OLAP
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Apache Kylin v2.4.1 正式发布
Apache Kylin社区于日前宣布：Apache Kylin v2.4.1 正式发布！欢迎大家下载使用。Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，提供 Hadoop 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力，支持对超大规模数据进...
Kyligence 发表了文章 • 2018-09-11 14:47
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关于使用spark做olap靠谱么？有没有成熟案例？
我叫小根 回复了问题 • 2018-05-14 11:03
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Smartbi与Kyligence宣布完成双方产品双向认证
定位于前端数据分析，对接各种业务数据路、数据仓库和大数据平台的“思迈特大数据分析软件”（简称Smartbi Insight），整合了各行业数据分析和决策支持的功能需求，满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、自助探...
大麦 发表了文章 • 2018-01-09 09:16
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【数据蒋堂】第6期：我们需要怎样的OLAP？
被狭义化的OLAPOLAP是商业智能应用中重要的组成部分，这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由用户，特别是业务人员，面对数据进行各种分析操作。但是，现在的OLAP概念被严重狭义化了。说到OLAP，基本上仅...
润乾软件 发表了文章 • 2017-06-28 15:18
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秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别
今天，在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖...
datakong 发表了文章 • 2017-05-12 09:22
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OLAP解析与发展方向
前言：数据分析领域自2010前后一直占据了全球信息技术的核心地位，OLAP的需求并未随着Hadoop的流行而消亡，而是被越来越理智的认可——“数据再多也需要分析、分析的主要需求还是交互查询”。本文概括了OLAP的本质原...
大麦 发表了文章 • 2016-11-28 09:56
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执行SSIS包报错：更新cube失败，但是没有说明具体的
windy000001 发起了问题 • 2016-11-25 10:28
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OLAP春风得意，你造吗？
自有数据库以来，数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、...
大麦 发表了文章 • 2016-11-17 13:50
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olap连接analysis service报错：This connection encountered an exception while executing a query.
windy000001 发起了问题 • 2016-10-09 17:25
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OLAP数据库处理速度很慢，优化方法
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2016-03-02 16:40
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关于Oracle DB OLAP选件与essbase的问题
seng 回复了问题 • 2015-11-24 23:17
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OLAP 存储引擎中存在错误: 处理“V Fact MZJZ”分区时出错，该分区属于 YLZGSSAS 数据库的“运营信息”多维数据集的“门诊就诊信息”度量值组。
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2015-11-03 13:45
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BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪？
gogodiy 回复了问题 • 2015-10-26 11:25
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天善智能数据仓库基础知识讲解（OLAP&OLTP）
原文地址：天善智能数据仓库基础知识讲解（OLAP&OLTP）现在我们已经提供了更加高清、内容更丰富的视频教程，您可以前往优酷观看，或者天善学院观看。该视频是天善智能Cognos网络培训班上课实录，由天善金牌讲...
天善智能 发表了文章 • 2015-10-11 23:24
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设计和实现OLAP解决方案
第一讲 简介首先，啥叫数据仓库？数据仓库就是数据的仓库！用外文说叫Data Warehouse，简称DW。是不是哐当倒下一片啊，要不咱换个专业点的说法？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变...
