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原题目:OLAP:BI建设的神器

编辑导语:数字化时代,人人都在讲数字化,数据剖析占有着焦点职位。问到跟数据剖析相关的工具,自然而然就会想到BI,到谈商业智能(BI)时,经常会提到OLAP,有的人可能以为OLAP工具就是BI,实在它只是BI的一部分,是很主要的一项剖析手艺。接下来本文作者为人人做了详细解答,若有不足之处迎接指正。

1. OLAP是什么 1.1 OLAP的基本观点

OLAP(online analysis processing),联机剖析处置手艺,多应用于BI工具,也可以叫做OLAP工具/引擎/数据库。它辅助数据剖析师从多个角度对数据举行剖析和数据挖掘,用于多维数据查询和报表处置的需求,焦点是多维度。

提到多维度,就会有单维度、二维度,这时你就要在脑海里建立起“维”的观点,用维度去思索周围的天下。

我举一个服装销售的例子,商品销售一样平常需要思量的数据是销售额、销售成本和销售利润。下表是一张典型的二维数据表,其中月份就是一个要害的维度。

若是我想要在这张二维表的基础上增添服装的种别,好比说:毛衣、连衣裙、牛仔裤、半裙、T恤等,这时候维度就是月份和服装的种别,器量值是销售额、成本、利润。

这就引入了观点:维度、维度的条理、种别、器量

1.2 OLAP是如何做多维剖析的

OLAP多维剖析手艺的数据处置逻辑是首先把数据预处置成数据立方体,可以简朴的理解为把源表选择不重复的唯一值举行分组,并把有可能的汇总都预先盘算出来,当用户选择多维度查询或者剖析时,会在预先盘算出来的基础上很快给出用户想要的效果,从而快速支持极大数据量的剖析。

而这其中又涉及到一个知识点:数据立方,数据立方体是什么?

还以适才讲到的服装销售数据情形为例,将数据处置成数据立方体之后如下图:

数据立方体另有一个高峻上的名字:多维数据模子。例如,将上图的立方体拆可解成一个多维数据模子:

固然,现实上一个商品销售表的维度绝不止这些。例如,增添地域维度、支付维度、用户维度等之后,就形成了一个星型多维模子:

这张图中心的表叫事实表,周围的表叫维表,事实表是用来纪录详细事宜,包罗详细要素。

例如:某人(用户ID)在某地(地域ID)某时(时间ID)通过某种方式(支付ID)购买了某产物(产物ID),维度表是对事实表中的每个字段睁开形貌,例如用户ID,睁开成一张维度表,纪录该用户的姓名、地址、岁数、性别等信息。

通过对源表中的事实表以及相关的维表通过差别的拆分组合形成和营业相关的,具有多维度的数据立方,让数据凭据差别的营业需求呈现出千变万化的效果。

多维剖析是以多维的形式组织数据,并接纳切片、切块、钻取、旋转等多种剖析方式探查数据,使剖析职员或者管理职员能够从多方面、多角度去查询数据,从而获得有价值的信息。

以是针对数据立方体包罗的操作有:下钻(drill- down)、上卷(roll- up)、切片(slice)、切块(dice)、旋转(pivot)

  • 上卷:和钻取意思相反,从细粒度向上聚合,例如将北京、上海、深圳、广州的销售数据举行汇总查看一线都会的销售数据;将2020年四个季度的数据汇总成2020年总数据等都属于上卷;
  • 切片:选中特定的值举行剖析,好比只选择电子产物的销售数据,或只选择浙江省一个省粒度举行剖析;
  • 切块:比切片粒度更大,选择某个维度中多个范围内的数据。例如选择2020年第一季度到第二季度的销售数据,产物种类中电子产物和日用品的销售数据;
  • 旋转:即维度位置交换,像一张表的行和列交换,旋转是凭据差别的需求,改变剖析角度。例如原本将产物作为考察角度,在地域和时间维度上差别产物的销售情形,旋转之后剖析差别区域的销售情形。
1.3 OLAP的种别

凭据数据存储花样OLAP可分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

  • ROLAP:基于关系数据库的OLAP,以关系型数据库为基础,以关系型结构对多维数据举行数据存储和展现,常用的开源手艺有Presto、Impala;
  • MOLAP:基于多维数据库的OLAP实现,其中切片、切块是主要手艺手段,数据检索速率较快,然则天生立方体的时间较长,数据存储在多维立方体中,常用的开源手艺有Kylin、Druid;
  • HOLAP:是基于关系性和多维矩阵型等混合型的OLAP,它的手艺主要连系MOLAP和ROLAP两种手艺的优点。

