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Oracle Technical Workshop
Oracle Data Warehouse & Business Intelligence Solution

OLAP 技术背景
 60 年代，关系数据库之父 E.F.Codd 提出了关系模型，促进了联
机事务处理 (OLTP) 的发展 ( 数据以表格的形式而非文件方式存
储 ) 。 1993 年， E.F.Codd 提出了 OLAP 概念，认为 OLTP 已不
能满足终端用户对数据库查询分析的需要， SQL 对大型数据库进
行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析
需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并
不能满足决策者提出的需求。因此， E.F.Codd 提出了多维数据
库和多维分析的概念，即 OLAP 。
 OLTP 数据 OLAP 数据
 原始数据导出数据
 细节性数据综合性和提炼性数据

 当前值数据历史数据
 可更新不可更新，但周期性
刷新
 一次处理的数据量小一次处理的数据量大

 面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动
3 Copyright © 2005, Oracle. All rights reserved.

相关基本概念
1. 维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一
类属性，属性集合构成一个维 ( 时间维、地理维等 ) 。
2. 维的层：人们观察数据的某个特定角度 ( 即某个维 )
还可以存在细节程度不同的各个描述方面 ( 时间维：日
期、月份、季度、年 ) 。
3. 维的成员：维的一个取值。是数据项在某维中位置的
描述。 (“ 某年某月某日”是在时间维上位置的描述 )
4. 维的分层：维层次的组合（如年月日，年季月日）
5. 数据单元 ( 单元格 ) ：多维数组的取值。 (2000 年 1
月，上海，笔记本电脑， $100000)


OLAP 分类

OLAP

按照存储方式按照处理地点

ROLAP MOLAP HOLAP Server OLAP Client OLAP


ROLAP / MOLAP

定义 :
ROLAP = 基于关系的 OLAP
MOLAP = 基于多维的 OLAP


OLTP 、 ROLAP 与 MOLAP 模式


ROLAP 的星型模式 (Star Schema)
Market Table
Period Table
Market_id
Time_id
Sales Table Market_Desc
Period_Desc
District
Quarter
Region
Time_id
Year
Product_id quot;Dimension Tablequot;
quot;Dimension Tablequot;
Market_id
Scenario
Product Table
Dollars
Product_id
Units
Product_Desc Scenario Table
Discount%
Scenario
Brand

Size quot;Fact Tablequot; Actual

quot;Dimension Tablequot; Profit

 事实表：用来存储事实的度量值和各个维的码值。 Budget Tablequot;
quot;Dimension
维表：用来存放维的元数据（维的层次、成员类别等描述信息
）。

MOLAP 的多维立方体 (Multicube)


ROLAP 与 MOLAP 比较
MOLAP 优势 MOLAP 缺点
– 性能好、响应速度快 – 增加系统复杂度
– 专为 OLAP 所设计 – 需要进行预计算，可能导致
数据爆炸
– 支持高性能的决策支持
计算
复杂的跨维计算
多用户的读写操作


OLAP 发展

从联机分析处理到联机分析挖掘 (OLAM/OLAP 挖掘 )

ROLAP 与 MOLAP 的结合


Oracle 对数据仓库的理解
数据仓库是一个过程，而不是一个产品。

决策
使用

获取知识
数据

管理信息
数据仓库：
对来自不同的数据源的大量杂乱的信息进行统一处理
及管理，通过灵活的展现方法从中提炼出有规律的、数据
可重复使用的知识来帮助决策支持，并将可以重复使
用的知识转化为企业的核心竞争力。


传统的数据仓库解决方案

Web Site OLAP Reporting Portal

ERP Brand C Ad-Hoc Query

Legacy Data Mining Analysis

RDBMS

Brand A Brand B Brand D Brand E Brand F


传统的数据仓库解决方案

多种软件组成
Web Site OLAP Reporting Portal

非集成的方案
ERP Ad-Hoc Query

凌乱的平台
Legacy Data Mining Analysis

技术、接口复杂
RDBMS

数据迁移时间长

Oracle 商业智能分析应用
－实现战略企业管理
• 情景测试
Oracle Balanced • 战略目标建立
Scorecard • 记分卡
Oracle BI Beans / • 预测
Global Consolidation 建立目标
•System
合并报表 • 收入
• 管理 Oracle ABM
• 资源

建
• 法律和法定告 • 约束条件

模
• 财务 • 利润
报

共享
Oracle 9i/10g
信息
分

• 收益率 • 财务规划

划
析

• 差异 • 资源分配

规
• 效益 • 预算
Oracle • 偏差 Business
Daily
Oracle Daily Business Oracle•Enterprise
要求
Intelligence / Financial 监控 Planning &
Analyzer / Discovery • 绩效度量 Budgeting
• 效率和利用 Oracle ERP /
• 基准 Sales / Marketing


Oracle BI 产品定位
应用
高级的分析、计划

Oracle Oracle
工具 Reports Discoverer

Business Intelligence Beans &
JDeveloper

OLAP Services - Java OLAP API

应用程序接口 SQL OLAP

静态报表特殊报表分析预测分析

分析强度


Oracle OLAP
– OLAP 选件
– OLAP 术语
– ROLAP 和 MOLAP
– OLAP 详细技术
– OLAP 访问方式


Oracle 数据仓库平台
完整集成的服务器

ETL

OLAP

Data Mining


什么是 OLAP 选项 ?

