的解决方案如下:
3.BI系统的架构 商务智能的处理流程是先由ETL工具对各种异构数据进行数据转换与集成,最终将数据统一存储在数据仓库中。...然后由OLAP分析工具对数据仓库中的大量数据进行分析处理,建立多维数据集,最后由报表工具、Excel工具和其他客户端工具将多维数据分析的结果和数据挖掘的结果展现给用户。...整个BI的流程如下图所示: 4.SQL Server中的BI组件 前面说到ETL、数据仓库、多维数据集、OLAP、数据挖掘、Report等,这些在Microsoft的产品线上都有对应的产品和组件。...这里借用一个介绍SQL Server 2005 BI的图,同样在SQL 2008的BI中适用: ETL工具就是SSIS集成服务,数据仓库是使用SQL Server数据库引擎,多维数据集是使用SSAS来存储的...,OLAP是使用SSAS进行分析处理,数据挖掘可以使用SSAS,另外还有PPS(Performance Point Server,现在还是独立的一个产品,以后要集成到SharePoint 2010中)
联机分析处理简介 OLAP 代表在线分析处理,是一种使组织能够执行复杂分析并生成数据报告的技术。OLAP 系统以多维结构(通常称为“立方体”)组织数据。这种结构允许跨多个维度查询的高效处理。...OLAP 多维数据集提供交互式数据处理功能,允许用户深入研究数据、执行聚合、应用过滤器以及可视化结果。这些功能对于决策过程至关重要,因为它们使用户能够从不同角度探索数据并获得重要的见解。...即使在处理大型数据集时,也可以更快地检索和分析数据。 多维分析: OLAP 多维数据集支持跨多个维度的复杂分析。用户可以深入、汇总、切片和切块数据,以全面了解潜在趋势和模式。...这些工具允许用户编写和执行 OLAP 查询、可视化数据并生成报告。 有多种可用的 OLAP 技术,包括: MOLAP(多维 OLAP): MOLAP 以多维格式存储和处理数据。...它提供快速查询性能,但可能受到大型数据集存储要求的限制。 ROLAP(关系型 OLAP): ROLAP 系统将数据存储在关系数据库中,并使用关系代数来处理 OLAP 查询。
查询结果明显小于源数据,换句话说,数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 OLAP系统的目标是提供快速响应的查询结果,因此查询结果通常需要进行聚合和过滤操作,得到一个较小的数据集,以减少数据传输和处理的开销...1.3 Kylin Kylin是一个开源的分布式OLAP引擎,可以将大规模数据保存到Hadoop中,并支持多维度聚合查询和快速过滤。...Kylin适用于面向行的数据源,主要作用是实现OLAP分析。 使用案例: 在金融业中,Kylin可以用于处理大量的交易数据,并进行多维度分析和报告生成,以帮助管理层做出更优秀的商业决策。...使用案例: 在电信行业中,Kylin可以用于处理通话记录、短信和流量等数据,并进行多维度分析和报告生成,以帮助运营商制定更好的业务策略。...实时搜索与过滤:当用户进行商品搜索时,Java应用程序可以使用Elasticsearch的全文检索功能,实时查询并返回匹配的商品列表。
但在数据仓库中,数据集存储在表中,每个表一次只能将数据组织到其中两个维度中。OLAP 从多个关系数据集中提取数据并将其重新组织成多维格式,从而实现非常快速的处理和非常有洞察力的分析。...SQL 和关系数据库报告工具当然可以查询、报告和分析存储在表中的多维数据,但随着数据量的增加,性能会降低。并且需要大量的工作来重新组织结果以专注于不同的维度。 这就是 OLAP 多维数据集的用武之地。...在实践中,数据分析师将创建仅包含他们需要的层的 OLAP 多维数据集,以实现最佳分析和性能。...该组织构建了一个云数据仓库和分析架构,以将所有本地系统和工具与基于云的中央数据存储库链接起来。在此过程中,公司获得了利用高级预测分析和实施 OLAP 系统所需的全集团洞察力。...云架构中的 OLAP 是面向未来构建的快速且经济高效的解决方案。制作多维数据集后,团队可以使用现有的商业智能工具即时连接 OLAP 模型,并从他们的云数据中获取交互式实时洞察。
