今天與師妹討論關於olap的問題，我當時提出「olap是與資料倉儲息息相關的，一提olap就會論及資料倉儲」。這會兒，當我拿出書來重新閱讀olap的概念時，發現我所言雖然不能算錯，但是顯得狹隘了些，呵呵。
首先來看看官方給olap下的定義。
定義1：olap(聯機分析處理)是針對特定問題的聯機資料訪問和分析。通過對資訊（維資料）的多種可能的觀察形式進行快速、穩定一致和互動性的訪問，允許管理決策人員對資料進行深入觀察。
定義2：olap(聯機分析處理)是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種角度對從原始資料中轉化出來的、能夠真正為使用者所理解的、並真實反映企業維特性的資訊進行快速、一致、互動地訪問，從而獲得對資料的更深入了解的一類軟體技術。（olap委員會的定義）。
olap的目標：滿足決策支援或多維環境特定的查詢和報表需求，它的技術核心是「維」這個概念，因此olap也可以說是多維資料分析工具的集合。
由此可以看出，olap與資料倉儲之間並沒有誰包含誰的關係，而是因為資料倉儲呈現多維的特徵因此需要使用olap對其進行分析。兩者之間算得上是珠聯璧合，這也是人們在談及資料倉儲時必然聯想到olap，反之亦然的原因。
另一方面，這也說明了olap不是資料倉儲技術的「專利」，任何具有多維資料特徵，需要進行快速、深入分析並靈活生成各種報表的資料集合都可以採用olap的方式進行處理。正如在上篇提到的統計資料庫，嚴格的說它還算不上資料集市更不要說資料倉儲，但是它是多維的、需要從不同角度進行分析的，一定要產生各種報表的，在此層面上與資料倉儲的機制產生了共鳴。因此我說將統計資料庫看成資料集市，主要指他們之間在這方面的相通之處。
1. 維：是人們觀察資料的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，屬性集合構成乙個維（時間維、地理維等）。
2.維的層次：人們觀察資料的某個特定角度（及某個維）還可以存在細節程度不同的各個描述方面（時間維：日期、月份、季度、年）。
3.維的成員：維的乙個取值。是資料項在某維中位置的描述。比如「某年某月某日」是在時間維上位置的描述。
4.多維陣列：維和變數的組合表示。乙個多維陣列可以表示為：（維1，維2，...，維n，變數）。
5.資料單元（單元格）：多維陣列的取值。
以下是olap的特性。
(1) 快速性：使用者對olap的快速反應能力有很高的要求。系統應能在5秒內對使用者的大部分分析要求作出反應。
(2)可分析性：olap系統應能處理與應用有關的任何邏輯分析和統計分析。
(3)多維性：多維性是olap的關鍵屬性。系統必須提供對資料的多維檢視和分析，包括對層次維和多重層次維的完全支援。
(4)資訊性：不論資料量有多大，也不管資料儲存在何處，olap系統應能及時獲得資訊，並且管理大容量資訊。
在我們的系統中，olap有關維的特徵都得到較好的體現。需要指出的是，我認為olap的快速性體現在報表生成和資料展現上，真正的資料預處理過程是很難在5秒鐘內完成的。因此，參與分析的資料應首先經過處理，比如細粒度和高粒度的問題，然後儲存起來。當使用者需要按自己規定的視角獲取資料時，olap機制應能夠快速的根據事先處理好的資料完成展現和組織報表的動作，顯然相比而言這一步速度一定會很快的。
呵呵，又是半夜了，**睡覺，明天接著寫。^_^
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