多維數(shù)據(jù)庫(kù)，多維數(shù)據(jù)集和多維數(shù)據(jù)庫(kù)是什么關(guān)系

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-10-09 12:10:55 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，多維數(shù)據(jù)集和多維數(shù)據(jù)庫(kù)是什么關(guān)系
2，多維數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹
3，三維數(shù)據(jù)庫(kù)與普通數(shù)據(jù)庫(kù)是否一樣
4，Hyperion essbase入門二什么是essbase
5，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別在哪里
6，OLAP是什么意思

1，多維數(shù)據(jù)集和多維數(shù)據(jù)庫(kù)是什么關(guān)系

多維數(shù)據(jù)庫(kù)增加了一個(gè)時(shí)間維，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，它的優(yōu)勢(shì)在于可以提高數(shù)據(jù)處理速度，加快反應(yīng)時(shí)間，提高查詢效率。

同問(wèn)。。。

多維數(shù)據(jù)集和多維數(shù)據(jù)庫(kù)是什么關(guān)系

2，多維數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹

多維數(shù)據(jù)庫(kù)（Multi Dimensional Database,MDD）可以簡(jiǎn)單地理解為：將數(shù)據(jù)存放在一個(gè)n維數(shù)組中，而不是像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)那樣以記錄的形式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以通過(guò)多維視圖來(lái)觀察數(shù)據(jù)。

多維數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹

3，三維數(shù)據(jù)庫(kù)與普通數(shù)據(jù)庫(kù)是否一樣

每個(gè)游戲的數(shù)據(jù)庫(kù)都不相同的！比如傳奇吧它數(shù)據(jù)庫(kù)原文件名稱是DB 打開(kāi)工具dbc2000 就能看到技能?。」治锇?裝備啊! 修改這個(gè)需要掌握什么知識(shí)啊? 首先不不可缺少的就是懂英語(yǔ)了比如你找到了游戲的技能文件想要修改技能等級(jí)和技能攻擊以及范圍！就拿我修改過(guò)冒險(xiǎn)島來(lái)說(shuō) 首先找到WZ文件用deMSwZ工具打開(kāi)用來(lái)提取和解析后綴WZ文件后是GM代碼工具，也就是用來(lái)尋找物品的代碼(每個(gè)游戲的GM工具都不同) 16進(jìn)制也不可缺少的！利用widows自帶的計(jì)算器來(lái)進(jìn)行十進(jìn)制和十六進(jìn)制的轉(zhuǎn)換并切換成科學(xué)型比如15我們輸入15，然后點(diǎn)擊十六進(jìn)制，就可以看到15自動(dòng)轉(zhuǎn)換成了十六進(jìn)制的形式，即F 然后我們回到ihex中找?guī)У拇a改為改為0F保存再重新打開(kāi)一次wz文件查看是否修改好了！這樣在重啟一下你架設(shè)的游戲工具在運(yùn)行游戲技能就有所更改了！現(xiàn)在的游戲一般來(lái)說(shuō)都有裝備管理工具和商城管理工具！比如拿我自己做過(guò)的MU來(lái)說(shuō) 就配了工具了！可能樓主不能看明白我也說(shuō)的不是太詳細(xì) 樓主喜歡修改這些東西建議多交一些懂電腦編程的高手這些對(duì)他們來(lái)說(shuō)小菜一碟讓你看一次也許就能看懂了！呵呵我就能提供這么多了！

多維數(shù)據(jù)庫(kù)（multi dimensional database,mdd）可以簡(jiǎn)單地理解為：將數(shù)據(jù)存放在一個(gè)n維數(shù)組中，而不是像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)那樣以記錄的形式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以通過(guò)多維視圖來(lái)觀察數(shù)據(jù)。多維數(shù)據(jù)庫(kù)增加了一個(gè)時(shí)間維，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，它的優(yōu)勢(shì)在于可以提高數(shù)據(jù)處理速度，加快反應(yīng)時(shí)間，提高查詢效率。

