本篇內(nèi)容介紹了“OLAP是什么”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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#什么是OLAP
OLAP（On-LineAnalysis Processing）在線分析處理是一種共享多維信息的快速分析技術(shù)；OLAP利用多維數(shù)據(jù)庫技術(shù)使用戶從不同角度觀察數(shù)據(jù)；OLAP用于支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重于對管理人員的決策支持，可以滿足分析人員快速、靈活地進行大數(shù)據(jù)復(fù)量的復(fù)雜查詢的要求，并且以一種直觀、易懂的形式呈現(xiàn)查詢結(jié)果，輔助決策。
#相關(guān)概念

1. 維
   是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，是考慮問題時的一類屬性集合構(gòu)成一個維（如時間維、地理維等）。

2. 級別（Level）
   人們觀察數(shù)據(jù)的某個特定角度（即某個維）還可以存在細節(jié)程度不同的各個描述方面（如時間維：日期、月份、季度、年）。即維的級別。

3. 成員（Member）
   維的一個取值，是數(shù)據(jù)項在某維中位置的描述。（“某年某月某日”是在時間維上位置的描述）。

4. 度量（Measure）
   多維數(shù)組的取值，如“某年某月某日的工資”。

5. 鉆?。―rill-up和Drill-down）
   改變維的層次，變化分析的粒度。Drill-up是將低層次的數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)或者說是減少維度；drill-up則是相反，是將匯總的數(shù)據(jù)深入到細節(jié)，或說是增加新維。

6. 切片和切面
   是在一部分維上選定值后，關(guān)心度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布。如果剩余的維只有兩個，則是切片；如果有三個或以上，則是切塊。

7. 旋轉(zhuǎn)
   是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）

8. 星型模式
   由事實表和維表組成，事實表包括所有分析維度的外鍵和一個度量，維表對應(yīng)于各個分析的角度，它除了主鍵以外還包含描述和分類信息。

9. 雪花模式
   有時候，維表的定義會變得復(fù)雜，例如對產(chǎn)品維，既要按產(chǎn)品種類進行劃分，對某些特殊商品，又要另外進行品牌劃分，商品品牌和產(chǎn)品種類劃分方法并不一樣。因此，單張維表不是理想的解決方案，可以采用以下方式，這種數(shù)據(jù)模型稱為雪花模型。

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