什么是olap

olap是联机分析处理，是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息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。

OLTP：联机事务处理，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。

OLAP：联机分析处理，是数据仓库的核心，对OLTP的历史数据进行加工、分析处理，用于处理商务智能、决策支持等重要的决策信息。

区别：

1oltp是明细的数据，olap是汇总数据。

2oltp记录实时的数据，olap包含2-3年历史数据。

一 Oracle OLAP 组件 说明

有关Oracle 的所有组件的说明，参考：

Oracle8i/9i/10g/11g 组件（Components） 说明

联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）, 也称DSS决策支持系统。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析 *** 作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLAP是Oracle数据库企业版的一个多维分析引擎，采用oracle数据库来存储OLAP数据和元数据。

在OLAP中，语句的执行量不是考核标准，因为一条语句的执行时间可能会非常长，读取的数据也非常多。所以，在这样的系统中，考核的标准往往是磁盘子系统的吞吐量（带宽），如能达到多少MB/s的流量。

更多内容参考：

OracleOLAP 与 OLTP 介绍

在添加OLAP 组件的情况下，如果我们做32到64位的DB迁移，都会需要重建OLAP 组件，否则就会导致大量的无效对象的存在。 而这个重建工作又需要近40分钟，所以是个很耗时间的过程。

Oracle OLAP是Oracle企业版的一个可选件，由于将OLAP引擎完全集成进了Oracle数据库，所以，所有数据和元数据都是从Oracle数据库内部进行存储和管理的，以提供高度可伸缩性、强健的管理环境及工业级可用性和安全性。

11 OLAP 组件

可以使用如下SQL 查看OLAP组件的状态和版本信息：

SQL> column comp_name format a35

SQL> col version for a15

SQL> set wrap off

--Oracle11g：

SQL> select comp_name, version, statusfrom dba_registry where comp_name like '%OLAP%';

COMP_NAME VERSION STATUS

-------------------------------------------------- ----------------------

OLAP Analytic Workspace 112030 INVALID

Oracle OLAP API 112030 VALID

OLAP Catalog 112030 VALID

--Oracle 10g：

SYS@ wangou > select comp_name, version,status from dba_registry where comp_name like '%OLAP%';

COMP_NAME VERSION STATUS

-------------------------------------------------- ----------------------

OLAP Analytic Workspace 102050 VALID

Oracle OLAP API 102050 VALID

OLAP Catalog 102050 VALID

Oracle OLAP主要包括以下组件：

（1）OLAP Analytic Engine

Oracle的OLAP分析引擎是一个基于多维模型的MOLAP引擎，运行在Oracle内核中，因此拥有良好的性能。

（2）Analytic Workspace

分析工作区中实际存储多维模型的数据。一个Analytic Workspace存储为一个关系表，分析工作区中的不同对象存储为表中的一行(LOB格式)。分析工作区甚至可以存储在分区表中，以提供更好的并发性能。

（3）OLAP DML

OLAP DML是Analytic Workspace的原始 *** 作语言，包括关于Analytic Workspace的数据定义语言(DDL)和数据 *** 作语言(DML)。对于Analytic Workspace的所有 *** 作方式，比如GUI工具，java和SQL等方式，最终都要转化为Oracle DML语言。

（4）SQL Interface to OLAP

提供使用SQL *** 作AnalyticWorkspace的接口，该接口使用PL/SQL实现。

（5）Analytic Workspace Java API

提供使用Java *** 作AnalyticWorkspace的接口。在GUI工具Analytic Workspace Manager中使用的就是该接口。

（6）OLAP API

Oracle OLAP的一个Java编程接口，支持OracleBI Bean。

12 Oracle OLAP的两个客户端工具：

（1）Analytic Workspace Manager

这是Oracle提供的一个 *** 作AnalyticWorkspace的一个图形工具。使用该工具可以快速的完成诸如定义数据的逻辑多维模型、创建多维数据到关系数据的映射、装载和聚合数据等任务。

（2）OLAP Worksheet

OLAP Worksheet提供了 *** 作Analytic Workspace的一个交互式环境。有点类似于Oracle数据库的SQLPLUS工具。

13 Active Catalog View（活动目录视图）

Active CatalogView，活动目录视图，是Oracle为OLAP用户提供的一系列动态视图，用于提供分析工作区(Analytic Workspace)中的对象信息。Analytic workspace是用户session和Oracle OLAP引擎交互所必须的接口，也是dimension，cube的对象的容器。