三維數(shù)據(jù)庫(kù)與普通數(shù)據(jù)庫(kù)是否一樣

4，Hyperion essbase入門二什么是essbase

（大意是你可以把essabase想像成多張疊起來(lái)的excel表格，不僅僅在單張excel上可以進(jìn)行表格之間的各種運(yùn)算，在多張excel表格之間也可以做各種累計(jì)運(yùn)算?。?這個(gè)大概是為什么essbase能夠和excel工具深度集成的原因，因?yàn)閑ssbase很多設(shè)計(jì)都是來(lái)源于excel等工具對(duì)于分析的限制和不足。但是excel不失為essbase的一個(gè)非常友好的前端，對(duì)于非常習(xí)慣使用Excel工具的業(yè)務(wù)人員，他們可以非常容易地使用和分析essbase里的數(shù)據(jù)，Oracle里關(guān)于Essbase賣點(diǎn)的一個(gè)經(jīng)常使用的場(chǎng)景是：當(dāng)業(yè)務(wù)人員把數(shù)據(jù)放在多種表格的時(shí)候，到了最后他都不知道哪張表格的數(shù)據(jù)是最新的，而如果把所有的數(shù)據(jù)都放在essbase里的時(shí)候，你可以輕易地得到最新的數(shù)據(jù)并且分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。和傳統(tǒng)的oltp類型的數(shù)據(jù)庫(kù)不一樣，oltp用實(shí)體和關(guān)系來(lái)描述對(duì)象，而多維數(shù)據(jù)庫(kù)，則使用度量和維度來(lái)描述對(duì)象。在做多維設(shè)計(jì)的時(shí)候，其實(shí)就是考慮關(guān)于度量和維度的設(shè)計(jì)，比如銷售額就是一個(gè)典型的度量，而銷售地區(qū)就是一個(gè)典型的維度，但是在essbase里，度量也是一種特殊的維度，叫account維度，這個(gè)是和有些OLAP服務(wù)器概念上有所區(qū)別的，這樣的定義方式能夠很方便地使用維度的操作方式訪問(wèn)度量，而且應(yīng)該說(shuō)在MDX這種標(biāo)準(zhǔn)多維查詢語(yǔ)言里，度量和維度的確沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)分。Essbase的一般設(shè)計(jì)對(duì)于MOLAP數(shù)據(jù)庫(kù)一個(gè)通常的觀念是MOLAP不能存儲(chǔ)很大的數(shù)據(jù)量，當(dāng)essbase以BSO（塊存儲(chǔ)）來(lái)存儲(chǔ)多維數(shù)據(jù)的時(shí)候（傳統(tǒng)方式），則稱之為Essbase Analytic module，這種傳統(tǒng)方式對(duì)于維度數(shù)據(jù)非常多，數(shù)據(jù)量非常龐大的時(shí)候的處理性能一般，這個(gè)也是造成許多人認(rèn)為MOLAP多維數(shù)據(jù)庫(kù)不適合分析非常大量的數(shù)據(jù)的方式的緣由，但是BSO存儲(chǔ)方式能夠更好地支持大量回寫(xiě)的應(yīng)用，如what-if分析，并且能夠提供更好的分析功能。當(dāng)數(shù)據(jù)量很大或者多于10個(gè)維度的時(shí)候，essbase建議使用ASO聚合存儲(chǔ)方式來(lái)壓縮存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)（據(jù)說(shuō)性能在這種方式下能夠快幾十倍，而存儲(chǔ)量能減少幾十倍），使用這種存儲(chǔ)方式就稱之為Enterprise Analytic Module，從而提供了修正這種MOLAP大數(shù)據(jù)量限制的很好的方式。這種存儲(chǔ)方式用于分析維度數(shù)量比較多，同時(shí)并非每個(gè)維度的數(shù)據(jù)都很稠密的時(shí)候是性能會(huì)非常好，可以處理大量的數(shù)據(jù)，這兩種不同的存儲(chǔ)，對(duì)于上層應(yīng)用透明，在同一個(gè)應(yīng)用里可以混合使用。多維數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)（維度和度量）在essbase里稱之為outline，以.otl的后綴存儲(chǔ)，一個(gè)典型的多維數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程是包括：先需要通過(guò)admin console創(chuàng)建一個(gè)outline。（其實(shí)essbase提供了非常豐富的api接口，也可以使用api來(lái)創(chuàng)建和修改outline）在outline里定義維度和層次和累計(jì)方式，然后就是通過(guò)admin console編輯數(shù)據(jù)加載規(guī)則來(lái)把外部數(shù)據(jù)按照設(shè)計(jì)好的outline加載到essbase數(shù)據(jù)庫(kù)里。加載規(guī)則基本上有三種方式：一是通過(guò)文本文件加載。二是通過(guò)Open sql的方式從ODBC數(shù)據(jù)源加載。最后一種是使用ETL工具進(jìn)行加載。然后使用計(jì)算腳本計(jì)算生成立方體里的其他所需要的數(shù)據(jù)，就可以通過(guò)excel或者BI工具來(lái)訪問(wèn)和分析多維數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)了。

