基于SSAS的企业数据仓库OLAP研究与实现

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 4.06MB 81 页 15积分

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摘要

随着数据库技术的广泛应用，企业信息系统产生了大量的数据，如何从这些

海量数据中提取出对企业决策分析有用的信息成为企业决策人员所面临的重要课

题。传统的企业数据库系统即联机事务处理系统OLTP （Online Transaction

Processing）作为数据管理手段，主要用于事务处理，它对分析处理的支持一直不

能令人满意。因此，人们逐渐尝试对OLTP数据库中的数据进行再加工，形成一个

综合的、面向分析的、能更好地支持决策制定的决策支持系统DSS

（Decision Support

System）。但是目前企业的信息系统的数据一般由DBMS管理，由于决策数据库和

操作数据库在数据来源、数据内容、数据模式、服务对象、访问方式、事务管理

等方面都有不同的特点和要求，因此直接在操作数据库上建立DSS是不合适的。数

据联机分析处理OLAP（Online Analysis Process）技术就是在这样的背景下发展起

来的。联机分析处理的主要特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用

户组建多维的数据模型。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分

析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具

有极大的分析灵活性。这也是联机分析处理在近年来被广泛关注的根本原因。本

文首先对OLAP的概念以及它与数据仓库，数据挖掘，决策系统的关系做了详细的

介绍，之后结合实际，实现了一个小型企业的数据仓库搭建过程和在此基础上的

OLAP数据分析设计、实施方案。本文的最后对OLAP的数据显示进行了简单的讨

论并对OLAP发展的新方向进行了展望。

关键词：OLAP 数据仓库数据挖掘决策系统

ABSTRACT

With the wild implementation of database technology, enterprise information

system has got billions of data. How to extract information that is really valuable from

those billions of data become to an important problem for enterprise decision makers.

Traditional enterprise database system (i.e. OLTP) is mainly used in transaction

processing field, and is not proper for analysis processing. Therefore, people have tried

to refine the data in OLTP database and to reform a new integrated, analysis-oriented,

better decision supported Decision Support system (DSS). Currently enterprise

information system data are generated managed by DBMS, however, DSS are different

from transaction system at data resource, data content, data model, data object, service

target, access model, transaction management etc, thus it’s not proper to run DBMS on

DSS systems. Online Analysis Process (OLAP) rises in such a background. The main

feature of OLAP is that it directly uses client user’s view and model toward system data,

and can build up a multiple diversionary database model. Besides, it’s also very

convenient to transform through different user views and roles. Thus it can provide a

more sophisticated and more flexible solution. That’s the reason why OLAP is wild

adopted in the world. This paper first give an concept discussion on OLAP and

OLAP&Data Warehouse, OLAP&Data Mining, OLAP&DSS, and then it presents a real

world implementation of OLAP including build up an enterprise data ware house and

OLAP analysis execution. At the end of this paper we have also discussed OLAP data

presentation issues and have given a prospect to OLAP futures.

Key words: OLAP, Data Ware House, Data Mining, DSS

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论.....................................................................................................................1

§1.1 研究背景 .............................................................................................................1

§1.2 论文的主要工作 .................................................................................................. 1

§1.3 论文的结构 .........................................................................................................2

第二章 OLAP 理论研究............................................................................................... 3

§2.1 什么是联机分析处理技术 .................................................................................3

§2.2 OLAP 和OLTP .................................................................................................. 3

§2.3 OLAP 和数据仓库 ............................................................................................. 4

§2.3.1 什么是数据仓库..........................................................................................4

§2.3.2 数据仓库的特征..........................................................................................6

§2.3.3 数据仓库和传统数据库的区别和联系......................................................7

§2.3.4 数据仓库的组成部分..................................................................................8

§2.4 OLAP 和数据挖掘 .............................................................................................9

§2.4.1 什么是数据挖掘..........................................................................................9

§2.4.2 OLAP 和数据挖掘(DM)之间的区别和联系 ............................................. 9

§2.4.3 现有的 OLAP 技术类型........................................................................... 11

第三章企业 OLAP 数据分析的概念与设计............................................................ 12

§3.1 构建数据仓库 ...................................................................................................13

§3.1.1 数据仓库的设计........................................................................................14

§3.1.2 数据转移....................................................................................................21

§3.2 搭建 OLAP 服务器 .......................................................................................... 25

§3.2.1 什么是数据立方........................................................................................25

§3.2.2 数据立方的设计........................................................................................27

§3.2.3 建立数据立方............................................................................................29

§3.2.4 数据立方的调试和发布............................................................................32

§3.3 在OLAP 服务器上进行数据分析 .................................................................. 35

§3.3.1 什么是多维表达式（MDX）语言 .......................................................... 36

§3.3.2 MDX 和SQL 的区别 ...........................................................................37

§3.3.3 MDX 的查询 ............................................................................................. 38

§3.3.4 客户端与 OLAP 服务器的连接................................................................. 40

第四章企业 OLAP 数据分析的具体实现................................................................ 41

§4.1 构建数据仓库 ...................................................................................................41

§4.1.1 创建数据仓库的事实表和维表..................................................................41

§4.1.2 数据转移和定时更新..................................................................................45

§4.2 搭建 OLAP 服务器 .......................................................................................... 53

§4.2.1 建立数据立方............................................................................................53

§4.2.2 调试和发布数据立方..................................................................................59

§4.2.3 在已发布好的数据立方上进行 OLAP 操作............................................. 62

§4.3 在OLAP 服务器上进行数据分析 .................................................................. 63

§4.4 OLAP 数据分析过程中的常见问题 ............................................................... 67

第五章 OLAP 功能扩展及其展望............................................................................. 69