哥本哈士奇 发表了文章 • 2015-10-04 19:13
首先，定义给出，OLTP（on-line transaction process）联机事务处理，OLAP(on-line analytic process)联机分析处理。前者用于业务处理，强调系统的快速、稳定、以及一致性。后者用于企业分析处理，强调业务的表达以... 显示全部 »
首先，定义给出，OLTP（on-line transaction process）联机事务处理，OLAP(on-line analytic process)联机分析处理。前者用于业务处理，强调系统的快速、稳定、以及一致性。后者用于企业分析处理，强调业务的表达以及分析交互性，后者的数据通常来源与前者。
他们的产生要追溯到蛮久之前了，最开始阶段，约莫60年代时，是只有OLTP的，发展到了90年代，93年的时候，跟现在很多企业以及能认识到的一样，关系数据库之父E.F.CODE认为OLTP已满足不了企业的数据查询分析统计等需求，提出了多维数据库多维分析的概念，他发表了OLAP的12项准则，由此OLAP的概念便慢慢被行业接受开来。
对应到我们现在的BI项目里，OLTP系统通常会指的是我们的各个业务系统，用户在其中每天进行着重复的操作，单据录入，档案维护，使得企业业务运营正常展开，OLAP系统可指我们的多维数据库，亦可以意指我们的BI系统，具体情况下会有不同意思。强调的是用于分析的系统，用于监控企业运用，发现问题，分析问题。
OLAP又可分为MOLAP、ROLAP、HOLAP，MOLAP存定义存聚合数，ROLAP通常存定义不存聚合（有时也有聚合表），HOLAP介于上述两者之间。
大概10年前的时候,MOLAP是很流行的，大部分项目中都要配置OLAP数据库，即多维数据库，那些年将BI的技术定义为三大块：数据仓库、OLAP、数据挖掘，也是这个情况了。十年河东十年河西，果然，现在很多企业都放弃了MOLAP，转向ROLAP产品了，这一状况，也与现在硬件的升级，内存等资源的性价比更合理有关。现在的主流产品，BIEE、BO、COGNOS的FM，都是类ROLAP的，微软SSAS、ORACEL收购的HYPERION的ESSBASE(不知还有无，以前真的很火），COGNOS TR，SAP BW等，都以MOLAP为基础的。至于现在新出现的Qlikview，设计为在内存中进行关联组合查询，就有点不太好归类了。
他们的产生要追溯到蛮久之前了，最开始阶段，约莫60年代时，是只有OLTP的，发展到了90年代，93年的时候，跟现在很多企业以及能认识到的一样，关系数据库之父E.F.CODE认为OLTP已满足不了企业的数据查询分析统计等需求，提出了多维数据库多维分析的概念，他发表了OLAP的12项准则，由此OLAP的概念便慢慢被行业接受开来。
对应到我们现在的BI项目里，OLTP系统通常会指的是我们的各个业务系统，用户在其中每天进行着重复的操作，单据录入，档案维护，使得企业业务运营正常展开，OLAP系统可指我们的多维数据库，亦可以意指我们的BI系统，具体情况下会有不同意思。强调的是用于分析的系统，用于监控企业运用，发现问题，分析问题。
OLAP又可分为MOLAP、ROLAP、HOLAP，MOLAP存定义存聚合数，ROLAP通常存定义不存聚合（有时也有聚合表），HOLAP介于上述两者之间。
大概10年前的时候,MOLAP是很流行的，大部分项目中都要配置OLAP数据库，即多维数据库，那些年将BI的技术定义为三大块：数据仓库、OLAP、数据挖掘，也是这个情况了。十年河东十年河西，果然，现在很多企业都放弃了MOLAP，转向ROLAP产品了，这一状况，也与现在硬件的升级，内存等资源的性价比更合理有关。现在的主流产品，BIEE、BO、COGNOS的FM，都是类ROLAP的，微软SSAS、ORACEL收购的HYPERION的ESSBASE(不知还有无，以前真的很火），COGNOS TR，SAP BW等，都以MOLAP为基础的。至于现在新出现的Qlikview，设计为在内存中进行关联组合查询，就有点不太好归类了。
我来八一八吧。
OLAP，这个东西啊，他的出现有好些年头了，E.F.Codd都对OLAP好像有过12条定义，你有兴趣的话可以去看看。
OLAP是分ROLAP和MOLAP的，区别是ROLAP存汇总的定义不存数，而MOLAP存定义也存数了。