正在用太陽(yáng)之手焚燒腐爛的衣衫鑿破昔日的堤岸在我身后出現(xiàn)的那一代如水流奔涌，如雷鳴海嘯你能否把哈哈我理解：我像生活一樣深沉而遼遠(yuǎn)風(fēng)兒棲身于我的愿望

5，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別在哪里

簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，采用反范式的方式來(lái)設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，它的兩個(gè)基本的元素是維表和事實(shí)表。維是看問(wèn)題的角度，比如時(shí)間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實(shí)表里放著要查詢的數(shù)據(jù)，同時(shí)有維的ID。單從概念上講，有些晦澀。任何技術(shù)都是為應(yīng)用服務(wù)的，結(jié)合應(yīng)用可以很容易地理解。以銀行業(yè)務(wù)為例。數(shù)據(jù)庫(kù)是事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，客戶在銀行做的每筆交易都會(huì)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，被記錄下來(lái)，這里，可以簡(jiǎn)單地理解為用數(shù)據(jù)庫(kù)記帳。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，它從事務(wù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，并做匯總、加工，為決策者提供決策的依據(jù)。比如，某銀行某分行一個(gè)月發(fā)生多少交易，該分行當(dāng)前存款余額是多少。如果存款又多，消費(fèi)交易又多，那么該地區(qū)就有必要設(shè)立ATM了。顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬(wàn)甚至千萬(wàn)次來(lái)計(jì)算。事務(wù)系統(tǒng)是實(shí)時(shí)的，這就要求時(shí)效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無(wú)法忍受的，這就要求數(shù)據(jù)庫(kù)只能存儲(chǔ)很短一段時(shí)間的數(shù)據(jù)。而分析系統(tǒng)是事后的，它要提供關(guān)注時(shí)間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的，匯總計(jì)算起來(lái)也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數(shù)據(jù)就達(dá)到目的了。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是在數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)大量存在的情況下，為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的，它決不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫(kù)”。那么，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)比較，有哪些不同呢?讓我們先看看W.H.Inmon關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義:面向主題的、集成的、與時(shí)間相關(guān)且不可修改的數(shù)據(jù)集合。 “面向主題的”:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是為應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，未必按照同一主題存儲(chǔ)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)側(cè)重于數(shù)據(jù)分析工作，是按照主題存儲(chǔ)的。這一點(diǎn)，類似于傳統(tǒng)農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)與超市的區(qū)別—市場(chǎng)里面，白菜、蘿卜、香菜會(huì)在一個(gè)攤位上，如果它們是一個(gè)小販賣的;而超市里，白菜、蘿卜、香菜則各自一塊。也就是說(shuō)，市場(chǎng)里的菜(數(shù)據(jù))是按照小販(應(yīng)用程序)歸堆(存儲(chǔ))的，超市里面則是按照菜的類型(同主題)歸堆的。 “與時(shí)間相關(guān)”:數(shù)據(jù)庫(kù)保存信息的時(shí)候，并不強(qiáng)調(diào)一定有時(shí)間信息。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則不同，出于決策的需要，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)都要標(biāo)明時(shí)間屬性。決策中，時(shí)間屬性很重要。同樣都是累計(jì)購(gòu)買過(guò)九車產(chǎn)品的顧客，一位是最近三個(gè)月購(gòu)買九車，一位是最近一年從未買過(guò)，這對(duì)于決策者意義是不同的。 “不可修改”:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)并不是最新的，而是來(lái)源于其它數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)反映的是歷史信息，并不是很多數(shù)據(jù)庫(kù)處理的那種日常事務(wù)數(shù)據(jù)(有的數(shù)據(jù)庫(kù)例如電信計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)甚至處理實(shí)時(shí)信息)。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是極少或根本不修改的;當(dāng)然，向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)添加數(shù)據(jù)是允許的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來(lái)管理的?？梢哉f(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相輔相成、各有千秋。補(bǔ)充一下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方案建設(shè)的目的，是為前端查詢和分析作為基礎(chǔ)，由于有較大的冗余，所以需要的存儲(chǔ)也較大。為了更好地為前端應(yīng)用服務(wù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)必須有如下幾點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)，否則是失敗的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方案。 1.效率足夠高?？蛻粢蟮姆治鰯?shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率最高，要求24小時(shí)甚至12小時(shí)內(nèi)，客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，設(shè)計(jì)不好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)常會(huì)出問(wèn)題，延遲1-3日才能給出數(shù)據(jù)，顯然不行的。 2.數(shù)據(jù)質(zhì)量?？蛻粢锤鞣N信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流程至少分為3步，2次ETL，復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)更多層次，那么由于數(shù)據(jù)源有臟數(shù)據(jù)或者代碼不嚴(yán)謹(jǐn)，都可以導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，客戶看到錯(cuò)誤的信息就可能導(dǎo)致分析出錯(cuò)誤的決策，造成損失，而不是效益。 3.擴(kuò)展性。之所以有的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜，是因?yàn)榭紤]到了未來(lái)3-5年的擴(kuò)展性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，就能很穩(wěn)定運(yùn)行。主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)建模的合理性，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方案中多出一些中間層，使海量數(shù)據(jù)流有足夠的緩沖，不至于數(shù)據(jù)量大很多，就運(yùn)行不起來(lái)了。

