科技小数据一文了解数据仓库( 八 )

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MOLAP
HOLAP(Hybrid Online Analytical Processing)
这种架构综合参考MOLAP和ROLAP而采用一种混合解决方案，将某些需要特别提速的查询放到MOLAP引擎，其他查询则调用ROLAP引擎。上述MOLAP和ROLAP的结合。它提供了更大的灵活度， MOLAP提供提供了更加快速的响应速度。但是带来的问题是，数据装载的效率非常低，因为其实就是将多维的数据预先填好，但是随着数据量过大维度成本越高，容易引起“数据爆炸” 。

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HOLAP
OLAP数据立方体(Data Cube)
OLAP（online analytical processing）是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。从各方面观察信息，也就是从不同的维度分析数据，因此OLAP也称为多维分析。很多年前，当我们要手工从一堆数据中提取信息时，我们会分析一堆数据报告。通常这些数据报告采用二维表示，是行与列组成的二维表格。但在真实世界里我们分析数据的角度很可能有多个，数据立方体可以理解为就是维度扩展后的二维表格。下图展示了一个三维数据立方体：

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OLAP
更多时候数据立方体是N维的。它的实现有两种方式。其中星形模式就是其中一种，该模式其实是一种连接关系表与数据立方体的桥梁。但对于大多数纯OLAP使用者来讲，数据分析的对象就是这个逻辑概念上的数据立方体，其具体实现不用深究。对于这些OLAP工具的使用者来讲，基本用法是首先配置好维表、事实表，然后在每次查询的时候告诉OLAP需要展示的维度和事实字段和操作类型即可。
最常见的五大操作：切片，切块，旋转，上卷，下钻
切片和切块(Slice and Dice)
在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片，而对两个或多个维执行选择则叫做切块。下图逻辑上展示了切片和切块操作：

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切片和切块
旋转(Pivot)
旋转就是指改变报表或页面的展示方向。对于使用者来说，就是个视图操作，而从SQL模拟语句的角度来说，就是改变SELECT后面字段的顺序而已。下图逻辑上展示了旋转操作：

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旋转(Pivot)
上卷和下钻(Rol-up and Drill-down)
上卷可以理解为"无视"某些维度；下钻则是指将某些维度进行细分。下图逻辑上展示了上卷和下钻操作：

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上卷和下钻
Cube 和 Cuboid

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Cube（或 Data Cube），即数据立方体，是一种常用于数据分析与索引的技术；它可以对原始数据建立多维度索引。通过 Cube 对数据进行分析，可以大大加快数据的查询效率。
Cuboid 特指在某一种维度组合下所计算的数据。给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行组合。对于 N 个维度来说，组合的所有可能性共有 2 的 N 次方种。对于每一种维度的组合，将度量做聚合运算，然后将运算的结果保存为一个物化视图，称为 Cuboid 。

科技小数据一文了解数据仓库( 八 )

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