如何将传统大数据团队的多维数据分析转型为OLAP Warehouse？

多维模型中,记录被组织成不同的维度,每个维度包括由概念层次结构描述的多个抽象层次。该数据组织方式支持用户灵活地从各种角度查看数据。存在许多 OLAP 数据立方体操作来演示这些不同的视图,允许交互式查询和搜索手头的记录。所以呢,OLAP 支持交互式数据分析的用户友好环境。

传统大数据面临的挑战

考虑要对多维数据施行的 OLAP 操作。该图显示了商店销售额的数据立方体。多维数据集包含维度、 位置、时间和项目,其中位置与城市值相关,时间与季度相关,项目与项目类型相关，搞起来。。

在传统SQL关系型数据库中， 需要关联订单表、产品表、地域表、时间表等，进行复杂的嵌套查询，且当数据量达到10亿条时直接查询Hive数据仓库可能需要几分钟才能完成，无法满足实时或准实时的分析需求。这导致了效率低下、响应缓慢的问题，影响了业务决策的速度，痛并快乐着。。

OLAP 的优势与适用场景

当您需要分析 2023年第三季度， 华北地区所有产品的销售额Top10，按月份拆分时用传统的SQL查询关系型数据库,需要关联订单表产品表地域表时间表,后来啊查询耗时10秒以上,甚至超时?当你想对比 不同渠道、不同地区的用户转化率 时,需要写复杂的嵌套查询,还得担心数据重复或遗漏?当数据量达到10亿条时,直接查询Hive数据仓库,等待时间可能长达几分钟,根本无法支持实时或准实时的分析需求?

什么是 OLAP？

联机分析处理是一种旨在简化复杂的数据分析过程的技术。它允许用户快速访问和处理大量多维数据集，以便进行深入的洞察和决策。与传统的联机事务处理系统不同，OLAP 系统侧重于支持报表和分析而不是实时交易处理，这是可以说的吗？。

构建 OLAP Warehouse 的关键步骤

星型模型 vs 雪花模型

在至关重要。星型模型是最常用的模型之一：事实表连接到维度表。雪花模型进一步优化了维度表的结构化程度：每个维度都扁平化为单独的表格，我惊呆了。。

模型	优点	缺点
星型	简单易懂	维度表中可能存在冗余
雪花	减少冗余	结构更复杂

ETL 流程

ICU你。 ALTER COMPUTE NODE SET WAREHOUSE="xxx" Extract : 从各种来源提取原始数据Load : 将提取的数据加载到目标存储库Transform : 清理、 转换和整合数据以满足 OLAP Warehouse 的需求，我们都曾是...

关键操作：钻取、切片、切块、旋转

• 钻取 : 改变维的层次级别
• 切片 : 选择一个或多个维度的特定成员
• 切块 : 一边选择多个维度的多个成员
• 旋转 : 改变数据的轴

实现 OLAP 功能

基于 MDD 的 OLAP 产品比较 产品主要功能适用场景MDD Cloud云原生 OLAP 服务快速部署规模大 OLAP 应用HBase + Presto分布式存储+SQL引擎方案大数据场景灵活 方案 数据库选择: HBase vs Presto HBasePresto适用场景NoSQL 分布式存储平台SQL 查询引擎适合存储非结构化/半结构化数据适合快速施行复杂 SQL 查询，加油！

技术细节与配置

• 最大集群数: 最大集群数是指可以并行运行的最大节点数量。 创建时间: 创建时间的相对时间表示相对于某个参考点的持续时间。 warehouseState: warehouseState 表示仓库的状态是否可用或暂停状态。 娱乐AILABLE/SUSPEND: Available 表示仓库可用；Suspend 表示仓库暂停状态. id: 数据唯一标识符. 配置:ALTER WAREHOUSE { SUSPEND | RESUME } 等配置命令用于管理仓库的状态.