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兼顾OLAP的效率与灵活性 | ||
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OLAP分类的基本概念 OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。 ROLAP：表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。ROLAP的最大好处是可以实时地从源数据中获得最新数据更新，以保持数据实时性，缺陷则在于运算效率比较低，用户等待响应时间比较长。 MOLAP：表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“数据立方体（Cube）”的结构，此结构在得到高度优化后，可以最大程度地提高查询性能。随着源数据的更改，MOLAP 存储中的对象必须定期处理以合并这些更改。两次处理之间的时间将构成滞后时间，在此期间，OLAP对象中的数据可能无法与当前源数据相匹配。维护人员可以对 MOLAP 存储中的对象进行不中断的增量更新。MOLAP的优势在于由于经过了数据多维预处理，分析中数据运算效率高，主要的缺陷在于数据更新有一定延滞。 HOLAP：表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP），用户可以根据自己的业务需求，选择哪些模型采用ROLAP，哪些采用MOLAP。一般来说，会将非常用或需要灵活定义的分析使用ROLAP方式，而常用、常规模型采用MOLAP实现。 Max@X Analyser是属于第三种的HOLAP产品 Max@X Analyser同时支持ROLAP和MOLAP两种模式，是属于第三种HOLAP的BI产品。 大致的原理为：常规模式下，Max@X Analyser采用MOLAP以获取最大的应用效率，但是在用户使用参数对数据进行实时的精确提取并创建分析时，或者OLAP Server未找到对应的MOLAP CUBE时，系统将实时地向源数据库请求相关数据，并自动创建临时CUBE供浏览端分析使用，即ROLAP模式。 通过这两者的结合，Max@X Analyser的用户不仅能快速地调取常用分析模型，同时对临时的、个性化的精确数据提取也能有效支持，从而兼顾OLAP的效率和灵活性。 传统产品的OLAP在使用中必需不断请求服务器，从而导致无法脱机使用OLAP，使得OLAP使用价值大为降低。那么，Max@X Analyser是如何解决这个局限性的？请阅读下篇：《OLAP的脱机与分发》。 |
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