OLAP 选项提供了一种执行分析性计算的能力
，这种能力已超越普通 SQL 所具备的功能 .

如果安装了 OLAP 选项 , 就可以同时对关系型
数据类型和多维数据类型执行计算


什么是 OLAP 选项 ?

包括 :
 一个强大的 SQL 计算引擎
 一个强大的多维计算引擎
 多维数据的存储和检索
 面向 SQL 、 PL/SQL 和 Java 程序的 API
 面向多维数据的数据操作语言 (DML)
 能够访问多维数据的 SQL


OLAP Server
即席查询工具已经可以实现旋转、下钻和累计
汇总等功能，我们是否还需要 OLAP 引擎 ?


OLAP Server
使用 SQL 工具，用户能够：
旋转数据的视图
按照层次（ hierarchy ）下钻和上钻
创建简单的计算


OLAP Server
但是用户不能方便地：
发现哪些顾客本周购买了产品‘ A’ ，而上周却
没有购买
在不同的级别 (level) ，分析 2 张事实表中的数
据 ( 如按日分析实际销售 , 按月分析预算 )
生成数据 ( 模型 , 预测 , 分配 )


OLAP Server
District Product
Boston
New York
Tents
Philadelphia

查询实例：
Canoes
从费城（ Philadelphia ）
销售额最大的产品中（上
Racquets
个季度中，销售额至少达
到 $150K ），选出利润率
Sportswear
最高的前 2 位产品
Footwear

Q1 Q2 Q3 Q4

Time


OLAP Server
District Product
Boston
New York
Tents
Philadelphia

查询实例：
Canoes
 Limit Time to last 1
Racquets

Sportswear

Footwear

Q1 Q2 Q3 Q4

Time


OLAP Server
District Product
Boston
New York
Tents
Philadelphia

查询实例：
Canoes
 Limit District to Racquets
‘Philadelphia’
Sportswear

Footwear

Q1 Q2 Q3 Q4

Time


OLAP Server
District Product
Boston
New York
Tents
Philadelphia

查询实例：
Canoes
‘Philadelphia’
 Limit Product to Sales Sportswear

> 150,000
Footwear

Q1 Q2 Q3 Q4

Time


OLAP Server
District Product
Boston
New York
Tents
Philadelphia

查询实例：
Canoes
‘Philadelphia’
 Limit Product to Sales Sportswear

> 150,000
 Limit Product keep Footwear

Top 2 BasedOn Profit
Q1 Q2 Q3 Q4

Time


OLAP Server
内嵌函数 (Built-In Functions) 范
例
数值 / 时间序列函数财务函数
Average Depreciation
Cumulative Sums Growth Rate
Lag/Lead Net Present Value
Variance Internal Rate of Return
Moving Average/Total
其他函数
Smallest/Largest
Forecasting
Standard Deviation
Regression
Total

… 或者创建自定义函数


Oracle OLAP 选项的发展历史

 随着技术发展不断进步
Express – 1970s – MDS
Express MDB – 1980s
Express Server – 1990s – Oracle
OLAP Option … 现在集成在 Oracle 的数据库中


OLAP 服务器
 集成的服务器技术和安全模式
 单点安全管理
 充分利用 Oracle 的并行技术和分区技术
 通过 SQL 进行访问

PRODUCT REGION MONTH SALES PRODUCT REGION MONTH SALES
RECORD #1 FILM EAST Dec-93 240 RECORD #1 FILM EAST Dec-93 240
RECORD #2 LENSES WEST Jan-94 250 RECORD #2 LENSES WEST Jan-94 250
RECORD #3 CAMERAS CENTRAL Feb-94 690 RECORD #3 CAMERAS CENTRAL Feb-94 690
RECORD #4 FILM WEST Mar-94 425 RECORD #4 FILM WEST Mar-94 425
RECORD #5 LENSES EAST Apr-94 300 RECORD #5 LENSES EAST Apr-94 300
RECORD #6 FILM WEST May-94 500 RECORD #6 FILM WEST May-94 500
RECORD #7 CAMERAS CENTRAL Jun-94 125 RECORD #7 CAMERAS CENTRAL Jun-94 125
RECORD #8 LENSES WEST Jul-94 400 RECORD #8 LENSES WEST Jul-94 400
RECORD #9 FILM EAST Aug-94 800 RECORD #9 FILM EAST Aug-94 800

Tables, Views, Dimensions Analytic Workspace

Oracle Database


OLAP 服务器
分析工作区（ Analytic Workspace ）
同 Express 功能类似
– Express 程序无需改动就可以在 AW 中运行
– 完善的分析功能
– 强大而细致的 What-if 、预测分析