毫无疑问，ROLAP省... 显示全部 »
OLAP，这个东西啊，他的出现有好些年头了，E.F.Codd都对OLAP好像有过12条定义，你有兴趣的话可以去看看。
OLAP是分ROLAP和MOLAP的，区别是ROLAP存汇总的定义不存数，而MOLAP存定义也存数了。
毫无疑问，ROLAP省... 显示全部 »
我来八一八吧。
OLAP，这个东西啊，他的出现有好些年头了，E.F.Codd都对OLAP好像有过12条定义，你有兴趣的话可以去看看。
OLAP是分ROLAP和MOLAP的，区别是ROLAP存汇总的定义不存数，而MOLAP存定义也存数了。
毫无疑问，ROLAP省空间，但是在机器性能不够好的时候会慢，而MOLAP费空间，但是速度会快一些（事实上，数据量太大的时候，两者都慢）。MOLAP走的是牺牲空间换取时间的路子。
因此呢，在OLAP发展的历程中，是十年河东十年河西再十年河东，最开始是ROLAP然后是火了MOLAP，然后现在机器性能上来之后又是ROLAP了。机器性能上来了，表现在HANA可以搞几个T的内存配置机器。而大数据平台下也有相应的OLAP方案了。
好了。你的问题
1、OLAP是为了大量数据的查询而生，这也不算错，不过我宁愿认为数据仓库系统或者决策支持系统（BI前身的术语）的出现，是做业务和做统计功能的分离的需要。好像也是E.F.Codd大神那么多年前提出来的，真的很多年。
OLAP的牛，在于它的多维，在于灵活的切片旋转上钻下钻。在于可以基于它让用户自己动起来。探索问题，定位原因。这个我以前有帖子说过，有空的话可以看看。 http://www.flybi.net/question/47
2、OLAP必然是基于数据仓库比较好。如果你做CUBE，MOLAP，则会基于数据仓库或者数据集市去加载CUBE。如果你用ROLAP，你最好基于数据仓库去建立语义层，譬如COGNOS的FM，BIEE和BO也有类似的层。
3、几十几百T的MOLAP，我估计一般服务器承载不了。或者ROLAP可以，毕竟你查询如果涉及到的数据量不大的时候应该还可以。
数据抽取没什么特别，制定好增量策略，没有谁会总是跑全量，因此你需要描述一下你的增量。
而且，并非业务系统里所有字段，所有表都是有必要进数仓的。
4、其他，也没太多了，其实OLAP理解了之后，真的很好学，也很好用，是BI里一个不过时的概念。多维的概念，理解了就好，非常的强大。曾经在一次，碰到客户一个高级总监，他一直说Root cause分析这些的，说到底，还是基于OLAP的多维分析再上钻下钻切片等。 现实世界很复杂，但是很多东西以多维的角度来理解，就发现会变简单很多。
OLAP，这个东西啊，他的出现有好些年头了，E.F.Codd都对OLAP好像有过12条定义，你有兴趣的话可以去看看。
OLAP是分ROLAP和MOLAP的，区别是ROLAP存汇总的定义不存数，而MOLAP存定义也存数了。
毫无疑问，ROLAP省空间，但是在机器性能不够好的时候会慢，而MOLAP费空间，但是速度会快一些（事实上，数据量太大的时候，两者都慢）。MOLAP走的是牺牲空间换取时间的路子。
因此呢，在OLAP发展的历程中，是十年河东十年河西再十年河东，最开始是ROLAP然后是火了MOLAP，然后现在机器性能上来之后又是ROLAP了。机器性能上来了，表现在HANA可以搞几个T的内存配置机器。而大数据平台下也有相应的OLAP方案了。
好了。你的问题
1、OLAP是为了大量数据的查询而生，这也不算错，不过我宁愿认为数据仓库系统或者决策支持系统（BI前身的术语）的出现，是做业务和做统计功能的分离的需要。好像也是E.F.Codd大神那么多年前提出来的，真的很多年。
OLAP的牛，在于它的多维，在于灵活的切片旋转上钻下钻。在于可以基于它让用户自己动起来。探索问题，定位原因。这个我以前有帖子说过，有空的话可以看看。 http://www.flybi.net/question/47
2、OLAP必然是基于数据仓库比较好。如果你做CUBE，MOLAP，则会基于数据仓库或者数据集市去加载CUBE。如果你用ROLAP，你最好基于数据仓库去建立语义层，譬如COGNOS的FM，BIEE和BO也有类似的层。
