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在线分析处理(OLAP)是一种为最终用户提供快速访问大量数据的技术。OLAP 服务器使用多维数据表示(也称为多维数据集)来促进对数据仓库中存储的数据的访问。这些立方体将数据排列在数据仓库中的维度表和事实表中,从而为客户端应用程序提供高端的查询和分析功能。这些服务器中使用的软件还为用户提供了对仓库中存储的信息进行实时数据分析的功能。 OLAP 服务器基本上扮演着一个单独组件的角色,并包含索引工具和算法,以便能够快速处理数据挖掘任务,而不会影响数据库性能。OLAP 实际上是任何业务中非常重要的一部分,因为它有助于分析和决策过程。

IT 组织就是一个恰当的例子

它们经常遇到与系统相关的问题,这些系统依赖于有关众多平台和领域的决策的准确信息。这些决策支持系统实际上是 OLAP 系统,它提供此类信息来帮助决策者采取正 巴林电话号码表 确的行动方针,以造福组织。OLAP 服务器主要有助于: 不同业务维度的数据分析。 支持有效决策的高端分析需求。 支持原子级数据集的复杂分析。 OLAP 服务器/系统基于两种架构:关系型 OLAP (ROLAP) 和多维 OLAP (MOLAP)。ROLAP直接从仓库访问数据,而MOLAP实现多维数据库来提供分析。

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下面对两者进行简单分析

ROLAP架构不受数据库中存储的大量数据的影响,并为系统设计者提供了选择,无论他想要强调批处理要求还是查询响应时间。另一方面,MOLAP需要预先编 B2C电话列表 译数据库以获得最佳查询性能,从而增加批处理要求。 网络周围 赞助 每个人都需要拥有的优质护肤产品 Awesome Skin Care Products Every One Needs to Have每个人都需要拥有的优质护肤产品 Skin Care Products护肤品 ROLAP更适合决策支持分析的动态整合,MOLAP适合数据的批量整合。 与 MOLAP 相比,ROLAP 可以扩展到更多的业务维度。 ROLAP 更好地支持大量原子级数据的 OLAP 分析,而 MOLAP 在输入数据较小时提供最佳性能。

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