Oracle Database


OLAP 服务器
能够访问关系表和多维数据
提供建立“立方体”的选项

OLAP Option
Query Multi Dimensional
SQL Generator
Processor Engine



Oracle Database


OLAP 服务器
– 开放的访问机制
Any SQL Application

View
Table Function



Oracle Database


OLAP 服务器
– Java OLAP API
Business Intelligence Beans

OLAP Option
Java OLAP API

Query Multi Dimensional
SQL Generator
Processor Engine



Oracle Database


OLAP 的相关信息

 版本
RDBMS/OLAP – Oracle 9i ( 9.2.0.1 – 9.2.0.6 )
– Oracle 10g ( 10.1.0.2 – 10.1.0.4 )
AW Manager – 10.1.0.4
Discoverer – Drake
OWB - Paris
 http://metalink.oracle.com 提供 RDBMS 和 OLAP patch
的下载
 http://www.oracle.com 提供 AW Manager 的下载


Oracle OLAP
– OLAP 选件
– OLAP 术语
– ROLAP 和 MOLAP


术语
o OLAP – 联机分析处理 ( 同在线事务处理 OLTP 相对应 )

o ROLAP – 基于关系型数据库的 OLAP ：在关系型数据
上建立多维视图

o MOLAP – 基于多维数据库的 OLAP: 数据以多维度的方
式存储在分析工作区（ Analytic Workspace ）中

o Analytic Workspace (AW) – 多维方案
(multidimensional schema) ，以 BLOB 的形式存储在
Oracle 数据库中 , 包含维度、变量、层次、程序等对象


术语
o 维度 (Dimension) – 一个用来给数据分类的结构 ( 如
Time, Geography, Product)

o 层次 ( Hierarchy ) – 在维度中预定义的不同级别，用来
实现汇总和钻取功能

o 度量 ( Measure ) – 用来存储（或计算）多维数据；类
似于实事列 (fact column)

o 公式 (Formula) – 在 AW 中一个经计算的度量

o 立方体 (Cube) – 由具有相同维度的度量组成的逻辑结构


术语
o CWM 元数据 – 用来描述数据和其他对象的数
据。 OLAP catalog 就是一种元数据，以多维数
据的术语描述数据，如立方体、度量、维度和属
性。

o DML – 数据操作语言：
Analytic Workspaces 所使用的面向多维数据的
编程语言


术语
o OLAPI – OLAP API, BI Beans 通过 OLAP
API 同 AW 进行通讯。由 OLAPI 生成 SQL 语
句

o AW View – 一种视图，使 SQL 语句能够在
AW 中访问多维对象

o 物化视图 (Materialized view) – 一种预计
算的关系型汇总表，由汇总数据组成，用来提
高 ROLAP 的性能。


Oracle OLAP
– OLAP 选件
– OLAP 术语
– ROLAP 和 MOLAP


问题
• OLAP 按照存储方式可以分为几类？
 ROLAP 、 MOLAP 、 HOLAP

• AW 的中、英文全称是什么？
 分析工作区、 Analytic Workspace


ROLAP
Select a ROLAP implementation when the analytic
requirements of the business are met by the
capabilities of SQL.

 Easy to implement

 Relational tables with cubes defined by OLAP metadata

 Beans access via the OLAP API generated SQL

 Materialized Views for better performance


MOLAP
Select a MOLAP implementation when the analytic
requirements of the business need the extended
analytic, forecasting and planning functionality
provided by the Analytic Workspace.

 Can use OLAP DML to add analytic capability to the AW

 AWs are stored in relational tables

 AW can be enabled for use with BI Beans or other SQL clients


Oracle OLAP
– OLAP 选件
– OLAP 术语
– ROLAP 和 MOLAP


Oracle OLAP 的组件架构

Oracle Database
JDBC

Oracle Call Interface OLAP API

Relational Technology Object Technology OLAP Technology
Multidimensional
SQL Engine Table Functions
Engine

Storage
OLAP Catalog

Relational Data
Multidimensional
Data


元数据 /Metadata


元数据 -- Metadata
元数据是什么
– 逻辑的多维数据模型
– 同关系数据库对象的映射关系
– 同 Analytic Workspace 对象的映射关系
为什么使用元数据
– 供 OLAP API 和 Oracle 工具使用
怎样使用元数据
– 通过 Oracle Enterprise Manager
– 通过 Oracle Warehouse Builder
– 通过 PL/SQL API
元数据存储在哪里
– OLAP Catalog


描述逻辑数据模型
– 如 dimension, level, hierarchy, attribute.

 逻辑模型中的对象反映的是人们对业务的认识。这样
的模型带给最终用户简单易用的体验。

将逻辑数据模型映射到物理实现
– 如将逻辑对象映射到表或视图的列 .

