１Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术
在传统的数据仓库技术中，数据访问技术经常分为两部分，复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器，而复杂度较高的联机分析处理应用（ＯＬＡＰ）程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。

虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能，查询性能更好，但系统的维护十分困难。

多维数据库需要从数据仓库复制数据，获取数据的时间延迟相当长，并需要独立的管理过程，专门的数据建模、ＥＴＬ过程、安全措施和灾难恢复方案。

特别是当数据仓库的容量迅速膨胀时，系统性能会急剧下降，使数据访问应用变得不可使用。

１．１ＯＬＡＰ的体系结构
Ｏｒａｃｌｅ数据库作为数据仓库的核心和引擎，它集成了ＯＬＡＰ，Ｏｒａｃｌｅ数据库的ＯＬＡＰ选项是一种可用的关系多维数据库。

多维技术和关系技术共存在同一平台上，实现了数据可管理性和分析能力之间的平衡。

通过对ＳＱＬ的扩充以及在关系数据库中提供ＯＬＡＰ功能，支持复杂分析查询和提供卓越性能的同时，简化了数据迁移过程并降低了维护数据的费用。

１．２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中ＯＬＡＰ的相关特点
与传统的多维数据库相比，它集成了ｏｒａｃｌｅ数据库管理系统的优势。

（１）由于ＯＬＡＰ集成在Ｏｒａｃｌｅ数据库中，将所有的管理任务整合到单一的数据库中，从而简化了管理。

（２）Ｏｒａｃｌｅ数据库提供了基于角色的权限管理，没有授权的用户是无法访问Ｏｒａｃｌｅ数据库的。

数据库中的所有数据，包括ＯＬＡＰ数据，都得到了单一安全策略的保护。

所有的用户都被定义在单一的用户目录中，通过标准的Ｏｒａｃｌｅ安全功能，例如ＧＲＡＮＴ和ＰＲＩＶＩＬＥＧＥ来分配权限。

（３）Ｏｒａｃｌｅ数据库是能够对关系和多维数据同时提供ＳＱＬ和ＯＬＡＰＡＰＩ访问的数据库。

应用程序开发者可选择使用ＯＬＡＰＡＰＩ的计算和多维数据功能，或使用标准的ＳＱＬ访问多维数据，任何ＯＬＡＰ计算都可通过ＳＱＬ进行查询。

提供ＡｎａｌｙｔｉｃＷｏｒｋｓｐａｃｅＭａｎａｇｅ（简称ＡＶＭ）。

它是完全集中于分析工作区中维度模型定义和实施的管理工具。

通过它可以方便地创建维表及其结构、事实表以及多维数据库与关系数据库之间的映射，并不需要编程就可实现各种运算。

如最大、最小、平均、加权平均、比率和求和运算。

并通过ｏｒａｃｌｅ提供的ＯＬＡＰＤＭＬ语言，这是一种过程编程语言，可用于表达各种类型的计算、设计自定义分析函数以及控制与多维数据类型相关的数据加载和计算过程。

Ｏ－ＬＡＰＤＭＬ集成了大量的分析函数，可用于产生任何类型的多维计算。

如汇总、分配／ｎ分摊、数据选择、财务、预测和回归、数学和统计、模型、定制维度成员等函数类型。

通过ＳＱＬ和ＰＬ／ＳＱＬ以及ＯＬＡＰＷｏｒｋｓｈｅｅｔ工具可以访问ＯＬＡＰＤＭＬ。

２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术
数据挖掘可以帮助用户发现在数据中隐含的有用信息和规律。

Ｏｒａｃｌｅ数据库中集成了数据挖掘功能，它避免了把大量数据卸载到外部专用分析服务器的复杂过程。

所有的数据挖掘功能都嵌入到了Ｏｒａｃｌｅ数据库中，这样，数据准备、模型建立以及模型评估活动都在数据库内进行。

ＯＤＭ可通过Ｊａｖａ和ＰＬ／ＳＱＬ应用程序程序员接口（ＡＰＩ）以及数据挖掘客户端访问ＯＤＭ模型构建和模型计分函数，并提供了多种模型建立向导（Ｗｉｚａｒｄ），能够协助业务分析人员和开发人员快速地建立数据挖掘模型和对模型进行检验。

Ｏｒａｃｌｅ数据挖掘可以为多种数据挖掘算法提供支持，这些算法包括属性重要性、分类和回归、集群、关联、特性提取、文本挖掘、序列匹配和比对—ＢＬＡＳＴ等算法。

３结语
随着数据仓库技术的广泛应用，许多数据库厂商纷纷提出数据仓库解决方案。

作为全球最大的关系数据库厂商，Ｏｒａｃｌｅ公司也提出了自己的数据仓库解决方案。

与传统的数据仓库解决方案相比，Ｏｒａｃｌｅ公司提出了完整的数据仓库架构与集成方案。

Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ及ＯＤＭ技术分析
□李发军
（西北民族大学榆中校区计算机科学与信息工程学院甘肃・兰州７３０１２４）
摘要：本文对Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术，以及Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术进行分析研究。

关键词：ＯｒａｃｌｅＯＬＡＰＯＤＭ
中图分类号：Ｃ９１４文献标识码：Ａ文章编号：１００７－３９７３（２００７）１０－０８８－１
信息化之窗
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科协论坛・２００７年第１０期（下）。