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區(qū)分開來。數(shù)據(jù)倉庫的關鍵技術包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉換、加載和維護技術。聯(lián)機分析處理（olap）是以海量數(shù)據(jù)為基礎的復雜分析技術。它支持各級管理決策人員從不同的角度快速靈活地對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行復雜查詢和多維分析處理，并且能以直觀易懂的形式將查詢和分析結果展現(xiàn)給決策人員?？梢哉f：聯(lián)機分析處理是數(shù)據(jù)倉庫之上的增值技術，值得深入探討與研究。

一、OLAP概述

OLAP是關系型數(shù)據(jù)庫之父E.F.Codd在1993年提出的多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念。OLAP是針對特定問題的聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問和分析，通過對信息很多種可能的觀察形式進行快速、穩(wěn)定、一致和交互性的存取，允許管理決策人員對數(shù)據(jù)進行深入觀察。

1.數(shù)據(jù)倉庫中用于OLAP的常用數(shù)據(jù)模式

數(shù)據(jù)倉庫模式是數(shù)據(jù)倉庫的核心和基礎，是影響信息組織和查詢的關鍵因素。因此一個有效的數(shù)據(jù)倉庫模式就成為數(shù)據(jù)倉庫設計的關鍵所在。在實際的應用當中是通過OLAP來進行分析，因此數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的模式結構應該便于分析。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)模式以ER圖和二維表為主，而在數(shù)據(jù)倉庫中則以多維模式為主。數(shù)據(jù)倉庫的模式現(xiàn)在常用的有星形模式、雪花模式和星座模式。在數(shù)據(jù)倉庫中，依據(jù)所選定的主題、所要存儲的數(shù)據(jù)內(nèi)容、支持數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)環(huán)境、對象間的關系來決定使用哪種模式。

（1）星型模式

星型模式可能是最簡單的數(shù)據(jù)倉庫模式。因為它的實體關系圖是從一個中心表向外輻射連接各維表，看起來像是一個星星。

星型模式主要有如下優(yōu)點：在星型模式中進行的復雜查詢，可以直接通過各維的層次比較、上卷、下鉆等操作完成，大大減少用戶的查詢響應時間；大量的商業(yè)智能工具（BI）都支持星型模式；星型模式既可以被用在簡單的數(shù)據(jù)集市上也可以被應用在巨型數(shù)據(jù)倉庫上。

（2）雪花模式

雪花模式是一種比星型模式更繁雜的數(shù)據(jù)倉庫模式，實際上它也是星型模式的一種。因為從它的實體關系圖上看像雪花狀，所以它就被稱為雪花模式。

雪花模式通過對維表的規(guī)范化來消除冗余的數(shù)據(jù)。它的優(yōu)點是通過最大限度地減少數(shù)據(jù)存儲量以及把較小的規(guī)范化表（不是大的非規(guī)范化表）聯(lián)合在一起來改善查詢性能。由于采取了規(guī)范化和各維表較低的粒度，雪花模式增加了應用程序的靈活性。但雪花模式也增加了用戶必須處理的表的數(shù)量，增加了某些查詢的復雜性。

（3）星座模式

星座模式是星型模式的直接擴充，為了表示多個事實間的關系，可以共享多個維，這些共享維對每個擁有它的事實表來說都具有相同的意義。將多個星型模式連接在一起構成一種新的模式，稱為星座模式。

2.OLAP的多維分析操作

在數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)過程中，通過使用一定的數(shù)據(jù)模式建立多維數(shù)據(jù)結構——立方，通過在多維數(shù)據(jù)結構上的多種操作來完成分析人員與決策人員的分析需求。這些操作包括：鉆?。╮ollup和drilldown）、切片（alice）和切塊（dice）、以及旋轉（pivot）等。鉆取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鉆?。╮ollup）和向下鉆?。╠rilldown）。rollup是在某一維上將低層次的細節(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drilldown則相反，它從匯總數(shù)據(jù)深入到細節(jié)數(shù)據(jù)進行觀察或增加新維。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，則是切片；如果有三個，則是切塊。旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）。

OLAP通過對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行相應的操作從多個角度、多個側面進行快速、一致和交互地存取，從而使分析人員能夠對數(shù)據(jù)進行深入的分析觀察。