6，OLAP是什么意思

OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）。什么是聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP) 的概念最早是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父E.F.Codd于1993年提出的，他同時(shí)提出了關(guān)于OLAP的12條準(zhǔn)則。OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類產(chǎn)品同聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 (OLTP) 明顯區(qū)分開(kāi)來(lái)。當(dāng)今的數(shù)據(jù)處理大致可以分成兩大類：聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-line transaction processing）、聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。下表列出了OLTP與OLAP之間的比較。OLTPOLAP用戶操作人員,低層管理人員決策人員,高級(jí)管理人員功能日常操作處理分析決策DB 設(shè)計(jì)面向應(yīng)用面向主題數(shù)據(jù)當(dāng)前的, 最新的細(xì)節(jié)的, 二維的分立的歷史的, 聚集的, 多維的集成的, 統(tǒng)一的存取讀/寫(xiě)數(shù)十條記錄讀上百萬(wàn)條記錄工作單位簡(jiǎn)單的事務(wù)復(fù)雜的查詢用戶數(shù)上千個(gè)上百個(gè)DB 大小100MB-GB100GB-TBOLAP是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多角度對(duì)信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取,從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。OLAP的目標(biāo)是滿足決策支持或者滿足在多維環(huán)境下特定的查詢和報(bào)表需求,它的技術(shù)核心是"維"這個(gè)概念?！熬S”是人們觀察客觀世界的角度,是一種高層次的類型劃分?！熬S”一般包含著層次關(guān)系,這種層次關(guān)系有時(shí)會(huì)相當(dāng)復(fù)雜。通過(guò)把一個(gè)實(shí)體的多項(xiàng)重要的屬性定義為多個(gè)維(dimension)，使用戶能對(duì)不同維上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。因此OLAP也可以說(shuō)是多維數(shù)據(jù)分析工具的集合。OLAP的基本多維分析操作有鉆?。╮oll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉(zhuǎn)（pivot）、drill across、drill through等?！ゃ@取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鉆?。╮oll up）和向下鉆?。╠rill down）。roll up是在某一維上將低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)，或者減少維數(shù)；而drill down則相反，它從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察或增加新維。·切片和切塊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(gè)，則是切片；如果有三個(gè)，則是切塊。·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）。 OLAP有多種實(shí)現(xiàn)方法，根據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP實(shí)現(xiàn)（Relational OLAP）。以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)為核心,以關(guān)系型結(jié)構(gòu)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的表示和存儲(chǔ)。