3、几十几百T的MOLAP，我估计一般服务器承载不了。或者ROLAP可以，毕竟你查询如果涉及到的数据量不大的时候应该还可以。
数据抽取没什么特别，制定好增量策略，没有谁会总是跑全量，因此你需要描述一下你的增量。
而且，并非业务系统里所有字段，所有表都是有必要进数仓的。
4、其他，也没太多了，其实OLAP理解了之后，真的很好学，也很好用，是BI里一个不过时的概念。多维的概念，理解了就好，非常的强大。曾经在一次，碰到客户一个高级总监，他一直说Root cause分析这些的，说到底，还是基于OLAP的多维分析再上钻下钻切片等。 现实世界很复杂，但是很多东西以多维的角度来理解，就发现会变简单很多。
个人看法：不同的使用者，从不同的需求出发，按照不同的维度，会得到不同的结果。OLAP就是尽可能将所有的维度条件及聚合值都准备好，供使用者自行挑选搭配使用。
比如对于企业的决策层来说，他不会去看最明细数据，但是有可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据；也有可能需要从... 显示全部 »
比如对于企业的决策层来说，他不会去看最明细数据，但是有可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据；也有可能需要从... 显示全部 »
个人看法：不同的使用者，从不同的需求出发，按照不同的维度，会得到不同的结果。OLAP就是尽可能将所有的维度条件及聚合值都准备好，供使用者自行挑选搭配使用。
比如对于企业的决策层来说，他不会去看最明细数据，但是有可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据；也有可能需要从组织结构观察数据、或者从日期时间维度来分析数据，这就使用到了下钻、切边、切块、转轴等功能。
对于中层管理者来说，他既要观察与他所处层级匹配的汇总数据，又能分析到所属每个员工的明细数据，更多的时候是方便在两者之间自由切换查询，这时候上卷、下钻就是个很常用的功能。
以上仅为个人观点。
比如对于企业的决策层来说，他不会去看最明细数据，但是有可能需要下钻到比较粗的粒度观察数据；也有可能需要从组织结构观察数据、或者从日期时间维度来分析数据，这就使用到了下钻、切边、切块、转轴等功能。
对于中层管理者来说，他既要观察与他所处层级匹配的汇总数据，又能分析到所属每个员工的明细数据，更多的时候是方便在两者之间自由切换查询，这时候上卷、下钻就是个很常用的功能。
以上仅为个人观点。
注：本人多年未在项目实操中使用Essbase，所说一切均缺乏实践检验，仅供参考。
1. Essbase是Hyperion的产品，因为Hyperion在2008年被Oracle以35亿美元收购，从此转入Oracle旗下。而Oracle从前自己也有一套OLAP... 显示全部 »
1. Essbase是Hyperion的产品，因为Hyperion在2008年被Oracle以35亿美元收购，从此转入Oracle旗下。而Oracle从前自己也有一套OLAP... 显示全部 »
注：本人多年未在项目实操中使用Essbase，所说一切均缺乏实践检验，仅供参考。
1. Essbase是Hyperion的产品，因为Hyperion在2008年被Oracle以35亿美元收购，从此转入Oracle旗下。而Oracle从前自己也有一套OLAP产品，也是MOLAP架构，叫做Oracle Express，在MOLAP市场占有率上估计不到Hyperion Essbase的五分之一，也有配套的前端工具Discover，这东西好像我2001年的时候用过一次从此再没有听说人用过。不过Oracle在Express上投入了相当大的精力，可以跨OLTP和OLAP两种不同特质的数据源写SQL，Essbase不能支持这种功能。应该说这产品其实可能也没那么差，但总的说来销售的不是很好，而Oracle收购了Hyperion以后，由于产品线的重叠，一定程度上来说Express都是Oracle次要的选择。
2. 所以，如果你所说的Oracle DB OLAP部件是Express的话，和Essbase相比，除功能外，你最需要关注的是：价格，以及你的需求是不是非得Essbase不可。
