数据仓库_OLAP

1.什么是数据仓库

   数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程

2.OLTP和OLAP的区别

  用户和系统的面向性：顾客VS市场

  数据内容：当前的、详细的数据VS历史的、汇总的数据

  数据库设计：实体-联系模型（ER)和面向应用的数据库设计VS星形/雪花型面向主题的模型

  数据视图：当前的、企业内部的数据VS经过演化的集成的数据

  访问模式：事务操作VS只读查询

2.OLTP和OLAP的区别

 3.OLAP的基本操作

    OLAP的多维分析操作包括：钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot）

  

        钻取（Drill-down）：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对2010年第二季度的总销售数据进行钻取来查     看2010年第二季度4、5、6每个月的消费数据，如上图；当然也可以钻取浙江省来查看杭州市、宁波市、温州市……这些城市的销售数据。

　　上卷（Roll-up）：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合，如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据，如上图。

　　切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或者2010年第二季度的数据。

　　切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据，或者是电子产品和日用品的销售数据。

　　旋转（Pivot）：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。