在数据架构时,现在没有一个OLAP手艺能在数据量,天真水平和性能上(吞吐和并发)做到完善,这块人人可以深入领会后,凭据自身的营业需求选择响应的手艺。

2. OLAP怎么用? 2.1 OLAP的实现架构

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OLAP就是用来辅助我们解决数据接见、快速的数据剖析、报表展示等问题,OLAP多维剖析的实现架构大致包罗:营业数据源、数据仓库、多维剖析模子设计、多维剖析立方体天生、报表图表制作。

营业数据源:OLAP可以支持多种数据源毗邻剖析,主流数据源包罗SQL类数据源,可将其进一步划分为关系数据库与剖析型数据库,其次另有NoSQL类数据库、大数据离线盘算系统以及API类数据源,文件类数据源等。

数据仓库:将营业数据源中的数据根据一些营业属性相关规则举行数据开发后,形成一个个主题数据库存放于数据仓库中,当需要做数据剖析时,直接从数据仓库获取相关主题数据。

多维剖析模子:常用的多维剖析模子有雪花模子和星型模子。

  • 星型模子:将多维数据分成事实表和维表,事实表存储的都是指标数据和维表的要害字段值,维表存储维度的条理、种别等信息。维表和事实表通过主外键关联在一起,形成了星型模子。
  • 雪花模子:对于条理较庞大的维,可以使用多个表来形貌。例如,一个产物销售数目实行表,维表有产物维表、时间维表、产物类型维表、地址维表,地址维表又包罗国家、省级、地市等维表。通过建设雪花模子,可以最大限度的削减数据存储量以及关联较小的维表来改善数据查询的性能。

多维剖析立方体:就是我们上文讲到的数据立方体,数据立方体使OLAP工具能够实现便捷快速查询、剖析。

报表图表制作:我们使用BI工具时,行外人最常接触的功效,通过拖沓拽的方式,将数据用一个悦目又直观的方式展现出来。报表制作的组件有很多种,例如,柱状图、折线图、双轴图(或叫柱线图)、散点图等。

2.2 OLAP的实行历程

OLAP的实行步骤主要分为以下几个阶段:

2.2.1 需求阶段

需求剖析包罗:通过调研得出的营业需求(从维度、各营业的剖析主题等方面举行形貌)、性能需求(系统响应时间的要求)、手艺需求、平安性需求以及需求的优先级等。

在需求阶段,是我们熟悉相关营业知识的历程,这对我们接下来的设计环节至关主要。

2.2.2 计划阶段

在需求剖析的基础上,需要对项目的整体结构有一定的领会,根据软件工程的一样平常规则和方式计划整个项目的历程。同时需要确定整个项目需要的资源,包罗人力,做哪些相关培训等内容。

2.2.3 设计阶段

设计阶段是整个OLAP实行最主要的阶段,包罗对模子的剖析、维度的剖析和设计、事实表的设计等内容。其中模子的剖析包罗界说问题和确定剖析的目的和内容,A这家电商公司整年销售的毛衣的利润总额是多少?在2020年第一年度,牛仔裤的利润趋势是什么?

维度的剖析包罗剖析问题中所涉及的维度是哪些,每个主题中维度和器量值是多少。

2.2.4 构建模子阶段

凭据营业需求确定需要剖析的主题,凭据剖析的主题确定剖析的粒度和器量值,包罗剖析的维度。例如,服装销售情形信息主题主要从服装种别、日期两个维度举行剖析,最后测试和验证模子的正确性。

2.2.5 报表展现阶段

报表展现阶段,就是将剖析的效果以一种直观、清晰明晰的方式展现出来,可以行使一些成熟的报表工具展示(例如Cognos),也可以选择自己开发,在OLAP模子的基础上举行多角度的剖析并展示,到达说明问题的效果。

3. 结语

OLAP很大水平上能够降低数据剖析的使用门槛,大大降低了数据挖掘的成本,既利便数据剖析师挖掘数据,又能让不熟悉sql语言的产物、运营等营业同砚通过简朴的鼠标拖拽即完成数据剖析或者查询设计。

联机剖析处置手艺是为了数据剖析、数据查询等需求能够快速响应,BI工具是助力数据应用的最后一公里,不论是处置简朴的报表需求照样真的辅助企业做职能决议,都是为了让数据能够真正的施展价值。BI工具要想又快又好的完成需求,需要依附于OLAP手艺。

当我们接触一个自己还不熟悉的新事物时,可以先去研究其泉源、底层的逻辑,就会发现新事物相关的蜘丝马迹,究竟站在巨人的肩膀上我们能走的更远,在你研究的历程中,说不定就发现了什么新大陆,成为下一个创新者。

本文由 @金豌豆 原创公布于人人都是产物司理,未经许可,克制转载

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