3. MOLAP的功能和ROLAP还是有很大的差异，主要在于查询的效率以及丰富的函数等功能的差异，这不妨碍你在Oracle里面还是按Star Schema里面构建模型，然后加载人Essbase或者Express中。
4. 各种MOLAP产品都是Cube（立方体）模式，虽然建模方式大同小异，但存储方式都有很大差异。而Cube模式都非常注重对于Fact Measurement的属性定义，roll up计算规则，维度的hierarchy等定义，以方便计算。他们是特殊的多维模型，但和Ralph Kimball的维度建模又不太一样，具体区别一言难尽。
5. 另外Essbase有不可忽视的功能就是数据回写，在分摊计算等方面具有非常卓越的能力。
1. Essbase是Hyperion的产品，因为Hyperion在2008年被Oracle以35亿美元收购，从此转入Oracle旗下。而Oracle从前自己也有一套OLAP产品，也是MOLAP架构，叫做Oracle Express，在MOLAP市场占有率上估计不到Hyperion Essbase的五分之一，也有配套的前端工具Discover，这东西好像我2001年的时候用过一次从此再没有听说人用过。不过Oracle在Express上投入了相当大的精力，可以跨OLTP和OLAP两种不同特质的数据源写SQL，Essbase不能支持这种功能。应该说这产品其实可能也没那么差，但总的说来销售的不是很好，而Oracle收购了Hyperion以后，由于产品线的重叠，一定程度上来说Express都是Oracle次要的选择。
2. 所以，如果你所说的Oracle DB OLAP部件是Express的话，和Essbase相比，除功能外，你最需要关注的是：价格，以及你的需求是不是非得Essbase不可。
3. MOLAP的功能和ROLAP还是有很大的差异，主要在于查询的效率以及丰富的函数等功能的差异，这不妨碍你在Oracle里面还是按Star Schema里面构建模型，然后加载人Essbase或者Express中。
4. 各种MOLAP产品都是Cube（立方体）模式，虽然建模方式大同小异，但存储方式都有很大差异。而Cube模式都非常注重对于Fact Measurement的属性定义，roll up计算规则，维度的hierarchy等定义，以方便计算。他们是特殊的多维模型，但和Ralph Kimball的维度建模又不太一样，具体区别一言难尽。
5. 另外Essbase有不可忽视的功能就是数据回写，在分摊计算等方面具有非常卓越的能力。
同程吴文波：spark做olap？
天天向上：@大连-K12-王东 spark现在还是一种计算框架 。。
王东：greenplum和spark选型如何取舍呢？
同程吴文波：真有这样的方案哦
小小蜗牛爬上墙：olap用cognos，ibm推广较好的，据说... 显示全部 »
天天向上：@大连-K12-王东 spark现在还是一种计算框架 。。
王东：greenplum和spark选型如何取舍呢？
同程吴文波：真有这样的方案哦
小小蜗牛爬上墙：olap用cognos，ibm推广较好的，据说... 显示全部 »
同程吴文波：spark做olap？
天天向上：@大连-K12-王东 spark现在还是一种计算框架 。。
王东：greenplum和spark选型如何取舍呢？
同程吴文波：真有这样的方案哦
小小蜗牛爬上墙：olap用cognos，ibm推广较好的，据说11R版本的cognos会支持hadoop。
锋：spark现在是不是发展很快。
小小蜗牛爬上墙：看来从传统数据仓库往大数据平台迁移任重道远呀。
天天向上：还是要找到价值点，不能盲目的上大数据。
春宇：传统数据仓库和大数据平台分工不同，列存，MPP能够解决的事情，不见得非得挪到Hadoop上去。
同程吴文波：@大连-K12-王东 怎么想到用spark做olap？
春宇：现在就是觉得系统太多，企业统一化的数据视图更难画了
大米：主要的生产数据还是用主流关系数据库，分析用hadoop是这样理解吗？
王东：@同程吴文波 我就是觉得数据层的东西太多，开发维护成本有点高，所以想用spark解决olap和大数据分析等各种场景
同程吴文波：@大连-K12-王东 试试Hadoop+kylin 或spark+cassandra等组合
王东：我们也打算围绕spark做呢，但是这块儿没实际操作过，比较担心olap的响应速度。