 把应用程序的数据模型同物理实现隔离开，可以构建
更稳固的应用程序。


整个元数据资料库 (Metadata Repository) 统称为
OLAP Catalog
OLAP Catalog 由下列表组成：
 CWM 1 关系表
 CWM 2 关系表
 AW 字典
 Oracle 数据字典



Oracle 提供了一些工具和 API 来定义元数据。

其中一个重要的工具是 Enterprise Manager.
这是一个易用的数据库管理工具，
能够定义星型模型或雪花模型的
OLAP 元数据

Oem.lnk

对象类型 /Object Types


OLAP 对象类型

• 抽象数据类型 -- Abstract
data types (ADTs)
• 表函数技术 -- Table function


抽象数据类型实例 (ADT) ...
1. 创建 ADT 记录对象 create type time_type_row as object (
month varchar(10),
month_label varchar(6),
quarter varchar(3),
quarter_label varchar(8),
year varchar(3),
year_label varchar(5));

2. 创建表对象 create type time_type_table
as table of time_type_row ;

抽象数据类型提供了一种方法，把非关系型数据映射到关
系型的数据格式


表函数技术

表函数技术可以用来
实现非关系型数据源和数据库
之间的通信。


表函数技术

• 表函数能够将非关系型数据映射为关系
型数据格式。
• 表函数能够将来自于非关系型数据源的
数据物理地转化为关系型视图。
• OLAP_TABLE 表函数生成 DML ，这
样就能与 AW 进行交互。


表函数技术
实例 …
将表函数的定义嵌在关系型视图的定义中：
create or replace view time_view as
select *
from table(OLAP_TABLE(‘production.sales DURATION query',
'TIME_TYPE_TABLE',
'limit time to levelrel.time ''month''',
'DIMENSION month FROM time
MEASURE month_label FROM name.time
MEASURE quarter FROM time.qtr
MEASURE quarter_label FROM time.qtr.name
MEASURE year FROM time.year
MEASURE year_label FROM time.year.name'
));


表函数技术
实例…
在 SELECT 语句中，使用表函数：
SQL> select
time_id, channel_id, product_id, customer_id, sales,
custmeas_1 MONTH_AGO, custmeas_2 CHG, custmeas_3 PCT_CHG
from table(OLAP_TABLE('production.sales DURATION query',
'SALES_TYPE_TABLE',
‘FORECAST_SALES',
'DIMENSION time_id FROM time
DIMENSION channel_id FROM channel
DIMENSION product_id FROM product
DIMENSION customer_id FROM customer
MEASURE sales FROM sales
MEASURE custmeas_1 from custmeas_1

MEASURE custmeas_2 from custmeas_2

MEASURE custmeas_3 from custmeas_3'))
where time_level = ('MONTH') and channel_id = '5'
and product_id = '70' and customer_id in ('114')
order by customer_id, time_id;

表函数技术
表函数的运行机制
APPLICATION

通过 OCI 或 JDBC
SELECT 语句返回数据

RELATIONAL ENGINE

分析 Select 列表和
WHERE 子句以关系格式返回数据

OLAP_TABLE

OLAP DML 以多维格式返回数据

汇总和计算 MULTIDIMENSIONAL ENGINE

Analytic Workspace


Oracle OLAP
– OLAP 选件
– OLAP 术语
– ROLAP 和 MOLAP


Oracle OLAP – 多种访问方式

OLAP API Generic SQL ‘OLAP aware’ SQL
Application Application Application

OLAP API OCI or JDBC OCI or JDBC

Select … from Select … from
SQL Generator Select … from
View/table View/table
view

RDBMS View

Table Function
Select … from
OLAP_TABLE •DBMS_AW.EXECUTE
•DBMS_AW.INTERP
•DBMS_AW.INTERPCLOB

Relational Multidimensional


开放访问的特点
 OLAP 满足多种需求
企业对报表和应用程序的需求可能会各不相同。

 有些用户只需要一个简单的报表工具，如
HTML DB 。
 有些用户需要功能更复杂的电子表格工具，如
Excel add-in 或 Discoverer Plus OLAP 。

 还有一些用户需要通过 BI Beans ，构建专用的
分析应用。


前端工具的种类
8. 任何 SQL 接口
的查询工具
7. 用户自定义 1. 简单的报表工具，可以执
的应用程序行预定义的 SQL 语句，无须
了解 OLAP 。

6. 电子表格工具 DW 2. 支持 OLAP 的查
ETL
询工具，能够通过
OLAP
SQL 。
Data Mining

5. 支持 OLAP 的 3. 支持多维数据对象
应用程序构建工和 OLAP 的查询工具
具 4. 能够以多种样式，能够通过 SQL 。
严格定义报表格式
的工具。


Oracle 前端工具
8. 任何 SQL
接口的查询工
具
7. 用户自定义的 1. 简单的报表工具，可以执
SQL, PL/SQL
应用程序行预定义的 SQL 语句，无须
OLAP Java API 了解 OLAP 。
HTML DB

6. 电子表格工具 DW 2. 支持 OLAP 的查
Oracle Excel Add-in ETL
询工具，能够通过
OLAP
SQL 。 Discoverer
Data Mining
for OLAP

5. 支持 OLAP 的 3. 支持多维数据对象和
应用程序构建工 OLAP 的查询工具，能够通
具 4. 能够以多种样式严过 SQL 。
BI Beans 格定义报表格式的工 Discoverer for OLAP Plus
具。
Reports


多维数据访问的实例

• HTML DB – 简单的报表工具，无须了解
OLAP 。

• 新 ! Discoverer Plus OLAP – 一个非常有用
的 OLAP 工具，支持 OLAP 查询的构建和多维数据
查询结果的展示。
• BI Beans – 支持 OLAP 的组件，可以用来快速
开发客户自定义应用程序。


