OLAP技术：多维数据分析的利器

# OLAP 技术：多维数据分析的利器 ## 1. OLAP 概述 在线分析处理（OLAP）系统是一种交互式系统，允许分析师查看多维数据的不同汇总信息。“在线”意味着分析师能够在线请求新的汇总信息，并在几秒钟内获得响应，无需长时间等待查询结果。 ### 1.1 OLAP 产品与数据处理 市场上有许多 OLAP 产品，包括一些与数据库产品（如 Microsoft SQL Server 和 Oracle）一起提供的产品，以及其他独立工具。早期的 OLAP 工具假设数据驻留在内存中，对于少量数据的分析可以使用电子表格应用程序（如 Excel）。然而，对于大量数据的 OLAP 分析，数据需要驻留在数据库中，并且需要数据库提供高效的数据预处理和在线查询处理支持。 ### 1.2 OLAP 中的窗口查询示例 在 OLAP 分析中，窗口查询是一种常见的操作。例如，以下查询计算每年的平均学分： ```sql select year, avg(num credits) over (order by year range between year - 4 and year) as avg total credits from tot credits; ``` 这里需要注意关键字 `range` 的使用。对于 2010 年，无论该范围内实际存在多少元组，都会包含 2006 年至 2010 年的数据。 如果我们有每个部门的学分数据视图 `tot credits dept (dept name, year, num credits)`，可以通过按部门名称分区来分别处理每个部门的窗口查询： ```sql select dept name, year, avg(num credits) over (partition by dept name order by year rows between 3 preceding and current row) as avg total credits from tot credits dept; ``` ## 2. 多维数据分析基础 ### 2.1 销售数据示例 假设一家商店想要了解哪些类型的衣服受欢迎。我们有一个销售关系 `sales`，其模式为： ```plaintext sales (item name, color, clothes size, quantity) ``` 其中，`item name` 可以取值为（裙子、连衣裙、衬衫、裤子），`color` 可以取值为（深色、柔和色、白色），`clothes size` 可以取值为（小号、中号、大号），`quantity` 是一个整数值，表示给定 {`item name`, `color`, `clothes size`} 的商品总数。以下是 `sales` 关系的一个实例： | item name | color | clothes size | quantity | | --- | --- | --- | --- | | skirt | dark | small | 2 | | skirt | dark | medium | 5 | | skirt | dark | large | 1 | | skirt | pastel | small | 11 | | skirt | pastel | medium | 9 | | skirt | pastel | large | 15 | | skirt | white | small | 2 | | skirt | white | medium | 5 | | skirt | white | large | 3 | | dress | dark | small | 2 | | dress | dark | medium | 6 | | dress | dark | large | 12 | | dress | pastel | small | 4 | | dress | pastel | medium | 3 | | dress | pastel | large | 3 | | dress | white | small | 2 | | dress | white | medium | 3 | | dress | white | large | 0 | | shirt | dark | small | 2 | | shirt | dark | medium | 6 | | shirt | dark | large | 6 | | shirt | pastel | small | 4 | | shirt | pastel | medium | 1 | | shirt | pastel | large | 2 | | shirt | white | small | 17 | | shirt | white | medium | 1 | | shirt | white | large | 10 | | pants | dark | small | 14 | | pants | dark | medium | 6 | | pants | dark | large | 0 | | pants | pastel | small | 1 | | pants | pastel | medium | 0 | | pants | pastel | large | 1 | | pants | white | small | 3 | | pants | white | medium | 0 | | pants | white | large | 2 | ### 2.2 维度和度量属性 在统计分析中，通常需要对多个属性进行分组。对于用于数据分析的关系，我们可以将一些属性识别为度量属性，因为它们衡量某些值并且可以进行聚合操作。例如，`sales` 关系中的 `quantity` 属性是一个度量属性，因为它衡量销售的商品数量。关系中的其他一些（或所有）属性被识别为维度属性，因为它们定义了查看度量属性和度量属性汇总的维度。在 `sales` 关系中，`item name`、`color` 和 `cloth