Shadow 杨：@大连-K12-王东 [发呆]多大的数据量，数据量不到一定程度，根本发挥不出来。
王东：@Shadow 杨 事实表千万级别，维度表特别多有上百。
同程吴文波：@大连-K12-王东 你的这些用普通db来构建olap就好
Shadow 杨：@同程吴文波 同意你
天天向上：普通的就可以啊，微软的sass就搞定了。
王东：事实表千万级别greenplum行吗？
同程吴文波：@大连-K12-王东 gp是可以搞定的。但是你的那个数据量用SSAS也就行的。使用SSD 3.2T的+128G内存 或 256G就OK
王东：cognos和ssas是一个量级的么？
春宇：Cognos你用什么？PowerCube?Dynamic Cube?还是TM1？
王东：cognos也没实际用过，这几个cube啥区别啊
春宇：@大连-K12-王东 话题太长，可单聊，但就性价比而言，还是建议你选择SSAS或者开源的OLAP引擎。
天天向上：@大连-K12-王东 spark现在还是一种计算框架 。。
王东：greenplum和spark选型如何取舍呢？
同程吴文波：真有这样的方案哦
小小蜗牛爬上墙：olap用cognos，ibm推广较好的，据说11R版本的cognos会支持hadoop。
锋：spark现在是不是发展很快。
小小蜗牛爬上墙：看来从传统数据仓库往大数据平台迁移任重道远呀。
天天向上：还是要找到价值点，不能盲目的上大数据。
春宇：传统数据仓库和大数据平台分工不同，列存，MPP能够解决的事情，不见得非得挪到Hadoop上去。
同程吴文波：@大连-K12-王东 怎么想到用spark做olap？
春宇：现在就是觉得系统太多，企业统一化的数据视图更难画了
大米：主要的生产数据还是用主流关系数据库，分析用hadoop是这样理解吗？
王东：@同程吴文波 我就是觉得数据层的东西太多，开发维护成本有点高，所以想用spark解决olap和大数据分析等各种场景
同程吴文波：@大连-K12-王东 试试Hadoop+kylin 或spark+cassandra等组合
王东：我们也打算围绕spark做呢，但是这块儿没实际操作过，比较担心olap的响应速度。
Shadow 杨：@大连-K12-王东 [发呆]多大的数据量，数据量不到一定程度，根本发挥不出来。
王东：@Shadow 杨 事实表千万级别，维度表特别多有上百。
同程吴文波：@大连-K12-王东 你的这些用普通db来构建olap就好
Shadow 杨：@同程吴文波 同意你
天天向上：普通的就可以啊，微软的sass就搞定了。
王东：事实表千万级别greenplum行吗？
同程吴文波：@大连-K12-王东 gp是可以搞定的。但是你的那个数据量用SSAS也就行的。使用SSD 3.2T的+128G内存 或 256G就OK
王东：cognos和ssas是一个量级的么？
春宇：Cognos你用什么？PowerCube?Dynamic Cube?还是TM1？
王东：cognos也没实际用过，这几个cube啥区别啊
春宇：@大连-K12-王东 话题太长，可单聊，但就性价比而言，还是建议你选择SSAS或者开源的OLAP引擎。
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关于OLTP和OLAP的疑问
BAO胖子 回复了问题 • 2015-09-10 12:04
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关于使用spark做olap靠谱么？有没有成熟案例？
我叫小根 回复了问题 • 2018-05-14 11:03
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执行SSIS包报错：更新cube失败，但是没有说明具体的
windy000001 发起了问题 • 2016-11-25 10:28
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olap连接analysis service报错：This connection encountered an exception while executing a query.