Oracle HTML DB


Oracle HTML DB

 建立交互式的 WEB 应用
 易用性和高效性的结合，同时具有所有
Oracle 数据库的特点 : 可用性、扩展性、安全
性
 快速开发分析性的应用和报表
 无需 OLAP 支持的基础
 需要使用者具有 SQL 使用的经验


Oracle HTML DB
访问结构

HTML Database

Relational Views

OLAP_TABLE



当前的 HTML DB web 报表包含了
在 Oracle AW 内执行的计算结果

让我们继续深入观看

此 SQL 代码由
报表建立者输入

Oracle HTML DB

 报表内的数据来源于 AW

 HTML DB 成为简单的报表工具而无需 OLAP 的知识
， SQL 命令的执行方式极为简单
 报表制作无需 AW 的知识 . 只需要知道如何针对
view 书写 SQL 语句
 HTML DB 的价值就是极大的提高访问 AW 内部数据
的简单性


Discoverer Plus OLAP



 OLAP 工具
 支持多维数据
 提供例外分析和基于排名的选择
 用户不需要 SQL 经验
 由 Oracle BI Beans 开发


访问结构

OLAP API

Relational Views

OLAP_TABLE



使用 Discoverer Plus 导
向工具建立报表

第一步是设计报表的规
划和图形组件

下一步 , 选择报表中要
包含的业务内容

这就是 BI Beans Query
Builder!

注意此导向工具是与 Oracle
OLAP Server 直接匹配的 , 所
以一旦你选中了一个 measure,
与此相关的所有 dimension 都
会自动被选中 .

改变字段的顺序来满足你的要求

指定维度层次 , 并加入查询条
件

点击 Finish 来查看报表 , 并根据
你的需求进行客户化

• Discoverer Plus OLAP 完全支持多维数据模型，无
论该模型是 ROLAP 方式或 MOLAP 方式。

• 用户界面支持对多维数据进行操作。
• 能够轻而易举地建立例外和排名报表。
• 制作报表的人员无须具有 AW ，或 SQL 的知识。


BI Beans


BI Beans

• 为交互式分析应用构建组件
• BI Beans 能够集成在任何的 Java 集成开发环境
中 (IDE) ，但在 JDeveloper 中，可以达到最佳效
果
• 不需要 OLAP DML 编程经验


BI Beans
BI Beans 可以在下列 Oracle 产品中使用
：
• Oracle Reports
• Discoverer
• Excel Add-in
• Enterprise Planning and Budgeting


BI Beans 应用程序构架
Forecasting Application

Query Builder Bean Cross Tab Bean Graphic Bean

Data Beans

OLAP API

Relational Views

OLAP_TABLE



使用 JDeveloper 和 BI Beans
建立一个客户化的分析应用

当前的客户应用同时包含了
BI Beans 组件和客户化的
Java 代码 .

BI Beans
• 交互式的客户化分析应用。

• 可以构建一个“胖”客户端或“瘦”客户端。
• 制作的报表人员需要具备 OLAP DML 和 Java 编
程的相关知识。


相关工具介
绍


Oracle 工具
使开发变得更为简单

• Warehouse Builder
• Enterprise Manager
• Analytic Workspace Manager
• BI Beans


Warehouse Builder
• 提供设计环境
• 保存设计规范
• 将设计部署，以建立所有对象的空结构
• 加载数据
• 能够指定随后的数据加载和数据仓库维护的
方法


Enterprise Manager
• Oracle Enterprise Management 工具能够
定义并维护星型模型的元数据。


AW Manager
• 能够简单的根据现有的关系型模型，创建
AW 。
• 创建支持 OLAP 的所有对象。
• 能够浏览 AW 中的对象。
• 能够向 AW 添加 OLAP DML 代码。
• 能够指定随后的数据加载和数据仓库维护的
方法。


BI Beans
• 提供设计环境。
• 以 XML 格式存储设计规范。
• 设计可以被部署到不同的应用服务器中。


使用
Enterprise Manager
和
Analytic Workspace Manager
来构建
OLAP 数据仓库


建立 OLAP 数据仓库的步骤
利用 OEM
 把源数据转化成为星型模型 (Star Schema)
 定义星型模型的元数据 (metadata)
< 完成这一步就得到了 ROLAP 模型 >
利用 AWM
6. 建立分析工作区 (Analytic Workspace, AW)
7. 定义映射到视图的元数据 ( 如果使用 OLAP
API)
< 现在你得到了 MOLAP 模型 >



Step 1
创建星型模型
(OWB 和运行 ETL)



OLAP
Catalog
Step 2
定义 ROLAP 模型的元数据
(OWB 和 Oracle Enterprise
Manager)

Step 1
设计星型模型
(OWB 和运行 ETL)



OLAP
Catalog
Step 2
Manager)

Step 1
设计星型模型
(OWB 和运行 ETL)

Step 3
构造 MOLAP 模型
(OWB 和 Analytic Workspace
Manager)



OLAP
Catalog
Step 2
Manager)

Step 1
设计星型模型
(OWB 和运行 ETL)

Step 3
构造 MOLAP 模型
(OWB 和 Analytic Workspace Step 4
Manager) 汇总数据
(Analytic Workspace Manager)