在Oracle OLAP中，Analytic workspace的概念有点类似与数据库中的schema，也是一组相关对象的集合。但是Analytic workspace会使用一个名为aw$name的table来实际的存储analyticworkspace中的对象 (dimension,cube,level,attribute等)。有时候，我们可能需要将一个analytic workspace从一个系统迁移到另外一个系统，也可能需要将一个analytic workspace的内容迁移到另外一个analytic workspace中，利用Analytic Workspace Manager可以在图形界面下完成该任务，首先将一个aw导出为EIF文件，然后将EIF导入到另外一个aw即可。

OLAP 多维模型中的一些主要对象，如dimension(维度),measure(度量)，cube(数据立方体)，hierarchy(层 次)，level(层)，attribute(属性)等，都有对应的活动目录视图，根据视图的名字基本可以判断该视图中的内容，Oracle10g所有的 活动目录视图都以ALL_OLAP2_AW开头：

(1) ALL_OLAP2_AWS

(2) ALL_OLAP2_AW_ATTRIBUTES

(3) ALL_OLAP2_AW_CATALOGS

(4) ALL_OLAP2_AW_CATALOG_MEASURES

(5) ALL_OLAP2_AW_CUBES

(6) ALL_OLAP2_AW_CUBE_AGG_LVL

(7) ALL_OLAP2_AW_CUBE_AGG_MEAS

(8) ALL_OLAP2_AW_AGG_OP

(9) ALL_OLAP2_AW_CUBE_AGG_SPECS

(10) ALL_OLAP2_AW_CUBE_DIM_USES

(11) ALL_OLAP2_AW_CUBE_MEASURES

(12) ALL_OLAP2_AW_DIMENSIONS

(13) ALL_OLAP2_AW_DIM_HIER_LVL_ORD

(14) ALL_OLAP2_AW_DIM_LEVELS

(15) ALL_OLAP2_AW_PHYS_OBJ

(16) ALL_OLAP2_AW_PHYS_OBJ_PROP

除了活动目录视图，Oracle也提供了几个动态性能视图，用于展示OLAP对象的一些统计信息，这些DynamicPerformance View都以V$AW开头：

(1) v$aw_aggregate_op

(2) v$aw_allocate_op

(3) v$aw_calc

(4) v$aw_longops

(5) v$aw_olap

(6) v$aw_session_info

以上理论知识转自ningoo的blog：

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根据查询豆丁网显示，主要应用包括数据仓库与OLAP、商业智能、业务性能管理、金融分析与风险管理。

1、数据仓库与OLAP：由于分析型数据库系统能够处理复杂的数据查询和多维度的数据分析，它可以用于筛选、抽取、转换与汇总业务数据并存储在数据仓库中，从而支持OLAP *** 作从多个视角去观察数据。

2、商业智能：分析型数据库系统可以通过数据挖掘技术和数据分析算法，提供准确的数据分析和信息展示，对组织实际情况进行分析和理解，帮助企业制定决策和制定战略。

3、业务性能管理：通过分析各种数据及与业务目标的关系，分析型数据库系统能够精确地评估组织绩效，并实现更好、更快的业务决策过程，帮助企业实现自身战略目标并提高业务绩效。

4、金融分析与风险管理：分析型数据库系统可以通过数据挖掘和统计分析技术，为金融机构提供实时的数据分析和风险预警，帮助金融机构充分理解市场情况并有效地管理风险。

大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。

一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。主要负责日常 *** 作。而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。这就是数据库和数据仓库的相关知识。

那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户 *** 作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。

当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。

在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。

而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。

在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而数据仓库系统的访问大部分是只读 *** 作。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。

OLTP主要是事务处理方面的，而OLAP主要是用于数据分析。

一般的数据库通常都是OLTP，因为主要用于在线记录数据，离线进行数据分析。而如果要随时进行数据挖掘，或者提高数据分析的效率，让人们可以随时观察分析数据的情况之类的，就需要OLAP了。

现在一些大型的数据库软件都逐渐提供了部分OLAP的功能，但是这些的实际应用目前还不是很多。

OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理系统）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始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。

具体体现为实时响应时间（Response Time），即用户在终端上送入数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。

联机分析处理（OLAP）是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析 *** 作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持。

可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。

在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。

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