資料倉庫和OLAP概述

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資料倉庫

資料倉庫就像一個大型圖書館，我們在這裡儲存來自不同地方的大量資訊。它可以輕鬆地分析和理解資訊，以便您可以根據這些事實做出更好的決策。所有所需資訊都集中在一個地方。我們對資訊進行組織，以便於查詢和使用。它將來自不同地方的資訊整合到一個地方，因此更容易理解。

資料倉庫的特性

資料倉庫具有以下特性：

面向主題

資料倉庫專注於特定主題，例如銷售、營銷或分銷。它旨在提供關於特定主題的資訊，而不是組織的日常運營。

整合

資料倉庫將來自不同來源的資料（例如大型機和關係資料庫）整合到單個可靠的格式中。資料必須以允許有效分析的方式進行組織和結構化。

隨時間變化

資料倉庫中的資料會隨著時間推移而維護，以每週/每月/每年的時間間隔進行維護。因此，您可以進行歷史分析並能夠跟蹤隨時間推移的變化。

非易失性

資料倉庫中的資料是永久性的。一旦儲存，資料就不能被刪除或修改。因此，您可以進行歷史分析並確保資料始終以其原始狀態可用。

透過理解這些特性，組織可以利用資料倉庫透過以一致且可靠的方式分析來自不同來源的大量資料來做出更好的決策。

資料倉庫有一些優點和缺點。

優點

• 使資料更容易理解

• 持續更新

• 可訪問性

缺點

• 累積不相關資料

• 資料丟失和擦除

• 資料清洗和轉換

資料倉庫的功能

資料倉庫是組織起來以提供各種資料管理和分析功能的資料集合。資料倉庫的一些重要功能包括：

• 資料整合

• 資料清洗

• 資料整合

• 資料儲存

• 資料轉換

• 資料分析

• 資料報告

• 資料探勘

• 效能最佳化

這些功能使組織能夠管理和分析來自不同來源的大量資料，並根據可靠和準確的資訊做出明智的決策。

聯機分析處理伺服器 (OLAP)

聯機分析處理伺服器 (OLAP) 是一種軟體，使用者可以同時分析來自許多不同資料庫的資訊。它使用多維資料模型，使用者可以同時基於多個維度提出問題。例如，使用者可以請求2018年德里地區的銷售資料。OLAP資料庫被分成多個數據立方體，也稱為超立方體。

OLAP操作

這些用於分析OLAP資料立方體中的資料。共有五個基本操作：

向下鑽取

透過向下移動概念層次結構或新增新維度來使資料更詳細。例如，在按季度顯示銷售資料的立方體中，向下鑽取將顯示按月份的銷售資料。

向上彙總

透過向上移動概念層次結構或減少維度來使資料更概括。例如，在按城市顯示銷售資料的立方體中，向上彙總將顯示按國家的銷售資料。

切片

透過選擇兩個或多個維度和條件來選擇子立方體。例如，在按位置、時間和專案顯示銷售資料的立方體中，切片可以選擇德里或加爾各答、第一季度或第二季度、汽車或公共汽車的銷售資料。

切片

選擇單個維度並建立一個新的子立方體。例如，在按位置、時間和專案顯示銷售資料的立方體中，按時間切片將建立一個顯示第一季度銷售資料的新子立方體。

旋轉

旋轉當前檢視以獲得新的表示。例如，按時間切片後，旋轉可以顯示相同的資料，但位置和專案作為行而不是列。

資料倉庫和OLAP的比較

特性	資料倉庫	OLAP
定義	從各種來源收集、儲存和管理資料以提供有意義的業務洞察的過程	允許使用者基於多維資料模型同時分析來自多個數據庫系統的資訊的技術
目的	使業務使用者能夠訪問和理解資料	提供對來自多個來源資料的快速互動式分析
資料結構	關係資料庫	多維資料模型
資料來源	多個數據源	多個數據源
資料型別	歷史資料	當前和歷史資料
資料處理	批處理	即時處理
操作	資料清洗、整合、整合、轉換、分析和報告	向下鑽取、向上彙總、切片、切塊和旋轉
立方體建立	不適用	建立立方體以支援快速高效的分析
查詢效能	由於複雜的查詢和資料處理，查詢效能較慢	由於預聚合和索引，查詢效能更快
使用者型別	業務使用者和資料分析師	業務使用者和資料分析師
用例	決策和戰略規劃	即時分析和互動式報告

結論

總之，資料倉庫和OLAP在資料管理和分析中服務於不同的目的。資料倉庫專注於將來自各種來源的資料收集和組織到單個可靠的格式中，以提供用於決策和戰略規劃的歷史洞察。另一方面，OLAP允許基於多維資料模型對來自多個數據庫系統的當前和歷史資料進行快速互動式分析。OLAP使用向下鑽取、向上彙總、切片、切塊和旋轉等操作來有效地分析資料。雖然由於複雜的查詢和資料處理，資料倉庫的查詢效能可能較慢，但OLAP由於預聚合和索引而提供更快的查詢效能。這兩種技術都有利於業務使用者和資料分析師根據可靠和準確的資訊做出明智的決策。