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olap 查询延时标准参考【OLAP 查询延时标准参考】一、引言在今天的数据密集型业务环境中，实时和高效的数据分析对企业的成功与否至关重要。
OLAP（联机分析处理）是一种常用的数据分析技术，其能够提供复杂的多维数据查询和分析功能。
然而，在进行大规模OLAP查询时，查询延时常常成为限制性因素。
本文将详细介绍OLAP查询延时标准的参考及其重要性。
二、什么是OLAP查询延时？OLAP查询延时指的是从用户发出查询请求到返回查询结果所经历的时间间隔。
查询延时对于用户体验和业务效率至关重要。
通常，较短的延时被认为是响应迅速和高效的标志，而较长的延时则可能导致用户不满和业务流程延迟。
三、OLAP查询延时的重要性1. 用户体验：用户通常期望查询结果能以最快的速度返回。
较短的延时将提高用户满意度和对系统的信任，从而增加用户的粘性和忠诚度。
2. 业务效率：及时的数据分析对于企业的决策制定和业务运营至关重要。
较短的延时将减少等待时间，使管理层能够更快地做出决策，并在紧急情况下及时采取措施。
3. 系统容量规划：OLAP查询延时的准确测量和监控有助于企业评估和规划其系统容量。
通过及时调整系统资源，能够满足不同规模的查询负载。
四、影响OLAP查询延时的因素1. 硬件性能：包括处理器速度、内存容量和磁盘读写速度等。
较高的硬件性能将提供更快的查询响应。
2. 数据规模：查询的数据规模越大，通常需要更长的时间来处理和返回结果。
3. 查询复杂度：包括查询语句的复杂度、表连接的数量和复杂度等。
较复杂的查询通常需要更长的时间来计算和返回结果。
4. 网络延迟：如果数据存储和查询引擎之间存在网络延迟，将会增加查询的总体延时。
五、OLAP查询延时的标准参考1. 用户响应时间：用户能够接受的查询延时时间通常在数秒以内。
根据具体业务情况和用户需求，可以进一步定义具体的响应时间目标。
2. 系统负载：系统负载是指同时处理查询请求的数量。
一般来说，系统的容量应该能够满足大部分查询在规定时间内返回结果的需求，通常以百分之九十以上的查询在规定时间内返回结果为目标。
一、定义的区别
OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理，OLAP（On-Line Analytical Processing）翻译为联机分析处理，从字面上来看OLTP是做事务处理，OLAP是做分析处理。
从对数据库操作来看，OLTP主要是对数据的增删改，OLAP 是对数据的查询。
二、应用上的区别
OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。
当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。
因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。
所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用
三、两者关系
OLAP和OLTP之间的关系可以认为OLAP是依赖于OLTP的，因为OLAP分析的数据都是由OLTP所产生的，也可以看作OLAP是OLTP的一种延展，一个让OLTP 产生的数据发现价值的过程。
OLAP和DM的区别和联系1.基本概念OLAP（Online Analysis Processing）：在线分析处理。
侧重于对信息的分析，通常涉及对信息的切分、多维化、前推和回溯，以及回答what-if问题。
更与中高管理层的业务范围相关，并更集中于对企业管理决策的支持。
常见的分析处理应用如多维视图、预测、敏感性分析、成本控制等。
同时，在线处理往往需要较强大的软、硬件及复杂的分析方法与工具的支持。
DM：2.区别和联系所谓OLAP（Online Analytical Process）意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。
有些人会说：我已经有OLAP的工具了，所以我不需要Data Mining。
事实上两者间是截然不同的，主要差异在于Data Mining用在产生假设，OLAP 则用于查证假设。
简单来说，OLAP是由使用者所主导，使用者先有一些假设，然后利用OLAP来查证假设是否成立；而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。
所以在使用OLAP或其它Query的工具时，使用者是自己在做探索（Exploration），但Data Mining是用工具在帮助做探索。
举个例子来看，一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时，可能会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品，接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真，又成立的证据有多明显；但Data Mining则不然，执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后，并不需要假设或期待可能的结果，透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则，于是我们可能得到例如尿布和啤酒常被同时购买的意料外之发现，这是OLAP所做不到的。
Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系，但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系，是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性，事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制，OLAP可以和Data Mining互补，但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。
olap的基本概念
OLAP（联机分析处理）是一种数据动态分析模型，它以多维数据集的形式访问商业数据源的聚合和组织整理的数据。
它主要用于支持企业决策管理分析，是许多商务智能（BI）应用程序背后的技术。
OLAP最基本的概念包括多维观察、数据钻取和CUBE运算。
多维观察是指从多个观察角度的灵活组合来观察数据，从而发现数据内在规律。
数据钻取则是在数据不同层次间的变化及趋势分析，而CUBE运算则可以帮助用户从多角度分析问题。
此外，OLAP通常包括的功能还包括数据旋转、数据切片，以及对数据进行跨行列运算。
OLAP和OLTP的区别是什么
数据库分类
OLAP（On-Line Analytical Processing）联机分析处理，也称为⾯向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到计算中⼼进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对⽤户操作快速响应的⽅式之⼀。
应⽤在数据仓库，使⽤对象是决策者。
OLAP系统强调的是数据分析，响应速度要求没那么⾼。