练习环境介绍
OLAP Server
–Oracle 10g 10.1.04 EE
http://www.oracle.com/technology/software/products/
–Oracle 10.1.04 patch set
–http://metalink.oracle.com

OLAP Client
–Oracle 10g Client
http://www.oracle.com/technology/software/products/
–Analytic Workspace Manager 10.1.0.4
http://www.oracle.com/technology/products/bi/olap/olap.html
–Oracle BI Spreadsheet Add-In
http://www.oracle.com/technology/products/bi/spreadsheet_addin
/index.html


ROLAP
基于关系型结构，进行多维数据的表示和存储
通过在事实表和维表间建立主 / 外键，生成星
型和雪花模型
通过 OLAP API ，执行 SQL 来访问模型和进
行分析


维（ Dimension ）

创建维表
– 级别关键字段，最低级别是主键
– 描述属性字段，每个级别至少一个
– 一般属性字段
– 其他约束，如非空检查
增加一个关系型维对象
– 将逻辑级别名和关键字段做映射
– 定义逻辑级别上的层次
– 对逻辑级别和属性字段做 1 对 1 的映射
– 定义雪花模型中的连接
增加 CWM 元数据


事实表（ Fact ）

对每个维建立外键
至少一个度量字段
适当建立索引


ROLAP
如果通过执行 SQL 可以满足分析需要，则可
以选择 ROLAP ：

 容易实施

 通过 OLAP API 和 SQL 来访问

 通过物化视图（ Materialized View ）来提高性能


D E M O N S T R A T I O N

练习演示
123


在维上建 MV

提供物化的层次视图
每个层次上建一个 MV

Region Product

State

City Sales
Sales by
CREATE
Brand, City
and Month

Time


对维上的 MV 建索引

在每个级别关键字段上建位图索引（ Bitmap
Index ）

Bitmap index

A
B
C
rows
1 0


10g 新功能

访问指导（ Advisor ）
– 通过分析访问工作量来建议 MV
分区变动跟踪和刷新
dbms_mview 包
– tune_mview 可以使 MV 刷新更快


常见问题

ROLAP 模型有 Bug
– dbms_odm 包
重复的对象和字段名
不正确的结构
– MV 生成脚本过大 ( 超过 64K)
– 太多的分区
– 临时表空间太少


问题
• 在 ROLAP 模式中，维表的主键应该建在
哪个级别（ LEVEL ）上？
 最低级别上

• 元数据资料库 (Metadata Repository) 统
称为什么？ OLAP 对象类型是哪两个？
 OLAP Catalog ，抽象数据类型
（ Abstract data types) 和表函数（ Table
function ）

软件
服务器
– 10.1.0.4
– Post-install
客户端
– awm


MOLAP
如果业务需要使用 AW 所提供的扩展分析、预
测和计划功能时，就应该选择 MOLAP 的实现
方法。
 能够通过使用 OLAP DML 来向 AW 加入分析功能

 AW 存储在关系型表中

 可以使用 BI Beans 或其它 SQL 客户端程序来访
问 AW


分析工作区（ Analytic
Workspace ）

• Analytic Workspace 是一种多维数据
类型。
• 该数据类型包含了大量所存数据的描
述信息。


Workspace ）
• 内嵌在 RDBMS 中的计算引擎，对 AW
中的数据进行操作
• 可以使用 OLAP DML 对 AW 中的对
象和数据进行操作
• OLAP_TABLE 表函数向 AW 发送
DML 命令
• 从 AW 中获得的查询结果发送到
OLAP_TABLE


While A
Workspace ）
Do B
End

Program Other
source code information
OLAP
DML

Data
Hierarchy
Formulas and relationships
definitions
equations

Definitions for logical Dimension Measure
groupings of data data data

- CUBES -


9i 分析工作区 (Analytic Workspace)
UID SEQ
BLOB 对象

• AW 以二进制大
123 1
对象 (BLOB)
的方式存储在标
准关系型表中。
• AW 可以跨越行
。

123 2


Workspace ）
可以使用 Oracle OLAP Worksheet* 工具来浏览
Analytic Workspace 中的内容。
-> aw attach global 如果配置相
同，可以按
-> listnames 照左边范例
-> set colwidth 50;set lcolwidth 50; 输入相应的
-> report channel 命令。
-> fulldsc channel
-> fulldsc cost_chg_pp
* 可以在 AW Manager 中获得 OLAP Worksheet 工具

Awm.ico

Workspace ）
下列 Oracle 工具能够自动地按照标准形式创建
AW 和它的对象：

Warehouse Builder

AW Manager

DBMS_AWM APIs


将分析内容加入到 AW 中
OLAP DML 编程

可以使用 Oracle 工具来：
• 创建 Analytic Workspace
• 将对象加入 AW
• 加载数据

通过使用 OLAP DML ，可以将客户
化对象加入到 Analytic
Workspace.


