开放的体系结构可以方便地与其他数据库及前台工具进行集成
Cognos
-提供整套的数据仓库应用产品，包括ETL、多维立方存储、前端展示工具。-强大的专业化的OLAP 数据引擎（OLAP 服务器），它能产生多维数据分析的立方体（Cubes）
-采用集中方式、基于LDAP的安全管理机制
-企业级OLAP服务器，具有负载均衡、服务器容错，能支持大用户数和大数据量的访问
MicroStrategy
-开发的API（包括COM、XML、Java）
-智能立方体（Intelligent Cubes TM）
-支持大量用户及大数据量访问，支持TB级数据
-ROLAP，提供OLAP Server，以及零客户端的web前端展现工具
-适合二次开发以及大量复杂二次运算
Brio
-优秀的OLAP前端工具
-ROLAP，可以接驳主流OLAP Server
-支持负载平衡
八、OLAP发展
应用领域
–市场和销售分析(Marketing and Sales analysis)
–电子商务分析(Clickstream analysis)
–基于历史数据的营销(Database marketing)
–预算(Budgeting)
–财务报告与整合(Financial reporting and consolidation)
–管理报告(Management reporting)
–利益率分析(Profitability analysis)
–质量分析(Quality analysis)
OLAP标准APB-1(AQT-Analytical Query Time作为统计指标)
–从联机分析处理到联机分析挖掘(OLAM/OLAP挖掘)
–将联机分析处理与数据挖掘以及在多维数据库中发现知识集成在一起。
–联机分析挖掘提供在不同的数据子集和不同的抽象层上进行数据挖掘的工具. –联机分析挖掘为用户选择所期望的数据挖掘功能动态修改挖掘任务提供了灵活性。
–超立方体计算与传统挖掘算法的结合
先进行立方体计算，后进行数据挖掘
先对多维数据作数据挖掘，然后再利用立方体计算算法对挖掘结果分析
立方体计算与数据挖掘同时进行
回溯特性
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
九、OLAP展望
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)
协同办公(OA)系统技术白皮书 石河子开发区汇业信息技术有限责任公司 2013年1月28日 版权声明：本文档及相关附件的版权属于石河子开发区汇业信息技术有限责任公司，任何组织或个人未经许可，不得擅自修改、拷贝、分发或以其它方式使用本文档中的内容。
目录 1. 文档描述 (1) 2. 产品概述 (1) 2.1 系统用例 (1) 2.2 系统结构 (2) 3. 系统功能 (3) 3.1 基础功能 (3) 3.2 高级功能 (3) 3.3 定制接口 (3) 4. 产品特点 (3) 4.1 可用性 (3) 4.2 安全与保密性 (4) 4.3 可维护性 (4) 4.4 可移植性 (4) 4.5 技术特点 (4) 5. 系统运行环境 (5) 5.1 服务器环境 (5) 5.2 客户端环境 (5) 6. 成功案例 (6)
1. 文档描述 该文档主要描述协同办公(OA)系统的整体方案与技术实现方式，帮助使用者了解产品功能与技术特性及应用环境需求，具体的功能与操作方式描述请参见以下文档：《协同办公（OA）系统操作手册》、《协同办公（OA）系统用户手册》等。 2. 产品概述 协同办公(OA)系统是采用Internet/Intranet通信基础，以客户端Web浏览器为展现方式、以“工作流”为引擎、以“知识文档”为容器、以“信息门户”为窗口，使企事业单位内部人员方便快捷地共享信息，高效地协同工作；改变过去复杂、低效的手工办公方式，实现迅速、全方位的信息传递、知识采集、文档处理，为企业的管理和决策提供科学的依据。在传统OA的基础应用上，可供企事业机构自行灵活的定义符合自身需求的管理工作流程、知识目录架构、信息门户框架，以更便捷、更简单、更灵活、更开放的满足日常办公需求。并可根据实际需要定制开放接口实现其他系统与本系统间共享数据或调用本系统相关功能生成业务数据。 2.1 系统用例 本系统为企事业单位提供信息交流、文件传递、流程审批、知识文档共享的多功能平台，可以实现邮件、文件柜、信息公告、单位新闻等基础信息交流功能，并可实现电子审批(出差、上报文件、申请)的归档管理与经验总结、学习分享的无形财富管理功能。
OLAP（在线分析处理）技术 一、发展背景 60年代，关系数据库之父E.F.Cdd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.Cdd提出了OLAP（联机分析处理）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.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP技术概念。 OLTP与OLAP的不同点： 二、关于OLAP ◆定义 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——OLAP委员会的定义（请特别注意，这是一类技术，而非特指某软件、或管理方法）。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 ◆OLAP相关基本概念： 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。