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经营管理中典型的难题2
作者:佚名    来源:润乾软件    点击数:    时间:2011-1-20
【摘要】第3章 案例:快速的展现三亿条数据 OLAP来回答经营管理中典型的难题 3.1 提出问题 客户现有3亿多条零售行业数据,需要展现分析,要求能看到不同层次的汇总数据,也要能看到明细原始数据。

第3章 案例:快速的展现三亿条数据

OLAP来回答经营管理中典型的难题 href="http://www.runqian.com.cn/archives/2538.html">3.1 提出问题

客户现有3亿多条零售行业数据,需要展现分析,要求能看到不同层次的汇总数据,也要能看到明细原始数据。

3.2 分析问题

这类需求很常见的,一般是用户有大量的数据想展示,但展示的形式无法确定,所以提出要最自由的组合方式。当然用户的本意不是要把3亿条数据列在一张大表上看,这样看既浪费时间也毫无意义;用户通常是自上而下的查看数据,比如先察看按年统计汇总的数据,再根据兴趣查看某一年按季度汇总的数据,这样逐步下钻,最终才可能钻取到最明细的原始数据中。

报表可以实现类似的功能,只要把用户的需求分解为一张张的报表,再用超链接组合起来就可以,剩下的只是工作量的问题。

但报表不能解决海量数据的问题,假设用户的需求被分解为4张报表,即自上而下分别是:年报、季报、月报、明细。由于汇总要求不同,年报和季报月报要执行不同的SQL语句,第一张报表一般总是年报,需要从3亿条数据中执行汇总的SQL语句,这是个痛苦漫长的时间;其后到季报月报报表的数据范围逐步缩小,等待的时间也逐步缩小;对领导决策价值不高的明细数据反而等待时间最短。另外由于这些数据之间在报表上不能互相汇总交互,因此每次报表间的切换都需要将报表重新运算一遍。

显然报表可以解决类似的问题,但不是最佳的解决方案。

类似的功能交给SOLAP是再合适不过的,SOLAP天生为数据的逐级汇总统计而生,有专门用于数据汇总统计的模型,可以快速展现海量数据的逐级汇总关系。

3.3 解决问题

根据模型介绍中的描述,可知本模型的规模是七百二十万(四个维度的交叉节点100*100*10*36=3’600’000,每个交叉节点有两个测度,再乘2),即有七百二十万个汇总数据,这些汇总数据是来自于三亿多条基础数据经过求和计数等运算汇总而来的,最终也可以钻取到这些基础明细数据。

首先打开年报数据,在数秒内展示如下图:

点击2008年展示按季度显示的数据,瞬间(小于1秒)展示如下图:

继续展开2008年第一季度的数据,瞬间(小于1秒)展示如下图:

顶部的销售维度(非必需)也可以展开,瞬间(小于1秒)展示如下图:

再点击察看最底层明细,数秒内展现下图:

3.4 结论

三亿条数据通过多维分析的方式可以快速高效的展现。

类似的海量数据的逐级汇总统计,用SOLAP将比用传统报表在执行效率上提高不止一个数量级。

责任编辑:朱莉   
 
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