专门⽤于从⼤量数据中发现决策的辅助数据库
OLTP（On-Line Transaction Processing）联机事务处理，代指⼀类专门⽤于⽇常事务的数据库，如银⾏交易⽤的增删改查数据库。
它使分析⼈员能够迅速、⼀致、交互地从各个⽅⾯观察信息，以达到深⼊理解数据的⽬的。
它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多维信息的快速分析的特征。
主要应⽤是传统关系型数据库。
OLTP系统强调的是内存效率，实时性⽐较⾼。
olap和oltp的区别：
1、OLAP⽤在数据仓库，使⽤对象是决策者，OLAP系统强调的是数据分析，响应速度要求没那么⾼；
2、OLTP主要应⽤是传统关系型数据库，OLTP系统强调的是内存效率，实时性⽐较⾼。
架构⽅向的⽐较
业务的⽐较。
OLAP（联机分析处理）。
什么是联机分析处理（OLAP）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，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。
OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TBOLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、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的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。
olap通俗的举例
OLAP（联机分析处理）是一种用于多维数据分析的数据处理技术。
为了更好地理解，我们可以通过一个通俗的例子来说明。
假设你是一家零售公司的数据分析师，负责分析销售数据。
你有一个包含以下信息的关系型数据库表：
1.日期
2.产品
3.地区
4.销售量
5.销售额
使用OLAP，你可以将这些数据从关系型数据库中导入到一个多维数据立方体（也称为数据仓库）中。
这个多维数据立方体将数据组织成多个维度，使你能够更灵活、直观地分析数据。
例子中的OLAP查询可能包括：
1.按时间分析销售趋势：你可以轻松地查看每个月或每个季度的销售量和销售额，以识别销售的季节性变化。
2.按产品类别比较销售绩效：通过将产品分组为不同的类别，你可以比较不同产品类别的销售量和销售额，从而确定哪些类别最受欢迎。
3.按地区分析市场份额：你可以按地区查看销售数据，了解不同地区的市场份额和潜在增长机会。
4.执行交叉分析：通过组合多个维度，例如日期、产品和地区，你可以执行更深入的交叉分析，例如在特定月份，某一地区的某一产品的销售情况。
总体来说，OLAP提供了一种以更直观、灵活的方式分析多维数据的手段，有助于从不同角度深入挖掘数据的价值。
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什么是联机分析处理（OLAP ）
(转载自北大高科网站，/)
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，他同时提出了关于OLAP 的12条准则。
OLAP 的提出引起了很大的反响，OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP （on-line transaction processing ）、联机分析处理OLAP （On-Line Analytical Processing ）。
OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
下表列出了OLTP 与OLAP 之间的比较。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、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的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through 等。
·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。
它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。
roll 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，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）。
OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。
ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。
以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。
ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。
维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。
对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。
MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。
以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。
多维数据在存储中将形成"立方块（Cube）"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。
HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。
如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。
这种方式具有更好的灵活性。
还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。
OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。
它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。
维是人们观察数据的特定角度。
例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。
这里的时间、地区和产品就是维。
而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。
多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。
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、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。
© 2008 Huihoo。
