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联机分析处理简介联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
操作型应用和分析型应用，特别是在性能上难以两全，人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制，引入了统计及综合数据，但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的，因此分析功能有限，不灵活，维护困难。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，他们通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的数据访问界面，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
1993年，E.F.Codd（关系数据库之父）将这类技术定义为“联机分析处理”。
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。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
关于数据仓库与联机分析处理的概述一、数据仓库及数据库的概念及其特点1、数据仓库的概念及其特点“什么是数据仓库？”这恐怕是每一个刚刚开始接触数据仓库的技术人员都会提出的一个问题。
有人认为数据仓库就是一个大的数据库，也有人认为数据仓库是一项数据管理和分析的技术。
这些定义都从一定的侧面反映了数据仓库的概念，但并不全面。
目前，业界公认的数据仓库定义是由数据仓库之父the Data Warehouse》一书中给出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、稳定的数据集合，用以支持管理中的决策制定过程。
”正如Inmon所描述的，数据仓库具有如下特点：(1)数据仓库的数据是面向主题的与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。
所谓主题，是指在较高层次上将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。
(2)数据仓库的数据是集成的建立数据仓库的主要目的就是为用户提供易于访问的商业信息。
为了减少用户查询的响应时间，应该把数据从数据源中提取出来，放到数据仓库中去。
在数据进入数据仓库之前，必须经过加工和集成，使原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。
(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。
数据仓库的数据不可更新使得数据仓库管理系统DWMS相比数据库管理系统DBMS而言要简单得多，同时也使我们可以对数据仓库进行最大限度的性能优化。
(4)数据仓库的数据是随时间不断变化的数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的，也就是说，数据仓库的用户进行分析处理时是不进行更新操作的。
但并不是说，在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中，所有的数据仓库数据都是永远不变的。
数据仓库会随时间的变化不断增加新的数据内容和删去过时的数据内容。