(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000) ◆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，主要是指计算机的计算的反应速度，系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应，但对业务数据的实时信息却很难反应。 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。 ◆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。
H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年4月
1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1 产品简介 (1) 1.2 产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3 产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (4) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (5) 数据服务接口 (5) 可视化运维管理 (5) 1.4 产品功能简介 (6) 管理平面功能： (7) 业务平面功能： (8) 2 DataEngine HDP 核心技术 (9) 3 DataEngine MPP Cluster 核心技术 (9) 3.1 MPP + SharedNothing 架构 (9) 3.2 核心组件 (10) 3.3 高可用 (11) 3.4 高性能扩展能力 (11) 3.5 高性能数据加载 (12) 3.6 OLAP 函数 (13) 3.7 行列混合存储 (13)
1 H3C大数据产品介绍 1.1 产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框 架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为 超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、 计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库 系统、BI系统和决 策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2 产品架构 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管 HSCZEFKfl上連平fr KB 笹堆芒12 i』」Rt巽 ^jpRctiuce Spjrk sirem CRM SGM 生产记〒 曲.M-噸 Hadaap2.0 ■1 j j ET辛 SE mifi Kettle H3C大数据平台包含4个部分:
铁路职工培训学习系统是一个集知识、课程、考试、培训等多种资源以及学习、练习、考试等多种功能为一体的综合性学习系统，为铁路职工学员搭建了一个“随时随地学习知识、课程，练习，考试，培训”的在线教育学习云平台。 伴随着各地从基础教育到高等教育、职业教育院校的数字化校园、电子书包的试点工作的井喷式普及，数字教育出版的产品形态越来越清晰，尤其在目前数字教育出版的众多发展模式中，在线教育平台已成为越来越重要的教育数字出版的发展模式。虽然教育出版尤其是在线教育平台发展模式在“数字化战略”、内容版权、盈利模式的创新等方面还存在很多不足，但是，在线教育平台开发与建设是数字教育出版领域的一片“新蓝海”，这已成为出版业内普遍的共识，在线教育平台蕴藏着更广阔的市场空间，需要更多的研究与努力。 技术特点： 支持多终端，pc端（常用的浏览器，比如谷歌，火狐，360等浏览器），微信端，手机浏览器端，手机APP等都可以使用。 集资讯，知识，试题，课程等公共资源以及培训、考试等个人资源，加之学习、练习、考试，培训等多种功能于一体的综合性学习系统。公共资源所有人都可以学习，个人资源只能学员自身学习。为铁路职工学员搭建了一个“随时随地学习知识、课程，练习，考试，培训”的在线教育学习云平台 视频的加密 2 慕课的特点 （1）大规模。慕课的最大特点就是大规模，主要表现在参与课程资源开发的学校数量大、课程种类多、学生数量大。比如参与Coursera慕课平台建设的高校和组织超过了110个，课程领域达到了25个之多，一门课程可供成千上万的人学习，人越多越能显示出慕课的优势，与传统课堂教学模式相比，大规模不是负担而是资源。 （2）基于网络。慕课的课程开发、学习者参与、成绩测验等都是在互联网上完成，不受时空限制。 （3）开放性。主要表现在教育理念、学习对象和学习方式的开放。慕课尊崇知识共享（Creative Commons）协议，世界各地的学习者只要可以上网就能学习自己感兴趣的优质课程，不管你是正在上学的学生、上班的工人、家庭主妇或退休老人；慕课不需要学籍，学习者可以自由选择课程进行学习。慕课大部分课程是免费的，只有当你需要学分、证书时，才需要交纳一定费用。 （4）教学互动性强。慕课一般采用“小视频+小测验”的授课模式，课程由若干6～15分钟左右的小视频组成，每次讲解一个知识点，视频学习之后即有随堂测试，学习者只有答对才能进入下一环节学习。学习者可利用碎片化时间进行学
