2021自考互联网数据库常考知识点复习(2)

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OLAP系统中的数据分为细节数据和综合数据。详细数据通常由关系数据库组织，由RDMBS管理。如何将数据仓库中的综合数据组织起来，以满足客户端用户多维数据分析的需要，是OLAP实现的关键问题。目前主要有两种组织模式：一种是建立专门的多维数据库系统；另一种是利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据库，用二维关系来表示多维概念。与这两个组织相对应的OLAP系统分别称为多维OLAP和关系OLAP。

（1） MD-OLAP集成数据组织模型。MD-OLAP是基于多维数据库的。总之，多维数据库就是以多维的方式组织数据，以多维的方式显示数据。多维数据库可以直观地表达现实世界中“一对多”和“多对多”的关系。它不仅具有多维概念的清晰表达，而且占用较少的存储空间。更重要的是，它具有很高的综合速度。二维数据很容易理解。当维扩展到三维或三维以上时，多维数据库将形成类似于“超立方体”块的结构。每个对象由聚合组的单元块组成，通过直接偏移量计算访问。多维数据库由多维数据库管理系统（MDBMS）管理，其中元数据是核心组件。它描述了应用信息的许多方面，包括层次关系、计算和转换信息、时间序列、序列信息、报表中的数据项描述、安全访问控制、数据更新状态等。

（2） ROLAP集成数据组织模型。与多维数据库相比，关系数据库虽然不能自然地表达多维概念，但在现有关系数据库如Sybase、Informix等广泛应用的情况下，它也是一种切实可行的解决方案。ROLAP以关系数据库为核心，利用关系数据库中的二维表组织数据，表达多维概念，其数据组织采用星型模式。数据仓库中的每个主题对应一个星型模式结构，它由一个事实表和几个维度表组成。事实表中的每条记录都包含指向每个维度表的指针，多维数据通过该指针进行链接。