OLAP(在线分析处理)是一种计算机处理技术,允许用户快速、连贯和多维度地分析数据。典型的使用场景包括复杂的查询、趋势分析、经济或期间报告、以及数据挖掘等。...OLAP是数据仓库的核心功能,它通过使用多维数据模型来支持复杂的分析操作,提供业务智能查询速度的优化和数据洞察力。 OLAP有什么优势?...OLAP对于从大量复杂数据中迅速获取深入洞察至关重要,它支持加速和改进业务智能,并提供了强大的分析能力,以帮助组织: 快速查询性能:OLAP具有优化数据存储和查询的结构,使用户能够在几秒内得到复杂查询的结果...OLAP有哪些类型? OLAP根据数据存储和计算的方式主要分为以下几类: 多维OLAP (MOLAP):MOLAP是最传统的OLAP类型,它预计算并存储数据在多维数据库中。...混合OLAP (HOLAP):HOLAP结合了MOLAP和ROLAP的特点,允许大型数据量的存储在关系数据库中,同时将常用的数据集进行预计算和存储在多维数据库中。
多维数据模型: OLAP的核心是一个多维数据模型,通常体现为数据立方体(Data Cube)。数据立方体由维度(Dimensions)、层次(Levels)和度量(Measures)组成。...索引与压缩: 为了提高数据访问速度,OLAP引擎使用高效的索引结构,如稀疏索引和B树,以及数据压缩技术,减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7....- 分布式处理:支持数据的分布式存储和并行处理,能够扩展到多台服务器上,处理大规模数据集。 - 高压缩比:内置了多种压缩算法,有效减少存储空间需求。...- 内存计算优化:虽然数据不全在内存中,但Presto优化了内存使用,以加速数据处理过程。 4....市场营销:在营销策略规划中,OLAP引擎帮助分析客户行为、广告效果和促销活动的回报率。通过对用户细分、广告渠道、响应率的多维度分析,实现更精准的市场定位和个性化推广。 4.
什么是 OLAP? 在线分析处理 (OLAP) 是一种用于对大量数据进行高速多维分析的系统。通常,这些数据来自数据仓库、数据集市或其他一些集中式数据存储。...OLAP 是数据挖掘、商业智能和复杂分析计算以及财务分析、预算和销售预测等业务报告功能的理想选择。 大多数 OLAP 数据库的核心是 OLAP 多维数据集,它允许您快速查询、报告和分析多维数据。...什么是数据维度?它只是特定数据集的一个元素。例如,销售数据可能具有与地区、一年中的时间、产品型号等相关的多个维度。 OLAP 多维数据集扩展了传统关系数据库模式的逐列格式,并为其他数据维度添加了层。...例如,虽然立方体的顶层可能按地区组织销售,但数据分析师也可以“深入”到按州/省、城市和/或特定商店进行销售的层。OLAP 的这种历史聚合数据通常存储在星型模式或雪花模式中。...支持非常快速的处理,响应时间以毫秒为单位。 为快速搜索、检索和查询提供索引数据集。 24/7/365 全天候可用,具有持续增量备份。 许多组织使用 OLTP 系统为 OLAP 提供数据。
1.6.1 Multidimensional OLAP (MOLAP) MOLAP是OLAP的经典形式。MOLAP将数据存储在优化的多维数组中,而不是关系数据库中。...维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围,而度量数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。...ROLAP工具不使用预先计算的多维数据集,而是对标准关系数据库及其表进行查询,以获取回答问题所需的数据。ROLAP工具具有询问任何问题的能力,因为该方法(SQL)不仅限于多维数据集的内容。...为此一个新的OLAP 结构——混合型OLAP(HOLAP)被提出,这种工具通过允许同时使用多维数据库(MDDB)和关系数据库(RDBMS)作为数据存储来弥合这两种产品的技术差距。...它允许模型设计者决定将哪些数据存储在MDDB中,哪些存储在RDBMS中, 例如,将大量详单数据存储在关系表中,而预先计算的聚合数据存储在多维数据集中。