数据仓库、联机分析处理与数据挖掘08 广义概念上的数据仓库是一种帮助企业做决策的体系化解决方案，它包括了三个方面的内容： ?数据仓库技术（Data Warehouse，DW） ?联机分析处理技术（On-line Analytical Processing，OLAP） ?数据挖掘技术（Data Mining，DM） 数据仓库、联机分析处理和数据挖掘作为信息处理技术是独立出现的。数据仓库用于数据的存储和组织；联机分析处理则侧重于数据的分析；数据挖掘则致力于知识的自动发现。因此这三种技术之间并没有内在的依赖关系，可以独立地应用到企业信息系统的建设之中，以提高信息系统相应的能力。但是，这三种技术之间确实存在着一定的联系性和互补性，把它们结合起来，就可以使它们的能力更充分地发挥出来。这样就形成了一种决策支持系统的架构，即DW+OLAP+DM。 1、数据仓库技术 ⑴概述 数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。它从大量的事务性数据库中抽取数据、并将其清理、转换为新的存储格式，即为了决策目标而把数据聚合在一种特殊的格式中。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息。“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统的加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。“随时间变化”是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时间的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。一般数据仓库内的数据时限为5到10年，数据量也比较大。“信息本身相对稳定”是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。 ⑵数据仓库组织和管理数据的方法与普通数据库的不同点 主要表现在三个方面： ①它依据决策要求，只从数据库中抽取那些需要的数据，并进行一定的处理。 ②数据仓库是多维的，即数据仓库中数据的组织方式有多层的行和列。 ③它支持决策处理，不同于普通的事务处理。 ⑶数据仓库需要的数据库技术的支持：
OLAP 技术介绍 刘可2004-08-20 OLAP (on-line analytical processing) 联机分析处理，这一概念是由关系型数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。20世纪60年代末Codd提出关系型数据模型以后，关系型数据库与OLTP（on-line transaction processing）得到了快速的发展。随着关系型数据库的快速发展，全球的数据量急剧膨胀，越来越多的数据被生产出来，同时人们对信息的需求也在快速的提升；而信息来源的最主要途径便是已掌握的海量数据，于是管理人员对数据的查询需求变得越来越复杂，他们贪婪的希望能够快速的尽可能多的从GB、TB甚至PB级数据中直观的了解到隐藏在这些数据背后的信息。通俗的OLTP技术越来越力显得不从心。于是数据仓库体系结构与OLAP技术应运而生。数据仓库体系结构不是我在这里说的重点，这里我旨在从OLAP技术的特性（总体把握），OLAP技术的常用操作（前台分析操作），OLAP技术中数据存储方式（后台数据存储）三个角度全面介绍介绍OLAP技术。 一、O LAP技术的特性 OLAP技术不同于OLTP技术，有非常多的特性，概括起来主要有如下几点特性：OLAP 技术是面向分析人员、管理人员的；OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据；OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP技术是面向分析人员、管理人员的 区别于OLTP面向操作人员，OLAP技术主要面向分析人员、管理人员，他是提供 分析人员、管理人员快速直观访问数据的一种途径。使分析人员、管理人员能直观 的从海量数据中获得有用信息以提供决策依据。 OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据。 OLAP技术主要是针对海量数据的查询，通常不对数据做修改。这种数据访问有别 于OLTP中不断的对数据进行增删改操作。同时这种查询不是简单的记录属性的检 索，而是为了从海量数据中获取有用信息的针对大量数据的查询，通常一次需要查 询会涉及到上百万条以上数据。 OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 主题涉及业务流程的方方面面，是分析人员、管理人员进行进行决策分析所关心的 角度。分析人员、管理人员使用OLAP技术，正是为了从多个角度观察数据，从 不同的主题分析数据，最终直观的得到有效的信息。 二、O LAP技术提供给分析人员的常用操作 OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。那么这种多维分析技术提供哪些操作辅助分析人员进行决策分析呢？常用的操作有：普通钻取（roll up、drill down）、穿透钻取(drill through)、切片和切块（slice and dice）、以及旋转（pivot）等。 普通钻取 普通钻取是改变维的层次，包括上卷（roll up）与下钻（drill down）。这两种操作 不改变观察的角度（维度），而是改变观察数据的颗粒大小。上卷是从维的细节层 向颗粒较大高层钻取，以便宏观把握数据的汇总情况；下钻是从维的高层向颗粒较 小的细节层钻取，以便观察数据明细情况。举例来说：某电信运营商在分析2003
