本文转载自:http://www.cnblogs.com/evencao/archive/2013/06/14/3135589.html 联机处理分析(OLAP):介绍 首先要理解的概念: 1.维度:人们观察事物的角度,例如地区维度.时间维度.产品维度. 2.层:根据维度细节程度的不同,划分数据在逻辑上的等级关系,用来描述维度的各个方面.时间维度包括年.月.日.读取维度包括国家.省等. 3.维度的成员:维度的取值.即地区维度中的中国,美国. 4.钻取:通过变换维度的层次,改变粒度的大小. 5.旋

1. 什么是OLAP •定义1 :OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析.通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速.稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察. •定义2 :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) •OLAP的目标是满足决策支持或多维环

联机事务处理(OLTP) OLTP也称实时系统(Real Time System),支持事务快速响应和大并发,这类系统典型的有ATM机(Automated Teller Machine)系统.自动售票系统等,但有些银行转账并不是实时到账的.OLTP反映企业当前的运行状态,完成企业管理所包含的日常任务的数据库应用,一般没有复杂的查询和分析处理. 联机分析处理(OLAP) OLAP也称决策支持系统(Decision Support System,DSS),是数据仓库系统的主要应用形式,使分析人员.管

ROLAP和MOLAP的概念和差别OLAP(on-Line Analysis Processing)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”(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的属

BI (商业智能) 编辑 商业智能(BI,Business Intelligence). BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 中文名 商业智能 外文名 Business Intelligence 目录 1 简介 2 BI厂商 3 功能 ▪ 主要架构 ▪ 应用范围 4 应用科学 5 三个层次 6 发展过程 ▪ 发展趋势 ▪ 智能控件 7 BI软

OLAP(on-Line Analysis Processing)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”(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的属性定义为多个维(dimension),使用

一,数据仓库,BI涉及到的相关概念  1.DW:    即数据仓库(Data Warehouse),是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化的(Time Variant)数据集合,用于支持管理决策.     数据仓库系统是一个信息提供平台,他从业务处理系统获得数据,主要以星型模型(可以做钻取用,经常用到)和雪花模型进行数据组织,并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识. 2.DSS: 决策支持系统

这是我给公司同事做的内部培训ppt的讲义,给大家分享一下.这是培训大纲,ppt在找地方上传,等找到了会把链接发在这里 . 暂时放在csdn上,赚点下载积分:https://download.csdn.net/download/kingstarer/10655069 截几个ppt页面大家可以先预览一下 大家好,欢迎大家来参加今天的技术交流,而今天打算跟大家分享的是oracle数据库应用优化相关的一些经验.这是大纲. 我们今天要讲的内容分五部分.其中1到3是我们今天重点交流的内容,然后四和五的话就可

1. SQL Server运行在什么端口上? 可以被修改么? 答: 1433端口. 可以修改的, 在SQL Server Configuration Manager的SQL Server Network Configuration的TCP/IP中. Configure a Server to Listen on a Specific TCP Port (SQL Server Configuration Manager) http://msdn.microsoft.com/en-us/librar

ylbtech-杂项-事务:OLTP(联机事务处理过程) On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP) 也称为面向交易的处理过程,其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果,是对用户操作快速响应的方式之一. 1.返回顶部 1. OLTP定义 这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据,及时地回答.也称为实时系统(Real time System).衡量联机事务处理结果的一个重要指标是系统性能,具体体现为实

前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现.在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种.但如今随着开源分布式数据仓库工

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在

本文转自Apache Kylin公众号apachekylin. Superset 是一个数据探索和可视化平台,设计用来提供直观的,可视化的,交互式的分析体验. Superset 提供了两种分析数据源的方式: 1. 用户可以以单表形式直接查询多种数据源,包括 Presto.Hive.Impala.SparkSQL.MySQL.Postgres.Oracle.Redshift.SQL Server.Druid 等.本文后续内容也会详细介绍Superset如何支持Kylin数据源. 2. 一个 SQL

搞点多维分析,糙快猛的解决方式就是使用ROLAP(关系型OLAP)了.数据经维度建模后存储在MySQL,ROLAP引擎(比方开源的Mondrian)负责将OLAP请求转化为SQL语句提交给数据库.OLAP计算分析功能导致MySQL须要进行较多复杂SQL查询,性能调优不可缺少,本文总结了一些有用原则. OLAP特点 OLAP的典型应用包含复杂动态报表,须要支持钻取(上卷和下钻).切片.切块和旋转操作.下表总结了OLAP和OLTP系统的主要差别.OLAP的特点决定了SQL的查询场景和优化方案,下文将

本文转载自:http://www.cnblogs.com/hbsygfz/p/4762085.html 1. 引言 本篇主要介绍数据仓库中的一项重要分析技术——联系分析处理(OLAP). 在第一篇笔者介绍到数据处理主要有两种,操作型数据处理和分析型数据处理,前者可以称为OLTP,后者可以称为OLAP.本篇将具体介绍什么是OLAP?它与OLTP的区别是什么?多维数据模型和多维分析操作是OLAP中的两种核心技术,也会予以说明. 2. OLAP定义 联机分析处理(Online Analysis Pro

一.OLAP简介 1. 概念 OLAP是英文是On-Line Analytical Processing的缩写,意为联机分析处理.此概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出.OLAP允许以一种称为多维数据集的结构,访问业务数据源经过聚合和组织整理后的数据.以此为标准,OLAP作为单独的一类技术同联机事务处理(On-Line Transaction Processing,OLTP)得以明显区分.        在计算领域,OLAP是一种快速应答多维分析查询的方法,也是商业智能的一个

阅读目录 前言 创建数据仓库 ETL:抽取.转换.加载 OLAP/BI工具 数据立方体(Data Cube) OLAP的架构模式 小结 回到顶部 前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 回到顶部 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据

数据库设计的一个根基就是要弄清楚数据库的类型.   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在线事务处理,联机事务处理).联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing在线分析处理,联机分析处理). 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.   这

1 OLTP和OLAP online transaction processing,联机事务处理.业务类系统主要供基层人员使用,进行一线业务操作,通常被称为联机事务处理. online analytical processing,联机分析处理.数据分析的目标是探索并挖掘数据的价值,作为企业高层进行决策的参考. 从功能层面上来看,OLTP负责基本业务的正常运转,业务数据积累所产生的价值信息被OLAP所呈现,根据OLAP所产生的价值信息不断优化基本业务. 2 OLTP OLTP负责基本业务的正常运转

impdp命令特殊用途,可以将数据库的一个用户迁移到另一台机器上的数据库的用户中.如果目标用户不存在,还可以对应的创建该用户.  快速的把A库上的用户迁移到B库上. 下面就来看一下命令格式: B库下执行命令: Impdp username/passwd@dbsname schema=userA remap_schema=userA:userB remap_tablespace=tbsA:tbsB network_link=dblink_to_userA_on_userB 说明: Userid: