OLAP(在线分析处理)技术技术白皮书

©2012 Yonghong Technology CO.,Ltd永洪科技独立模块白皮书Table of Contents1Z-SUITE 功能模块 (3)2OLAP模块 (4)2.1OLAP发展 (4)2.2Yonghong ROLAP (4)3VPM模块 (6)4SCHEDULE模块 (7)5AUDIT模块 (8)Abbreviations and Definitions1Z-Suite 功能模块Yonghong Z-Suite 有一些独立的小模块可以提供给用户使用。

与其他基本模块是产品自带的不同，这些模块需要用户购买单独的注册码以便激活该功能。

通过一些优化设置，方便用户使用产品，提高用户体验度，拓展产品的适用范围和自由度。

2OLAP模块作为联机分析处理（OLAP）的一种形式，Z-Suite支持关系型联机分析处理（ROLAP），对存储在关系数据库（而非多维数据库）中的数据作动态多维分析。

数据处理可以发生在数据库系统内、中间层服务器，或客户端在三层结构中，用户提交请求进行多维分析，然后ROLAP引擎将请求转化为SQL语句提交给数据库。

然后操作将反过来执行：在将结果传给用户前引擎先将结构从SQL转化为多维格式。

一些请求会被创建，然后预先存好，关系型数据库常常是这么做的。

2.1OLAP发展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。

▪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概述　OLAP分析，又称多维分析，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也可以简单定义成使用户能够以多维视图分析数据的工具。

通常用来进行多维分析的维有时间、地点、产品、度量值（如销售额）等。

例如，在销售经理查看销售数据时，他可能想了解某个产品在某个地区、某段时间的销售额，并通过交叉表的功能来按不同的维对销售数据进行分析和通过挖掘功能来了解深层次的信息。

图3-20：数据的多维形式通过三维方式展现数据，并在此基础上进行分析，能够揭示出在二维方式下隐藏的关系；并通过方便的数据导航功能，使用户更易比较数据变量之间的关系，从而可以发现数据中隐藏的信息。

关系型数据库往往不能支持对数据进行逻辑分析和统计分析。

而采用OLAP系统，用户无须编程就可以定义新的逻辑、统计等方面的计算，并可将其做为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。

用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、数据挖掘工具等。

ＯＬＡＰ产品根据其实现多维分析的技术以及要实现的目标而分为三类：　　（１）、ＭＯＬＡＰ（多维联机分析处理）。

ＭＯＬＡＰ将事务型数据进行综合，通过多维结构的“立方体”的数据结构来储存经综合的数据。

ＭＯＬＡＰ通过其层次型数据库及在内存内的索引来保障数据访问的性能。

用户可以利用数据导航工具来进行钻取、交叉查询及产生关于“立方体”的报告。

根据ＭＯＬＡＰ的技术特点，ＭＯＬＡＰ擅长于对一定数量的数据进行大量、复杂、快速的、反复的分析。

ＭＯＬＡＰ通常用来进行假设分析和问题求解，如在预算应用中。

　图3-21：MOLAP架构图（２）、ＲＯＬＡＰ（关系型联机分析处理）。

ＲＯＬＡＰ在分析数据是直接到关系型数据库中取数据，而不建立自己的“立方体”。

OLAP技术在数据分析中的应用摘要：首先介绍了olap的概念、功能特征，然后通过实例对多维数据库的概念、层次关系和多维数据分析的主要操作进行了详细描述。

最后，以oracle公司的hyperion产品作为多维数据库分析的平台，通过对一大型能源集团公司的财务预算系统中的预算数据进行分析，介绍了olap技术方法的实际应用，总结了olap技术在数据分析工作中的优势。

关键词：联机分析处理；多维数据库；数据分析；甲骨文产品；财务预算系统中图分类号：tp392 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-03olap（on-line analytical processing，即联机分析处理）是一种多维数据库技术。

这种技术的设计目的是针对特定问题的实时数据访问和分析，并且提供直观易懂的查询结果。

还有一种处理技术oltp（on-line transaction processing，即联机事务处理），与olap不同，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。

1 olap技术介绍1.1 olap技术的发展背景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。

olap技术正是为了满足决策管理的需求而产生的。

1.2 olap特征olap的技术核心是”维”（dimension）这个概念。

“维”是指一种视角，是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念。

OS Java CORBA COM+ Middleware XML&WebService Patterns ONE&NET P2P Development Database Download Doc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。

在线分析处理OLAP在数据分析中的应用近年来，随着数据量的快速增长和复杂性的增加，数据分析在各行各业中的重要性不断凸显。

为了能够高效地进行数据分析，许多组织和企业开始采用在线分析处理（OLAP）技术。

本文将介绍OLAP的基本原理、主要功能以及在数据分析中的应用。

一、OLAP基本原理OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析技术。

它以多维数据立方体为基础，将数据按照不同的维度进行组织和存储，使得用户可以方便地从不同的角度对数据进行分析和探索。

OLAP具有以下几个基本概念：1. 多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来描述分析对象和分析结果。