windy000001 发起了问题 • 2016-10-09 17:25
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OLAP数据库处理速度很慢，优化方法
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2016-03-02 16:40
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关于Oracle DB OLAP选件与essbase的问题
seng 回复了问题 • 2015-11-24 23:17
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OLAP 存储引擎中存在错误: 处理“V Fact MZJZ”分区时出错，该分区属于 YLZGSSAS 数据库的“运营信息”多维数据集的“门诊就诊信息”度量值组。
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2015-11-03 13:45
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BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪？
gogodiy 回复了问题 • 2015-10-26 11:25
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OLAP工具都支持什么平台啊
BIWORK 回复了问题 • 2015-09-30 10:30
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数据量大，SpagoBI做的Olap多维分析如何优化？
seng 回复了问题 • 2015-09-18 13:01
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存储模式ROLAP/MOLAP？
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2015-09-11 15:01
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关于OLTP和OLAP的疑问
BAO胖子 回复了问题 • 2015-09-10 12:04
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OLAP和OLTP的区别?
andrea_zhou 回复了问题 • 2013-06-28 08:59
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Apache Kylin v2.4.1 正式发布
Apache Kylin社区于日前宣布：Apache Kylin v2.4.1 正式发布！欢迎大家下载使用。Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，提供 Hadoop 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力，支持对超大规模数据进...
Kyligence 发表了文章 • 2018-09-11 14:47
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Smartbi与Kyligence宣布完成双方产品双向认证
定位于前端数据分析，对接各种业务数据路、数据仓库和大数据平台的“思迈特大数据分析软件”（简称Smartbi Insight），整合了各行业数据分析和决策支持的功能需求，满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、自助探...
大麦 发表了文章 • 2018-01-09 09:16
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【数据蒋堂】第6期：我们需要怎样的OLAP？
被狭义化的OLAPOLAP是商业智能应用中重要的组成部分，这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由用户，特别是业务人员，面对数据进行各种分析操作。但是，现在的OLAP概念被严重狭义化了。说到OLAP，基本上仅...
润乾软件 发表了文章 • 2017-06-28 15:18
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秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别
今天，在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖...
datakong 发表了文章 • 2017-05-12 09:22
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OLAP解析与发展方向
前言：数据分析领域自2010前后一直占据了全球信息技术的核心地位，OLAP的需求并未随着Hadoop的流行而消亡，而是被越来越理智的认可——“数据再多也需要分析、分析的主要需求还是交互查询”。本文概括了OLAP的本质原...
大麦 发表了文章 • 2016-11-28 09:56
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OLAP春风得意，你造吗？
自有数据库以来，数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、...
大麦 发表了文章 • 2016-11-17 13:50
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天善智能数据仓库基础知识讲解（OLAP&OLTP）
原文地址：天善智能数据仓库基础知识讲解（OLAP&OLTP）现在我们已经提供了更加高清、内容更丰富的视频教程，您可以前往优酷观看，或者天善学院观看。该视频是天善智能Cognos网络培训班上课实录，由天善金牌讲...
天善智能 发表了文章 • 2015-10-11 23:24
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设计和实现OLAP解决方案
第一讲 简介首先，啥叫数据仓库？数据仓库就是数据的仓库！用外文说叫Data Warehouse，简称DW。是不是哐当倒下一片啊，要不咱换个专业点的说法？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变...
哥本哈士奇 发表了文章 • 2015-10-04 19:13
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使用ROLAP - Oracle OLAP
示例数据以简单模型为例：Dept_DIM 部门维表Emp_FT 雇员事实表事实表以员工所属部门号DEPTNO关联维表Dept_DIMOracle OLAP使用流程OLAP对象结构图创建Dimension打开analytic workspace manager1) &...
newkoa 发表了文章 • 2015-10-03 08:34