§5.1 OLAP 多维数据的可视化 ...............................................................................69

§5.1.1 OLAP 可视化的特点............................................................................... 69

§5.1.2 如何进行 OLAP 数据的可视化............................................................... 69

§5.2 OLAP 发展的新方向 ....................................................................................... 73

第六章总结.................................................................................................................75

参考文献.........................................................................................................................76

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果.............................................77

一:论文........................................................................................................................ 78

二:科研项目................................................................................................................ 78

致谢.............................................................................................................................79

第一章绪论

§1.1 研究背景

最近二、三十年，计算机的普及与互联网的发展带来了海量数据。但是，存

储在各种数据媒体中的海量数据，在缺乏强有力的分析方法和分析工具的情况下

已经远远地超出了人们的理解能力和概括能力。因此必须要有方便有效的工具提

供给用户，使他们能够对其中的数据进行分析处理。1993 年，E.F.Codd 提出联机

分析处理（Online Analytical Process, 简称 OLAP）的概念。从理论上讲，OLAP

是一种专门设计用于复杂数据分析操作的技术，它可以应分析人员的要求对数据

进行快速、灵活、有效地查询和处理，并以一种直观易懂的形式将处理结果提供

给决策人员，以方便他们准确掌握企业的经营状况，了解市场需求，制定正确的

企业决策方案。

在实际的项目操作中，

OLAP 也泛指用于数据联机分析处理操作的一系列软件

工具的集合。这些工具是为满足数据多维分析处理的需求而产生的，主要功能是

根据用户所选择的分析角度，事先设计出一些辅助结构，使得在进行数据分析查

询时能够快速抽取到所需要的记录，尽快地计算出分析的结果，并能方便地进行

分析角度的切换（这样一来，用户就可以在短时间内从各种不同的角度审视企业

业务的经营情况）。“联机”一词形容的就是这种机动的、快速显现的功能。

总之，

OLAP 就是针对特定问题的数据联机分析和处理。它通过对数据信息进

行多角度（维）的交互访问，使决策分析人员能够方便地对海量数据进行深入细

致的观察和分析。在数据分析处理的过程中，OLAP 使用的数据是经过预处理的历

史数据（包括去掉坏数据、消除数据之间的矛盾、集成不同数据源数据、进行数

据转换以及必要的数据精简和数据抽象），其数据分析处理的过程也是自动的，因

此具有高度的可靠性。同时，OLAP 也可以解决一些传统数据分析方法所无法解决

的问题，因此被越来越广泛地应用在生产生活中。

§1.2 论文的主要工作

1．深入了解 OLAP、数据仓库、数据挖掘的相关概念，然后对它们之间的关

系进行比较，理解它们自各的内涵，为后面的进一步分析打下基础。

2．研究了数据仓库的定义和它的构建过程。包括数据仓库的主题定义、模式

定义、数据仓库中数据抽取和数据转移,以及数据仓库的维护和定时更新。

基于 SSAS 的企业 OLAP 设计与实现

3．研究了数据立方的定义和构建过程。包括数据立方的维度和事实定义、数

据立方上的各种操作，数据立方的发布和调试等。

4．结合具体实例设计了一个 OLAP 的解决方案。包括对具体项目的理解、数

据仓库的设计，数据立方的设计。学习了多维表达式语言。

5．研究了如何在 Microsoft SQL Server Analysis Service（SSAS）环境下对一

个OLAP 项目进行实施。这其中包括对 SSAS 环境的熟悉，以及在 SSAS 下数据仓

库和数据立方的构建、发布和调试等具体操作过程。

6．了解 OLAP 分析结果的可视化过程和 OLAP 的进一步发展方向。

§1.3 论文的结构

论文第一章为绪论，主要介绍研究的背景、论文的主要工作以及论文的结构。

第二章介绍 OLAP 的相关概念，包括数据联机分析的定义、特点、应用、分类

和目前国际国内的发展现状。另外还详细介绍了 OLAP 和OLTP，OLAP 和数据仓

库，OLAP 和数据挖掘之间的区别和联系。本章的最后对现有的 OLAP 技术类型

进行了简单的比较，指出了各自的优缺点。

第三章重点介绍了一个 OLAP 项目的设计方案。本章结合一个企业内部的生产

销售链（包括进货、生产和销售），详细介绍了如何构建数据仓库（包括数据仓库

的设计、数据抽取和转移，以及数据仓库的维护和更新），如何构建数据立方（包

括数据立方的创建和发布），以及在 OLAP 服务器上如何对数据立方进行联机分析

的过程。本章同时对数据联机分析所使用的多维表达式语言(MDX)进行了介绍。

第四章是对第三章中所提到的设计方案的具体实施。本章主要介绍了在

Microsoft SQL Server Analysis Service(SSAS)下如何新建一个 OLAP 项目工程，并

结合相应的数据仓库对数据进行联机分析，最终得到分析结果。

第五章对数据联机分析的可视化进行了讨论，并指出了 OLAP 发展的新方向，

对OLAP 的发展前景进行了展望。

第六章是对本文的一个总结。

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摘要：

摘要随着数据库技术的广泛应用，企业信息系统产生了大量的数据，如何从这些海量数据中提取出对企业决策分析有用的信息成为企业决策人员所面临的重要课题。传统的企业数据库系统即联机事务处理系统OLTP（OnlineTransactionProcessing）作为数据管理手段，主要用于事务处理，它对分析处理的支持一直不能令人满意。因此，人们逐渐尝试对OLTP数据库中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的、能更好地支持决策制定的决策支持系统DSS（DecisionSupportSystem）。但是目前企业的信息系统的数据一般由DBMS管理，由于决策数据库和操作数据库在数据来源、数据内容、数据模式、服务...

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