OLAP 是一个在线系统,可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLTP 和 OLAP 的区别 OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。...OLAP 数据库存储 OLTP 输入的历史数据。它允许用户查看多维数据的不同摘要。使用 OLAP,您可以从大型数据库中提取信息并对其进行分析以制定决策。...OLAP 还允许用户执行复杂的查询以提取多维数据。在 OLTP 中,即使事务在中间失败,也不会损害数据完整性,因为用户使用 OLAP 系统从大型数据库中检索数据进行分析。...OLAP 的示例是查看财务报告或预算、营销管理、销售报告等。 OLTP 和 OLAP 之间的主要区别 OLTP和OLAP的区别在于OLTP是在线交易系统,OLAP是在线数据检索和分析系统。...结论 OLTP是一个在线数据修改系统,而OLAP是一个在线历史多维数据检索系统,它检索数据进行分析,有助于决策。使用哪一个取决于用户的要求,两者都适用于不同的目的。
2.优点 星型模型是非规范化的 ,这意味着应用于事务性关系数据库的常规规范化规则在星型模型设计和实现过程中被放宽。...星型模型非规范化的好处是: 更简单的查询 - 星型模型连接逻辑通常比从高度规范化的事务模型中检索数据所需的连接逻辑更简单。...简化的业务报告逻辑 - 与高度规范化的模型相比,星型模型简化了常见的业务报告逻辑,例如周期和报告。 查询性能提升 - 与高度规范化的模型相比,星型模型可以为只读报告应用程序提供性能增强。...所有OLAP系统都使用提供多维数据集 - 星型模型来有效地构建专有的OLAP多维数据集 ; 事实上,大多数主要的OLAP系统都提供ROLAP操作模型,可以直接使用星型模型作为源,而无需构建专有的多维数据集结构...规范化模型允许执行任何类型的分析查询,只要它们遵循模型中定义的业务逻辑即可。 星型模型往往更专门针对特定的数据视图而构建,因此实际上不允许更复杂的分析。
数据仓库用来管理企业庞大的数据集,提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的存储机制。...但简单有其弊端和适用性: 传统上数据仓库的存储从 100GB 起,直连可能会导致数据查询处理速度慢,因为要直接从数据仓库查询准确的数据,或者是准确的输入,过程中要过滤掉很多非必要数据,这对数据库以及前端...但是创建数据集市层需要额外的硬件资源,并集成它与数据平台其他的数据库。 三层架构(OLAP) 在数据集市层之上,我们通常会使用联机分析(OLAP)处理多维数据集(cube)。...OLAP 数据集是一类从多维度描述数据的特定数据库。关系型数据库只能表示二维数据,而 OLAP 允许在多维度下编译数据并且在维度之间移动。...分析型BI基于多维数据库的概念,能多维视角分析数据,通常是从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端BI分析工具读取。
Microsoft BI并不是新的技术,早在SQL Server 2005的版本中就已经引入。现在微软依然在新的数据库版本中在进行迭代更新。该项技术相关的资料也比较少,尤其是SSRS技术。...甚至很多企业都只是用数据库服务,并未使用到Microsoft BI服务。该项BI技术的入门门槛比较高,需要用户懂得数据库编程技术。该技术需要专业的IT人才才能很方便的去处理数据。 ?...在真实的BI项目中,通常可以有三种应对项目方法: 方法一、基于Microsoft BI中的SSAS等现有的多维数据集的数据源,生成报表和仪表板,主要应用OLAP服务来处理描述性分析; 方法二、基于SQL...Server中的Tabular表格模型建模生成的关系型模型,生成报表和仪表板,这种方式更加灵活些,和很多的敏捷BI工具的使用方法很像。...PowerBI可以让不懂得编程的人员也能够快速制作数据分析报告。专注于学习你能够掌握的BI工具很有必要。