3.OLAP的實現(xiàn)方法

OLAP有多種實現(xiàn)方法，根據(jù)存儲數(shù)據(jù)的方式不同可分為MOLAP、ROLAP和HOLAP。MOLAP表示基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)（MultidemensionalOLAP）。按照主題定義的OLAP分析所要的數(shù)據(jù)，生成并存儲成多維數(shù)據(jù)庫形成“超立方體”的結構。生成的多維立方體已經(jīng)計算并生成了一些匯總值，當用戶發(fā)出請求時，從多維立方體而不是數(shù)據(jù)倉庫中取得數(shù)據(jù)，響應時間快。但由于多維立方體的生成造成了數(shù)據(jù)的存儲空間增大，并且在多維立方體中不可能存儲大量的細節(jié)數(shù)據(jù)，綜合數(shù)據(jù)較多，所以分析的顆粒不會太細。

ROLAP表示基于關系數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)（RelationalOLAP）。ROLAP以關系型結構進行多維數(shù)據(jù)的表示和存儲，只存儲數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)之間的映射關系，是真正的關系物理存儲在數(shù)據(jù)倉庫。進行多維分析時，OLAP服務器根據(jù)定義的模型和用戶的分析需求從數(shù)據(jù)倉庫中取得數(shù)據(jù)，進行實時分析。這樣增加了響應時間，但相對MOLAP節(jié)省了空間，并且可以分析到具體細節(jié)數(shù)據(jù)，即考察數(shù)據(jù)的顆粒度較小。當分析應用的靈活性較大或進行多因素分析預側時，應以ROLAP為主。

HOLAP表示基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)（HybridOLAP），如低層是關系型的、高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。

二、OLAP技術在電力行業(yè)的應用前景

隨著管理信息系統(tǒng)的發(fā)展，電力行業(yè)積累了大量基礎數(shù)據(jù)，越來越多的電力企業(yè)認識到只有靠充分利用、發(fā)掘其現(xiàn)有數(shù)據(jù)，才能做出正確及時的決策，從而實現(xiàn)更大的經(jīng)濟效益，商業(yè)智能也隨即被引入電力行業(yè)參與企業(yè)決策。商業(yè)智能的過程是從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行清理、轉換、重構后存入數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)場中，然后用合適的查詢、分析、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP工具對信息進行處理，最后將有用信息呈現(xiàn)在用戶面前，轉變?yōu)闆Q策。因此，電力企業(yè)需要在這些原始數(shù)據(jù)的基礎上，構建企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫和OLAP系統(tǒng)，對大量數(shù)據(jù)進行提取、分析，并將分析結果以多維視圖的方式展示給決策者。

通過最大限度地利用電力企業(yè)資源中的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整理為信息，再升華為知識，為電力行業(yè)管理層提供面向企業(yè)經(jīng)營決策和面向生產(chǎn)統(tǒng)計、分析的功能，為決策者提供最為有效和準確的數(shù)據(jù)依據(jù)，提供高層決策參考，對制定行業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展目標、市場策略，促進業(yè)務發(fā)展，完善服務質(zhì)量，提高客戶滿意度等提供支持，從而提高風險控制能力和經(jīng)營決策能力，提高企業(yè)的競爭力。

當前電力行業(yè)中，OLAP的研究現(xiàn)狀可用下表1展示如下。

通過OLAP技術進行分析，系統(tǒng)展現(xiàn)給決策者的不再是一張張二維表格，而是豐富多彩的各種圖表。通過圖表的直觀展現(xiàn)，各種數(shù)據(jù)的比較一目了然，決策者還可以在圖表中對數(shù)據(jù)進行相應的操作，找出決策者關心的數(shù)據(jù)。

三、結束語

多維數(shù)據(jù)分析（OLAP分析）作為決策支持系統(tǒng)提供的主要分析手段之一，通過對多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取鉆取、切片、切塊、旋轉等操作來剖析數(shù)據(jù)，使決策者能從多個角度、多側面地觀察數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息內(nèi)涵。OLAP技術在電力行業(yè)的應用，將更有利于電力企業(yè)決策者抬高決策水平，增強電力企業(yè)的競爭能力。