1.特点：OLAP 在以数据仓库为数据源时，它有两个特点：在线性( On Line )：由客户机 /服务器这种体系结构来完成的；多维分析：这也是OLAP 的核心所在。 2 作用：. 联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP 专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。 3. OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down八切片(Slice ) 和切块( Dice )、以及旋转( Pivot )等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取 ( Drill-down ) 和向上钻取(Drill-up ) /上卷(Roll-up) 。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down 则相反， 它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 4. 五、联机分析处理的实现方式 同样是仿照用户的多角度思考模式，联机分析处理有三种不同的实现方法： •关系型联机分析处理(ROLAP,Relatio nal OLAP) •多维联机分析处理(MOLAP,Multi-Dime nsio nal OLAP) •前端展示联机分析处理(Desktop OLAP) 其中，前端展示联机分析需要将所有数据下载到客户机上，然后在客户机上进行数据结构/报表格式重组，使用户能在本机实现动态分析。该方式比较灵活，然而它能够支持的数据量非常有限，严重地影响了使用的范围和效率。因此，随着时间的推移，这种方式已退居次要地位，在此不作讨论。 以下就ROLAP 和MOLAP 的具体实施方法进行讨论： 1、关系型联机分析处理的具体实施方法：顾名思义，关系型联机分析处理是以关系型数据库为基础的。唯一特别之处在于联机分析处理中的数据结构组织的方式。 让我们考察一个例子，假设我们要进行产品销售的财务分析，分析的角度包括时间、产品类别、市场分布、实际发生与预算四方面内容，分析的财务指标包括：销售额、销售支出、毛利(=销售额-销售支出)、费用、纯 利(=毛利-费用)等内容，则我们可以建立如下的数据结构： 该数据结构的中心是主表，里面包含了所有分析维度的外键，以及所有的财务指标，可计算推导的财务指标不计在内，我们称之为事实表(Fact Table) 。周围的表分别是对应于各个分析角度的维表(Dimension Table) ，每个维表除了主键以外，
数据仓库、OLAP与数据挖掘关系概述摘要：数据仓库、OLAP与数据挖掘是当今的技术热点，数据仓库是一种解决数据使用的高效技术，OLAP则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现，数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务，同时促进了数据仓库技术的发展，本文简单介绍了这三者的概念和应用。 关键词：数据仓库OLAP 数据挖掘 一、数据仓库 数据仓库是一种资讯系统的资料储存理论，此理论强调利用某些特殊资料储存方式，让所包含的资料，特别有利于分析处理，以产生有价值的资讯并依此作决策。利用数据仓库方式所存放的资料，具有一但存入，便不随时间而更动的特性，同时存入的资料必定包含时间属性，通常一个数据仓库皆会含有大量的历史性资料，并利用特定分析方式，自其中发掘出特定资讯。 1.1 数据仓库的特征 （1）数据仓库的数据是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻划各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。 （2）数据仓库的数据是集成的。数据仓库的数据是从原有的分散的数据库数据抽取来的。数据仓库的每一个主题所对应的源数据在原有的各分散数据库中有许多重复和不一致的地方，且来源于不同的联机系统的数据都和不同的应用逻辑捆绑在一起；数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步。 （3）数据仓库的数据是不可更新的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库