但Hive在数据处理的过程中,并不会直接加工数据,因此通常会扫描全表数据来实现分析功能,计算的延迟非常高。...ROLAP:以关系模型的方式存储用作多为分析用的数据,优点在于存储体积小,查询方式灵活,然而缺点也显而易见,每次查询都需要对数据进行聚合计算,为了改善短板,ROLAP使用了列存、并行查询、查询优化、位图索引等技术...MOLAP:将分析用的数据物理上存储为多维数组的形式,形成CUBE结构。...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围,事实以多维数组的值存储在数组单元中,优势是查询快速,缺点是数据量不容易控制,可能会出现维度爆炸的问题。...statestored进程负责监控所有Impalad进程,并向集群中的节点报告各个Impalad进程的状态。catalogd进程负责广播通知元数据的最新信息。
实时多维分析:这个部分更多是以把“离线多维分析”中多维聚合统计+ “跟踪分析” 更加实时化。但随着我们进一步和业务的使用中发现,也希望具备“实时探针”、“实时预测” 能力。...首先,我们要实现亿级数据 在线秒级 多维提取分析。 如果以传统的MR计算方式,我们要经历: 从数据加载、Map过滤、内容多维聚合、再shuffling、再Map过滤聚合、Reduce的最终去重。...整个“漫长”过程会做了大量无用计算: 大小数据集的冗余全遍历 过滤聚合经过大量的shuffing 多次的聚合去重 我们根据这两个场景,思考如何解决链条过长问题?...物化视图,应该是现在数据库技术中的常用方案。 其实OLAP大量的维度聚合、度量统计,都是可以利用物化视图,解决内容大范围加载,数据重复高频率计算。算是OLAP缓存一个思路。...减少到日级别位图+内容中进行检索查看,位图直接命中计算即可。 最终,实现效果如下图: 多维提取、多维跟踪分析都实现了秒级别。 总结经验如下: 大家看图,不做累述。
OLTP 中的事务可能会在中间过程中失败,这可能会影响数据完整性。因此,必须特别注意数据完整性。OLTP 数据库具有规范化表(3NF)。OLTP 系统成为 OLAP 的数据源。...OLAP 数据库存储的是 OLTP 输入的历史数据。可以允许用户查看不同纬度的数据。使用 OLAP,我们可以从大型数据库中提取信息并进行分析来做决策。...OLAP 还允许用户执行复杂的查询以提取多维数据。在 OLAP 中,即使事务在中间过程中失败,也不会损害数据完整性,因为用户使用 OLAP 系统只是从大型数据库中检索数据进行分析。...对比 比较基准 OLTP OLAP 目标 数据处理 数据分析 基本 在线交易系统,管理数据库修改 在线数据检索和数据分析系统 操作 主要操作是插入,更新和删除 提取多维数据以进行分析,并做出决策 原始数据...结论 OLTP 是一个在线数据修改系统,而 OLAP 是一个在线历史多维数据检索系统,该系统检索数据进行分析以帮助做出决策。使用哪种取决于用户需求,两者都可以用于不同的目的。
OLAP可细分为不同类型,常见类型包括: ROLAP:Relational OLAP,基于关系型数据库扩展的多维数据集分析操作,基于标准的SQL查询来执行复杂的分析和聚合,例如Spark、Presto系统...MOLAP:Multidimensional OLAP,基于多维数据集Cube实现存储和计算分析,例如Apache Kylin、Apache Druid。...HOLAP:Hybrid OLAP,结合ROLAP和MOLAP的混合体,通常将数据的详细信息存储在关系型数据库中,而将聚合数据存储在多维数据库中。...多维数据集 OLAP系统的核心是多维数据集,是一种克服关系数据库局限性,可支持快速数据分析的数据结构。...多维分析中数据通常以立方体(Cube)形式存储,Cube可理解为一组多维数据集,即多个维度构成的数据集,可由多个维度中的维度成员交叉形成单元格数据组成。
