多维数组架构使用多维数组来存储数据,以提高查询和分析性能。例如,MOLAP(多维在线分析处理)数据库采用这种架构。
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。当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。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,E.F.codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):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)。 维的层次(Level):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)。 维的成员(Member):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)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、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)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而
关于 Database(数据库)这个概念,我们过去讲得不多。现代的知识库能够为我们构造一个非常精巧、强大的业务系统,但大家对多维表格了解比较有限,看着复杂的专业术语和难度较高的操作逻辑,不约而同认为多维表格高级且强大。
多维数据库(Multi Dimensional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。
2022 年 12 月,爱分析举办了“2022爱分析·数据智能网络研讨会”。爱分析邀请Kyligence合伙人&副总裁李栋进行了题为《指标中台,构建数字化管理新体系》的主题演讲。
作为数据仓库实施的核心组件,OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP? OLAP(用于在线分析处理)是一种软件,用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如,销售数据可能具有与位置(地区、国家、州/省、商店)、时间(年、月、周、日)、产品(服装、男/女/童、品牌、类型)相关的多个维度,和更多。 但在数据仓库中,数据集存储在表中,
数据仓库 ( Data Warehousing ) 和 联机分析处理 ( OLAP ) 技术 简介 :
OLAP(Online AnalyticalProcessing)是一种数据处理技术,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。
OLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析,并提供复杂计算,趋势分析和复杂数据建模的能力。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使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析,从而获取他们所需知识,以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
近期漫游指南团队体验到了飞书多维表格的My AI功能,立刻与各位读者来看看这位AI助手有多强~(下方有视频演示)
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
对于sql开发人员来说,需要了解开发的数据库应用于哪种类型,下面对数据库的应用做了分类
新型数据库/多维表格的鼻祖是 Airtable. 目前, Airtable 早期以表格为主,国内模仿者包括 Seatable、飞书多维表格等。
使用 FineReport 设计器设计模板,首先需要了解 FineReport 模板制作的思路,沿着其思路来了解 FineReport 报表中的所有功能。
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中,给出了数据仓库的四个基本特征:面向主题,数据是集成的,数据是不可更新的,数据是随时间不断变化的。
OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理,而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统,例如 ATM。OLAP 是一个在线系统,可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLTP 和 OLAP 的区别 OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理,而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统,例如 ATM。OLAP 是一个在线系统,可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLT
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
OLAP(On-Line Analysis Processing)在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术;OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据;OLAP用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果,辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释,本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎:Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
OLAP(Online Analytical Processing)是指在线联机分析,基于数据查询计算并实时获得返回结果。日常业务中的报表、数据查询、多维分析等一切需要即时返回结果的数据查询任务都属于OLAP的范畴。对应的,行业内也有相应产品来满足这类需求,那就是OLAP Server。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 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。
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这篇文章是我对大三笔记的整理转载,之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
这些术语经常相互混淆,那么它们的主要区别是什么?您如何根据自己的情况选择合适的术语? 我们生活在一个数据驱动的时代,使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品(例如拼车应用程序)以及推动零售的强大系统(电子商务和店内交易)中看到这些数据。 在数据科学领域,有两种类型的数据处理系统:在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)。主要区别在于,一种使用数据来获得有价值的见解,而另一种则纯粹是可操作的。但是,有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
数据挖掘又称知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Database),即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求,这种情况被描述为“数据丰富,但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展:
OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称,是一个联机事务处理系统,主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP 系统的主要关注点是记录事务当前的更新,插入以及删除操作。OLTP 的查询比较简短,因此需要比较少的处理时间以及比较少的空间。
微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
1.何为建模? 数据几乎总是用于两种目的:操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说,操作型系统保存数据,分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态,按单条记录事务性来处理;其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化,按大批量方式处理数据;其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP(On-Line Transaction Processing)— 联机事务处理,将分析型系统简称为OLAP(On-Line Analytical Processing)— 联机分析处理。 针对这两种不同的数据用途,如何组织数据,更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式(模型),来满足不同场景。在OLTP场景中,常用的是使用实体关系模型(ER)来存储,从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中,有多种建模方式有:ER模型、星型模型和多维模型。下面分别说明下:
数据几乎总是用于两种目的:操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说,操作型系统保存数据,分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态,按单条记录事务性来处理;其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化,按大批量方式处理数据;其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP(On-Line Transaction Processing)— 联机事务处理,将分析型系统简称为OLAP(On-Line Analytical Processing)— 联机分析处理。
数据几乎总是用于两种目的:操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说,操作型系统保存数据,分型型系统使用数据。
云和大数据时代的到来导致各行各业数据量的爆发,面对业务数据的日益剧增,企业的IT系统在性能、稳定性和扩展性等方面都面临前所未有的巨大挑战。如何有效应对云和大数据的浪潮去拥抱变化,成为企业迫切面临的问题。 数据驱动的时代,一切竞争的核心都会归结于IT系统的竞争,然而传统数据库系统架构面临以下困境: 1、中心化的存储系统成为I/O存取的瓶颈,扩展成本高昂 2、小型机+高端存储,成本高昂,相对比较封闭,扩展能力差。 3、复杂的系统带来部署及操作、运维和管理的复杂性 分布式存储解决方案zData 为更好地保障企业
要高效地使用数据,就必须要有组织,因此业界对数据的结构化组织有很多探索。 1)Cube技术概念 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”(Dimension)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属性定义为多个维,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、切片和切块,以及旋转等。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎,探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术,用于对大型数据集进行实时分析。
公司最近要升级数据库,SQL Server 2008R2-->2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能,提前预热一下。 2012中主要关注一下三个领域: 性能:改进的核心支持、列存储索、更强的压缩能力和alwayson等功能; 自助服务:借助于新的数据探索工具(如Power View),SQL Azure Bussiness Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项,以及PowerPivot for SharePoint 的改进,使用户在任何时候任何地方都可以访问数
公司最近要升级数据库,SQL Server 2008R2–>2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能,提前预热一下。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。
InterSystems IRIS®的核心功能之一是其多维存储引擎。此功能允许应用程序以紧凑、高效的多维稀疏数组存储数据。这些数组称为全局数组。
网管产品需要从数据仓库的角度来看,才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看,才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构,必然有其合理性。也正是因为年代久远,存量过多,才导致举步维艰。在Cloud和5G时代,超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战,从数据仓库到数据湖,不仅仅架构的变革,更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年,关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现,这两个系统的设计目标都是面向on-line
数据仓库的建设是一个过程,而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范,以方便管理和维护。在数据仓库的建设过程中,不仅会面临着公司业务迅速发展,业务系统迭代变更,需要对业务系统数据进行相应 的整合,形成公司完整的统一数据视图;而且基于数据仓库的应用也是多样化的,比如支撑自己企业的数据可视化平台、即席查询、对策略提供数据支持等。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
6月11日9点,腾讯大数据将联合DataFun举办:多维分析架构峰会。腾讯数据平台部总监陈鹏将担任峰会的荣誉主席,计算平台组负责人陈奕安将担任峰会的主席。 本次峰会共设置9大主题论坛,来自腾讯的技术专家龙跃将担任新一代 MPP 数据库架构论坛出品人并作《腾讯新一代多维分析引擎MercsDB》主题分享。本次峰会精彩纷呈,内容上既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术,也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。 感兴趣的朋友欢迎预约直
随着市场环境的复杂化,在数据分析中,能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要:
物联网系统中,需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎;不需要实时处理的数据,用于离线分析或数据挖掘,需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多,要根据实际场景来选择。
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