将分析内容加入到 AW 中
OLAP DML 编程

// This is an OLAP DML program called CREATE_CALCULATION_FORMULA

// Name and define the formula object
DEFINE PROFIT FORMULA DECIMAL <CHANNEL CUSTOMER PRODUCT TIME>

// Give it a long description
LD 'Profit as defined by Sales less Cost'

// Provide the arithmetic calculation
EQ sales - extended_cost

// Call a program to create a measure using this formula
call create_measure_from_formula('formula_name=PROFIT
cube_name=UNITS_CUBE display_name=Profit')


AWM2 的特性

映射维度
存储
– 压缩组合
– 维度顺序
– 分区
– 规则
– 预汇总
– 缓存



练习演示


AWM2 的特性

映射维度
存储
– 压缩组合
– 维度顺序
– 分区
– 规则
– 预汇总
– 缓存


压缩组合（ Compressed
Composite ）
一般的组合包括：
– 所有的叶结点的值
– 所有预计算的合计值
– 所有合计值

如果数据是稀疏的，那么
很多合计可能只对一个值
来做，也就是说很多合计
的值是相同的。


压缩组合（ Compressed
Composite ）
自动压缩
对重复值只存储一次
减少所占磁盘和内存空间
提高合计速度


何时使用压缩组合？

使用压缩组合的条件
– 用 SUM 或 NOAGG 方法
– 数据稀疏
时间维：
– 如果到月或更高级别，不使用
– 如果到日，可以使用
– 如果到周，可以试试


维度顺序
对于压缩组合 :
– 密集维必须在压缩组合的维度前
– 压缩组合中的维度可任意排列

对于正常组合 :
– 维度由大到小排列


分区
分区可以将立方体再分成更小的存储部分，每
部分都有自己的组合

控制组合和变量的大小
– 可以全部加载到内存中，这样计算会快

可以并行地加载和计算数据

分区所在级别以下各级会自动预计算


规则

压缩组合时，只有 SUM 和 NOAGG 方法可
以使用

非压缩组合时，可以用所有的计算方法

可以选择层次进行计算


预汇总

如果是压缩组合，全部做预汇总

否则选择级别做预汇总
– 基于以下规则 :
希望在哪个级别提高查询响应速度 ;
平衡每个级别下的“孩子”数；


缓存

动态汇总的值可以记录在缓存中

缓存的值不会随数据的改变而自动刷新

适用于只读型应用


大数据量处理

多种物理存储模式
MULTI 访问方式
分区
并行
RAC 和网格计算


9i Release 2 存储模式
AW$ 表

SALES SALESAW$ Table Oracle Data File

AW$SALES

SQL> desc aw$sales
Name Null? Type
------------------ -------- ------------
XTNUM NUMBER(8)
AWLOB BLOB


AW$ 表
AW$SALES Oracle Data File

0 – 20 GB
SALES
20 – 40 GB

40 – 60 GB

60 – 80 GB

80 – 100 GB

通过增加新的记录来满足数据扩展


AW$ 表分区
AW$SALES Oracle Data Files

0 – 20 GB
SALES
20 – 40 GB

40 – 60 GB

60 – 80 GB

80 – 100 GB

通过表分区的方法，对 AW$ 表进行分区


Oracle10g 存储模式

SALES

UNITS

COST

FORECAST_SALES
SALES
FORECAST_UNITS

分析工作区（ AW ）中的对象分别存储在不同记录中


Oracle10g 存储模式

SALES

UNITS

COST

FORECAST_SALES
SALES
FORECAST_UNITS

通过表分区的方法，对 AW$ 表进行分区


MULTI 访问方式

9i Release 2 访问方式
– Read only
没有对分析工作区（ AW ）加锁
– Read write
对分析工作区（ AW ）加锁，进行写操作
– Read write exclusive
对分析工作区（ AW ）加锁，进行读和写操作


MULTI 访问方式

10g MULTI 访问方式
– 允许在多个会话中，对 AW 进行读 - 写操作
– 允许对 AW 中的对象分别进行写操作


MULTI 访问方式

AW ATTACH sales MULTI AW ATTACH sales MULTI
ACQUIRE actual_sales ACQUIRE forecast_sales

Load new sales data Run forecasts

UPDATE MULTI sales UPDATE MULTI sales
COMMIT COMMIT
RELEASE actual_sales RELEASE forecast_sales


MULTI 访问方式

通过不同的会话同时进行：
– 并行数据加载
– 汇总
– 分配
– 预测
– ……


分区

对 AW 中的对象进行分区
每个分区作为一条记录存在 AW$ 表中
分区类型
– RANGE
– LIST
– CONCAT


分区

RANGE 分区
– 根据维值的范围分区

Customers less than 1000


Sales Customers less than 3000




分区

LIST 分区
– 根据维值的列表分区

<‘JAN03’,’FEB03’,’MAR03’>

<‘APR03’,’MAY03’,’JUN03’>

Sales <‘JUL03’,’AUG03’,SEP03’>

<‘OCT03’,’NOV03’,’DEC03’>

<‘JAN04’,’FEB04’,’MAR04’>


分区

CONCAT 分区
– 根据 CONCAT 维中的基维分区

TIME2000 dimension 什么是
CONCAT 维
TIME2001 dimension
？

Sales TIME2002 dimension

TIME2003 dimension

TIME2004 dimension


分区

CONCAT 维
– 由多个物理维组成的一个逻辑维

TIME2000 dimension

TIME2001 dimension
TIME

TIME2002 dimension

TIME2003 dimension

TIME2004 dimension


分区

SALES Y2001 partition

SALES


SALES 作为一个单一变量被访问



动手练习


问题
• AW 以什么方式存储在关系型表中？
 二进制大对象 (BLOB)