OLAP是一个赋予动态的、企业分析的名词，这些分析是注释的、熟悉的、公式化数据分析模型的生成、操作、激活和信息合成。能够在变量间分辨新的或不相关的关系，能够区分对处理大量数据必要的参数，而生成一个不限数量的维和指明跨维的条件表达式。 OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过信息（维数据）的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。 OLAP特点： 1．假定性：需要初始的假设来给出导航数据分析的方向，最终用分析的结果来验证初始的假设。 2．快速性：用户对OLAP的快速反映能力有很高的要求。 3．可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。用户可以在OLAP平台上进行分析，也可以连接到其他外部分析工具上。 4．多维性：是OLAP的关键属性，系统提供对数据分析的多维视图和分析，如对层次维和多重层次维完全支持。 5．信息性：系统能及时获取信息，并能管理大容量的信息。 OLAP分类： 1．关系OLAP（ROLAP）结构：使用关系或扩充关系DBMS存放并管理数据仓库，采用基于稀疏矩阵表示方法的星形结构或雪花结构存储多维数据，数据检索比MOLAP低效。 2．多维OLAP（MOLAP）结构：核心是其数据存储采用矩阵（可能是多维方阵）方式，数据检索高效。3．混合OLAP（HOLAP）结构：结合ROLAP和MOLAP技术，在MOLAP立方体中存储高级别的聚集，在ROLAP中存储低级别的聚集。 4．桌面OLAP结构：没有自己的数据存储库，把用户的查询翻译为对数据源的查询，然后再把结果合成返回给用户。 5．客户OLAP：相对与Server OLAP，把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。 OLAP常用分析方法： 1．数据切片（Slicing）和数据切块（Dicing） 2．钻取：数据上钻（Drilling-up）、数据下钻（Drilling-down）、数据上卷（Rolling-up） 3．数据旋转（Pivoting/Rotating） -概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。它本身包括三部分内容： 数据层。实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中心信息数据库中。 应用层。通过联机分析处理，甚至是数据挖掘等应用处理，实现对信息数据的分析。 表现层。通过前台分析工具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在用户面前。 从应用角度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采用传统的报表，或者采用数理统计和人工智能等数据挖掘手段，涵盖的范围更广；就应用范围而言，联机分析处理往往根据用户分析的主题进
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景 随着数据处理技术的不断发展，OLTP和OLAP数据库成为了目前 应用广泛的两种不同类型的数据库系统，分别用于在线事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。OLTP和OLAP数据库有着不 同的基本架构和应用场景，本文将深入探讨这两种数据库之间的区别 和适用场景。 一、OLTP数据库 在线事务处理（OLTP）数据库是一种用于处理各种业务数据的数 据处理系统。它主要是用于记录以及管理组织内部的各种业务交易操作，例如订单、存货、工资、销售数据等。 OLTP数据库设计的目标 是高吞吐量，将数据更快地存储到到底层的硬件设施中以确保客户端 的操作可以获得尽可能快的反馈时间。 OLTP数据库常规采用高效的SQL数据库系统，运行各种在线交易，比如，ATM自动提款机上的每笔交易，银行转账，订单和在线预订系 统等“短期”交易。这些交易通常读和写少量数据，要求高性能、高并发，数据库设计考虑系统的吞吐量。 二、OLAP数据库 联机分析处理（OLAP）数据库与OLTP数据库功能是相反的，它 们用于长期存储大量历史数据，通常从OLTP数据库中收集而来，而 且用于支持组织全局大范围的决策制定、数据报告和数据分析。
OLAP数据库采用远比SQL数据库更灵活的数据仓库技术来处理数据，在这里，多个维度的数据一般存储为单个维度中的多个数据块。 例如，物品，时间和位置可能都是维度。 OLAP数据库适用于统计分析、数据挖掘等需要分析历史数据的场景。它们的主要目的是支持周报、月报和季度报告等“长期”视图。OLAP数据库通常包含相对较少的数据，但需要经常查询。 三、OLTP和OLAP数据库的比较 从上面的介绍，我们可以看出OLTP和OLAP数据库的设计和用途 是不同的。OLTP数据库是对于快速和频繁的在线事务处理而设计的， 而OLAP数据库则主要用于数据分析和乘坐商业决策。 除了这些核心应用场景之外，OLTP和OLAP数据库还有以下不同 之处: 1.性能 OLTP数据库需要快速地响应各种不同类型的事务处理请求。因此，其设计重点在于吞吐量、并发性和低延迟。 另一方面，OLAP数据库主要用于数据分析和报告，响应速度比较 灵活，相对较慢。性能更多是考虑到系统的总体效率，而非响应时间。 2.设计 OLTP数据库的设计重点在于快速记录和处理丰富的数据类型。为 了实现这一点，数据被细分组织，因为这样可以提高查询效率。