多维数据模型以立方体为基础，将数据按照事实表和维度表进行组织，形成多维数据空间。

2. 维度和指标：维度是描述事实的属性，如时间、地理位置、产品等；指标是需要分析的事实数据，如销售额、访问量等。

OLAP通过对维度和指标的组合，形成多维数据立方体。

3. 切片和钻取：切片是指根据某个维度或者指标对数据进行筛选，只保留满足条件的数据；钻取是指根据需要，从总体数据中逐步细化到更详细的细节。

4. 聚集和计算：OLAP可以对多维数据进行聚集操作，从而实现对数据进行汇总和计算。

聚集操作可以提高数据分析的效率。

二、OLAP主要功能OLAP具有以下几个主要的功能，这些功能使得OLAP成为数据分析的有力工具：1. 多维数据分析：OLAP可以根据不同的维度对数据进行切片、钻取和旋转等操作，从而使用户可以从不同的角度对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。

2. 查询和报表功能：OLAP可以通过灵活的查询和报表工具，帮助用户快速获取需要的数据，并生成丰富的报表和图表，便于数据的可视化展示和沟通。

3. 高性能计算：由于OLAP采用了多维数据模型和聚集技术，可以对大规模数据进行高效的计算和分析，减少了数据查询和分析的时间消耗。

4. 数据挖掘和预测：OLAP可以结合数据挖掘和预测算法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为组织和企业的决策提供支持。

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frKB笹堆芒12i』」Rt巽^jpRctiuce Spjrk siremCRM SGM生产记〒曲.M-噸Hadaap2.0■1 j jET辛SEmifiKettleH3C大数据平台包含4个部分:理、服务管理、监控告警和安全管理等。

第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具Kettle 。

摘要摘要无线射频识别(RFID-Radio Frequency Identification)中间件是介于前端读写器硬件模块和后端数据库与应用软件之间的重要构件,屏蔽阅读器差异为数据处理的客户端提供了一个统一的开发平台。

论文首先介绍了RFID系统组成和应用框架，对RFID中间件技术的概念、原理、功能、系统结构和标准等进行了研究。

通过对RFID读写原理、实现功能等的分析与设计，结合RFID中间件在事件处理机制方面的特点、流程和方法，依据事件过滤规则和数据挖掘的基本实现理论，提出一种基于划分投影数据库的改进FP-growth关联规则算法,即，Fproject算法，找出数据库中所有的频繁项集。

（……此部分省略了）投影数据库还有利于基于约束的关联规则提取。

在此基础上，针对RFID中间件事件层处理中的事件过滤与挖掘，提出一种多层OLAP(Online Analytical processing，联机分析处理)关联规则挖掘系统的构想，将OLAP关联规则挖掘的结构划分为三部分：数据仓库，OLAP引擎和关联规则挖掘引擎。

在改进FP（Frequent Pattern，频繁模式）增长模型的基础上构造多层关联规则挖掘算法，找出OLAP关联规则挖掘系统的各个结构层次的频繁项集，进而找出交叉层次的关联规则，实现了更加有效的RFID中间件事件过滤和事件挖掘。

关键字：RFID,中间件,多层关联规则, 过滤规则，事件挖掘，频繁项集，Fproject算法**事件过滤规则与**挖掘研究2摘要AbstractThe Radio Frequency Identification (RFID) middleware is an important part between the interrogator and the data process system in RFID systems, in which the RFID middleware can shield the difference of the various interrogators and supply a uniform interface for the development and implementation of the background data process system. In this paper, we firstly introduced the RFID system model and its application structure, and expounded the concept, theory, function, structure and criterion of the RFID middleware. By investigating the principle of read and write of RFID middleware and its practical application, and some important issues in event processing, we proposed an improved FP growth algorithm association rules, i.e, Fproject algorithm, based on partion projected dataware, to obtain all the maximal frequent itemsets in the dataware, after an analysis of the event filtering and event mining in the RFID middleware. Using the project dataware has some advantages. Firstly, it can solve the large amount of sources required for FP-growth algorithm; secondly, it is more effcient than FP-growth algorithm because it increase the visit effviency; finally it also helps to extract the association rules with constraints.Then we proposed a multilevel OLAP association rules mining system, which divided into three parts, dataware, OLAP engine and asscociate rules mining engine, based on the new FP-growth algorithm. New algorithm is employed to get the maximal frequent itemsets in different level and then intersectional levels, which is expected to get more efficient event filtering and event mining.Keyword:RFID; middleware;multi-level association rules; filtering rules; event mining; maximal frequent itemsets; FPproject**事件过滤规则与**挖掘研究4目录目录摘要 (1)ABSTRACT (3)第一章绪论 (7)1.1研究背景 (7)1.2研究内容与目标 (9)1.3论文组织结构 (11)第二章射频识别(RFID)与RFID中间件 (13)2.1RFID系统组成与框架 (13)2.2RFID工作原理与应用体系结构 (15)2.3RFID中间件的定义与功能 (17)2.4RFID中间件的系列标准 (18)第三章RFID中间件的平台结构与事件处理................................................ 错误！未定义书签。