• 通过使用什么语言，可以将客户化对象加
入到 AW 中？
 OLAP DML



EXCEL 访问演示


集成的 RDBMS-
MDDS

– 单一 RDBMS-MDDS 进程
– 单一数据存储
– 单一的管理工具
– 单一的安全角色
– 单一的 API 及 SQL 访问
– 利用关系数据库的成熟技术（备份，可靠性，安全性等等）


测试案例
使用已有 OSA 应用
14 个度量
时间维 — 周、月、年 (260)
产品维 (4,220 ), 客户维 (7,804) 和销售渠道维 (22)
在产品维和客户维上层次很多
2 百 90 万条记录
在 6G 内存的服务器上运行
– 运行 616 分钟
– 所占磁盘空间 100GB


测试案例（ AWM10g ）
使用单 CPU 、 2G 内存服务器
所有维度组成一个压缩组合
在时间维的年度级别上建分区
运行 51 分钟，所占磁盘空间 1.6GB
比原来快 12 倍，存储空间只有 1/60


ORACLE OLAP 继承了 DB 的特性

 高度的安全性 1 Node 2 Nodes 3 Nodes 4 Nodes

 网格和 RAC 技术
Concurrent Users 1,250 2,500 3,750 5,000
 并行计算和分区 Total Queries per Second 210 412 624 812

 大量的数据计算
6,000

5,000

4,000

Concurrent Users
3,000
Total Queries per Second
2,000

1,000

0
1 Node 2 Nodes 3 Nodes 4 Nodes


抽象数据类型实例 (ADT) ...
1. 创建 ADT 记录对象 create type time_type_row as object (
month varchar(10),
month_label varchar(6),
quarter varchar(3),
quarter_label varchar(8),
year varchar(3),
year_label varchar(5));

2. 创建表对象 create type time_type_table
as table of time_type_row ;

抽象数据类型提供了一种方法，把非关系型数据映射到关
系型的数据格式


表函数技术
实例 …
将表函数的定义嵌在关系型视图的定义中：
create or replace view time_view as
select *
from table(OLAP_TABLE(‘production.sales DURATION query',
'TIME_TYPE_TABLE',
'limit time to levelrel.time ''month''',
'DIMENSION month FROM time
MEASURE month_label FROM name.time
MEASURE quarter FROM time.qtr
MEASURE quarter_label FROM time.qtr.name
MEASURE year FROM time.year
MEASURE year_label FROM time.year.name'
));


Oracle 商务智能
Oracle Enterprise
Oracle Oracle Oracle Oracle Excel Oracle Planning &
Discoverer
HTML DB Reports Discoverer Add-In BI Beans Budgeting
OLAP

Database
OLAP Option: Query Analysis Planning

Oracle Warehouse Builder Analytic Workspace Manager

OLAP 平台
Oracle Excel Oracle
EPB 客户应用第三方工具第三方应用
Add-In Discoverer

Business Intelligence Beans

OLAP API

SQL

Database
OLAP Option: Query Analysis Planning

Oracle Warehouse Builder

Oracle OLAP 的结构
BI Beans, Reports, Discoverer, Excel-AddIn

OLAP API

R-OLAP M-OLAP
SQL (OLAP DML)
(SQL)

Oracle Database Anyalytic Workspaces (AW) OLAP
DML
SQL
Objets Relation OLAP &
(Tables, Materialized Views) Catalog Objets Multidimension SQL
(Cubes, Dimensions)

预测计划
Data Warehouse
What-If 分析计算


构建 OLAP 数据仓库开始决策分析
使用 Enterprise Manager 和
AW Manager 的流程
OLAP
Catalog
Dimension
OLAP Dimension
Catalog View Cube
over
Dimension the Dimension
Dimension AW Dimension
Cube Cube

1. 2. 3. 4. 5. 6.
创建使用使用 AW Manager AW Manager 使用 Discoverer
星型模型 Enterprise Analytic 会自动地会自动地 Plus OLAP
Manager Workspace 在 AW 中将多维元数或其他 SQL 工具
定义多维元数据 Manager 创建视图添加到查阅
并添加至创建 AW OLAP Catalog AW 中的数据
OLAP Catalog 并添加
分析性内容


开始决策分析
构建 OLAP 数据仓库
使用 OWB (Paris) 的流程
OLAP
Catalog
Dimension
OLAP Dimension
Catalog View Cube
over
Dimension the Dimension
Dimension AW Dimension
Cube Cube

1. 2. 3. 4. 5. 6.
使用
Warehouse 使用使用 Warehouse Warehouse 使用 Discoverer
Builder Warehouse Warehouse Builder Builder Plus OLAP
把数据 Builder Builder 会自动地会自动地向或其他 SQL 工具
从不同的系统把多维元数据创建一个 AW 在 AW 中 OLAP Catalog 查阅
转换加载到定义到并加入根据所需的加入 AW 中的数据
星型模型中 OLAP Catalog 中分析性内容 ADT 多维元数据
创建视图


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