商业智能（BI）介绍 一、引言 随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。 二、商业智能的概念 商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。 三、商业智能的发展历程 1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。 2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。 4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。 四、商业智能的关键技术 1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。 2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。 3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。 4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。
物联网技术白皮书 摘要 本白皮书旨在介绍物联网技术的发展和应用，探讨物联网对各行业的影响，并 提出相关的技术挑战和解决方案。物联网技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，其应用范围广泛，涵盖了工业、农业、医疗、交通等诸多领域。然而，物联网技术的快速发展也带来了一系列的挑战，包括数据安全、隐私保护、能源效率等方面。本白皮书将通过详细分析和论述，为读者提供关于物联网技术的全面了解。 1. 引言 物联网技术是指通过无线传感器、嵌入式系统和云计算等技术手段，将各种物 理设备、传感器和网络连接起来，实现设备之间的信息交互和智能控制。物联网技术的出现极大地改变了我们的生活和工作方式，为各行业带来了巨大的机遇和挑战。 2. 物联网技术的应用 2.1 工业领域 物联网技术在工业领域的应用被称为工业物联网（IIoT），它可以实现设备之 间的远程监控、数据采集和智能控制，提高生产效率和产品质量。工业物联网可以应用于制造业、能源行业、物流和供应链管理等领域，为企业带来更高的竞争力。 2.2 农业领域 物联网技术在农业领域的应用被称为农业物联网（Agri-IoT），它可以实现农 田的智能化管理、精准灌溉和智能化养殖等功能，提高农业生产的效率和质量。农业物联网可以应用于农作物种植、畜牧业、温室管理等领域，为农民提供更好的决策支持和管理手段。 2.3 医疗领域
物联网技术在医疗领域的应用被称为医疗物联网（Healthcare IoT），它可以实现医疗设备的远程监测、患者健康数据的实时采集和医疗资源的智能调配。医疗物联网可以应用于医院管理、慢性病管理、远程医疗等领域，提高医疗服务的质量和效率。 2.4 交通领域 物联网技术在交通领域的应用被称为智能交通系统（ITS），它可以实现交通信号的智能控制、车辆的自动驾驶和交通数据的实时监测。智能交通系统可以应用于城市交通管理、智能停车系统、交通流量预测等领域，提高交通运输的效率和安全性。 3. 物联网技术面临的挑战 3.1 数据安全 随着物联网设备的增多和数据的增长，数据安全成为物联网技术面临的重要挑战。物联网设备的网络连接性和数据传输性使其容易受到黑客攻击和数据泄露的风险。因此，加强物联网设备的安全性和数据加密技术是解决这一挑战的关键。 3.2 隐私保护 物联网技术的应用涉及大量的个人隐私数据，如位置信息、健康数据等。保护用户隐私成为物联网技术面临的重要问题。制定相关的隐私保护政策和技术措施，建立合理的数据使用和共享机制，是解决这一挑战的关键。 3.3 能源效率 物联网设备的数量不断增加，对能源的需求也在不断增加。提高物联网设备的能源效率，减少能源消耗，是解决能源问题的关键。采用低功耗的物联网技术、优化能源管理系统和推动可再生能源的应用是解决这一挑战的途径。 4. 解决方案
OLAP开发指南
目录 介绍.................................................................................. OLAP系统的基本原理....................................................................微软数据仓储策略 .......................................................................微软数据仓储框架(Microsoft Data Warehousing Framework) .................................数据复杂性 .............................................................................组织的价值 ............................................................................. OLAP术语和概念........................................................................ OLAP 数据模型 ..........................................................................