Ck中的项集是用来产生频集的候选集,最后的频集Lk必须是Ck的一个子集。Ck中的每个元素需在交易数据库中进行验证来决定其是否加入Lk,这里的验证过程是算法性能的一个瓶颈。...基于OLAP的挖掘就可以提供在不同数据集、不同的细节上的挖掘,可以进行切片、切块、展开、过滤等各种对规则的操作。然后再加上一些可视化的工具,就能大大的提高数据挖掘的灵活性和能力。...得出的规则叫多层数量关联规则。 在OLAP中挖掘多层、多维的关联规则是一个很自然的过程。...因为OLAP本身的基础就是一个多层多维分析的工具,只是在没有使用数据挖掘技术之前,OLAP只能做一些简单的统计,而不能发现其中一些深层次的有关系的规则。...在处理极大量的数据时,如何提高算法效率的问题;对于挖掘迅速更新的数据的挖掘算法的进一步研究;在挖掘的过程中,提供一种与用户进行交互的方法,将用户的领域知识结合在其中;对于数值型字段在关联规则中的处理问题
Kylin的工作原理及使用分享 摘要 在这篇博客中,我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。...它通过构建预计算的数据立方体(Cubes),实现了对大规模数据集的快速查询和深入分析。 2.1 数据立方体的概念 数据立方体是多维数据分析的核心。...在Kylin中,这些立方体通过对数据集的不同维度组合进行预计算来存储,使得数据查询过程极为迅速。...这不仅加速了数据检索过程,而且降低了对系统资源的要求,尤其是在处理大规模数据集时。 2.3 查询加速 Kylin的查询加速功能是其最显著的特点之一。...当用户执行查询时,Kylin不是在庞大的原始数据集上进行操作,而是直接在预先构建的数据立方体上进行检索。这种方法大大减少了查询所需时间,尤其是对于复杂的多维分析查询。
● 多维索引:Rockset 采用多维索引策略,即对数据库中每个不同的列都建立索引,从而提高查询效率,比传统数据库快 5 到 10 倍。...基于大语言模型 LLM 构建的产品已经具有很强的语言能力,但依然有缺陷: ● 训练数据集是静态的-大模型在训练时只能使用当前时间点之前的数据作为数据集,数据的时效性无法保证,也就是说大模型无法感知训练后的更新的数据和信息...传统数据库(OLAP 或 OLTP)将在 AI 浪潮中不断发展,成为 AI 时代最重要的组成部分之一。」腾讯云副总裁黄世飞表示。...事实上,在向量检索实践中如果仅仅靠嵌入搜索的话效率是很低的,结合元数据进行过滤、聚合将会有更好的效果。...TCHouse-C 不受内存限制,允许查询多 TB 的包含嵌入的数据集。计算两个向量之间的距离的能力只是另一个 SQL 函数,并且可以有效地与更传统的 SQL 过滤和聚合能力结合起来。
数据集市,是针对不同的主题区域,从企业数据仓库中获取的信息,转换成多维格式,然后通过不同手段的 聚集、计算,最后提供最终用户分析使用,因此Inmon把信息从企业数据仓库移动到数据集市的过程描述为“数据...4、联机分析处理 联机分析处理又被称为 OLAP ,其允许使用多维数据集的结构,访问业务数据源进行清洗、转换、加载经过聚合后得到的聚合数据。...分类 通常将联机分析处理系统分为 ROLAP、 MOLAP 、HOLAP三种类型,其中MOLAP是一种典型的OLAP形式,默认的 OLAP 就是 MOLAP这种类型,其将数据存储在一个经过优化的多维数组中...ROLAP 直接使用关系数据库存储数据,区别于 MOLAP不需要执行预计算,查询标准的关系数据库表根据过滤条件进行数据的查询聚合操作。...ROLAP 以数据库模式设计为基础,操作存储在关系数据库中的数据,实现传统的OLAP数据切片和分块功能。本质上 讲,每种数据切片或分块行为都等同于在SQL语句中增加个 WHERE 子句的过滤条件。
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