八维以上的数据分析
如果说OLTP侧重于对数据库进行增加、修改、删除等日常事务操作，OLAP(Online Analytics Process，在线分析系统)则侧重于针对宏观问题，全面分析数据，获得有价值的信息。
为了达到OLAP的目的，传统的关系型数据库已经不够了，需要一种新的技术叫做多维数据库。
多维数据库的概念并不复杂。举一个例子，我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度:时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额，叫做度量值。当然，还有成本、利润等。
如图2，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。进一步，维度可以分为不同的层次。
图1 某案例中对销售额的解析及当前产品的分类
图2 使用多维数据分析的案例
图3 某案例的数据分析投影图
除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。
虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单。
数据分析系统的总体架构分为四个部分:源系统、数据仓库、多维数据库、客户端。
·源系统:包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要更改现有系统。
·数据仓库:数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。
·多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构。每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。
·客户端:好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。
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