总和及存储模型 ......................................................................... OLAP 服务体系结构..................................................................... 实现OLAP的挑战........................................................................创建OLAP数据模型 .......................................................................直观的用户界面 .........................................................................利用总和来管理数据爆炸(Data Explosion) .................................................灵活的存储选择 .........................................................................智能型预先求和功能 .....................................................................性能和可伸缩性 .........................................................................向用户提交OLAP信息 .....................................................................行业标准 ...............................................................................脱线和基于Web的信息提交 ................................................................微软数据透视表服务(Microsoft PivotTable Service ) ......................................提供OLAP工具 ........................................................................... Microsoft Office 集成 ..................................................................第三方客户工具 ......................................................................... 结论..................................................................................
网络安全技术白皮书范本技术白皮书 目录 第一部分公司简介6 第二部分网络安全的背景6
第一章网络安全的定义6 第二章产生网络安全问题的几个方面7 2．1 信息安全特性概述7 2. 2 信息网络安全技术的发展滞后于信息网络技术。7 2．3TCP/IP协议未考虑安全性7 2．4操作系统本身的安全性8 2．5未能对来自Internet的邮件夹带的病毒及Web浏览可能存在的恶意Java/ActiveX控件进行有效控制8 2．6忽略了来自内部网用户的安全威胁8 2．7缺乏有效的手段监视、评估网络系统的安全性8 2．8使用者缺乏安全意识，许多应用服务系统在访问控制及安全通信方面考虑较少，并且，如果系统设置错误，很容易造成损失8第三章网络与信息安全防范体系模型以及对安全的应对措施8 3．1信息与网络系统的安全管理模型9 3.2 网络与信息安全防范体系设计9 3.2.1 网络与信息安全防范体系模型9 3.2.1.1 安全管理9 3.2.1.2 预警9 3.2.1.3 攻击防范9 3.2.1.4 攻击检测10 3.2.1.5 应急响应10 3.2.1.6 恢复10 3.2.2 网络与信息安全防范体系模型流程10 3.2.3 网络与信息安全防范体系模型各子部分介绍 11 3.2.3.1 安全服务器11 3.2.3.2 预警12 3.2.3.3 网络防火墙12 3.2.3.4 系统漏洞检测与安全评估软件13 3.2.3.5 病毒防范13
3.2.3.6 VPN 13 2.3.7 PKI 14 3.2.3.8 入侵检测14 3.2.3.9 日志取证系统14 3.2.3.10 应急响应与事故恢复14 3.2.4 各子部分之间的关系及接口15 第三部分相关网络安全产品和功能16 第一章防火墙16 1.1防火墙的概念及作用16 1.2防火墙的任务17 1.3防火墙术语18 1.4用户在选购防火墙的会注意的问题：21 1.5防火墙的一些参数指标23 1.6防火墙功能指标详解23 1.7防火墙的局限性28 1.8防火墙技术发展方向28 第二章防病毒软件33 2．1病毒是什么33 2．2病毒的特征34 2．3病毒术语35 2．4病毒的发展的趋势37 2．5病毒入侵渠道38 2．6防病毒软件的重要指标40 2．7防病毒软件的选购41 第三章入侵检测系统（IDS）42 3.1入侵检测含义42 3.2入侵检测的处理步骤43 3.3入侵检测功能46 3.4入侵检测系统分类 48