ROLAP將多維數(shù)據(jù)庫(kù)的多維結(jié)構(gòu)劃分為兩類表:一類是事實(shí)表,用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和維關(guān)鍵字;另一類是維表,即對(duì)每個(gè)維至少使用一個(gè)表來(lái)存放維的層次、成員類別等維的描述信息。維表和事實(shí)表通過(guò)主關(guān)鍵字和外關(guān)鍵字聯(lián)系在一起,形成了"星型模式"。對(duì)于層次復(fù)雜的維,為避免冗余數(shù)據(jù)占用過(guò)大的存儲(chǔ)空間,可以使用多個(gè)表來(lái)描述,這種星型模式的擴(kuò)展稱為"雪花模式"。MOLAP表示基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實(shí)現(xiàn)（Multidimensional OLAP）。以多維數(shù)據(jù)組織方式為核心,也就是說(shuō),MOLAP使用多維數(shù)組存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。多維數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)中將形成"立方塊（Cube）"的結(jié)構(gòu),在MOLAP中對(duì)"立方塊"的"旋轉(zhuǎn)"、"切塊"、"切片"是產(chǎn)生多維數(shù)據(jù)報(bào)表的主要技術(shù)。HOLAP表示基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實(shí)現(xiàn)（Hybrid OLAP）。如低層是關(guān)系型的，高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。還有其他的一些實(shí)現(xiàn)OLAP的方法，如提供一個(gè)專用的SQL Server，對(duì)某些存儲(chǔ)模式（如星型、雪片型）提供對(duì)SQL查詢的特殊支持。OLAP工具是針對(duì)特定問(wèn)題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問(wèn)與分析。它通過(guò)多維的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和報(bào)表。維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度。例如，一個(gè)企業(yè)在考慮產(chǎn)品的銷售情況時(shí)，通常從時(shí)間、地區(qū)和產(chǎn)品的不同角度來(lái)深入觀察產(chǎn)品的銷售情況。這里的時(shí)間、地區(qū)和產(chǎn)品就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標(biāo)構(gòu)成的多維數(shù)組則是OLAP分析的基礎(chǔ)，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標(biāo)），如（地區(qū)、時(shí)間、產(chǎn)品、銷售額）。多維分析是指對(duì)以多維形式組織起來(lái)的數(shù)據(jù)采取切片（Slice）、切塊（Dice）、鉆?。―rill-down和Roll-up）、旋轉(zhuǎn)（Pivot）等各種分析動(dòng)作，以求剖析數(shù)據(jù)，使用戶能從多個(gè)角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，從而深入理解包含在數(shù)據(jù)中的信息。根據(jù)綜合性數(shù)據(jù)的組織方式的不同，目前常見(jiàn)的OLAP主要有基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的MOLAP及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的ROLAP兩種。MOLAP是以多維的方式組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，ROLAP則利用現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)模擬多維數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中，OLAP應(yīng)用一般是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的前端工具，同時(shí)OLAP工具還可以同數(shù)據(jù)挖掘工具、統(tǒng)計(jì)分析工具配合使用，增強(qiáng)決策分析功能。