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摘要：如銷售數據跟部門表，客戶表之間的關系。而查詢，又是這三者之間的粘合劑，它表達了用戶的需求，經過引擎的解析，根據數據模型的描述，從數據倉庫找到所需要的數據。
本文來自網易云社區
作者：王攀
我們知道，大部分公司都擁有了自己的財務，OA，CRM 等系統。這些系統都有自己的獨立數據庫，記錄著企業運行情況某個方面的數據。但是多帶帶看這些系統的報表，并不一定能對企業運行情況有全面客觀的了解。就像只憑身高不能判斷一個人是否健康，所以體檢的時候我們需要化驗許多指標，做各種檢測，就是為了對身體情況有更全面的了解，作出更準確的判斷。
同樣對一個企業，不能僅根據出勤率就判斷一個人的績效高低，因為你不知道他的工作成果情況。僅根據財務報表輸入支出也體現不了各部門的收益情況，這個部門有多少工作人員，完成了哪些任務你也不知道。正式由于這種需求，產生了OLAP（Online analytical processing ）應用，在建立了匯集各系統數據的數據倉庫后，OLAP應用可以快速解析多維的查詢分析，針對查詢出的數據，用戶也可以方便的進行鉆取，如查詢出了年度數據，可以很方便的查看月度數據；查詢好地區的數據，可以再看相應城市的數據，還可以顯示相應的趨勢圖，柱狀圖，餅圖等，從而給決策者的判斷提供有效的數據支持。
一、數據抽取（底層）
我們做飯之前，先要從菜場各個攤位去買我們需要的原材料，如青菜，番茄，雞蛋，和魚，然后把菜上的老葉子去掉，魚鱗和內臟去掉，洗干凈。建立OLAP應用之前，我們要想辦法把各個獨立系統的數據抽取出來，經過一定的轉換和過濾，存放到一個集中的地方，成為數據倉庫。這個抽取，轉換，加載的過程叫ETL（Extract， Transform，Load）.相應的開發工具Oracle有DataStage，微軟有SQL Server Integration Services，Pentaho有Kettle。這些ETL工具一般都支持圖形化流程建模，文本文件映射導入，XML,XSLT,可執行SQL，javascript等。
二、數據建模（中間層）
材料準備好后，我們要規劃他們可以做出什么樣的菜。首先我們選擇主要材料：如魚，同樣是魚，可以有多種燒法，紅燒，清蒸，油炸，水煮。不同的燒法還要搭配相應的輔助材料，如紅燒一定要醬油和蔥姜。想好了菜單，實際上就已經把這些原材料按不同的組合建立了一定的關系。對于OLAP應用，也要根據客戶需求，我們對數據倉庫中這些物理存在的表要進行邏輯建模，以某些重要的事實數據（如銷售數據）為核心，建立與其他物理表（維度表）之間的業務關系。如銷售數據跟部門表，客戶表之間的關系。事實和維度之間的組合，就建立了將來做多維查詢的基礎。建模過程形成的結果在各中平臺上的叫法不一樣，如BO的叫Universe，Oracle中叫Cube，SqlServer2005的叫統一維度模型UDM，開源Pentaho中也叫Cube。相應的開發工具BO有Business Objects Crystal Decisions，Oracle有 Analytic WorkspaceManager ，SqlServer2005有BusinessIntelligence Development Studio，Pentaho有Schema Workbench。相對其他商業產品，Schema Workbench比較簡單，也沒有和軟件開發平臺如Eclipse集成在一起。
三、多維查詢（服務層和應用層）
準備好了原材料和相應的菜單，接下來就是根據要求燒菜了。這當中需要有一種表達需求的語言，例如同樣是這個紅燒魚，有的人希望甜一些，有些人不喜歡放蔥。如果有一個標準的語言描述這種執行要求，就能保證燒的菜符合你的口味了。同樣，有了表達邏輯關系的模型Cube，數據倉庫中也導入了業務數據，我們還要告訴執行引擎如何取得我們真正所要的數據。這個查詢語言就是MDX(Multidimensional Expression)，它是微軟在1997年首次提出，并為多家廠商采用。
四、應用分析（應用層）
燒好了菜，還要決定如何上菜，是用碗，用盤子還是砂鍋，這些都要根據所做的菜式和客戶要求。MDX查詢返回的是多維數據，普通的二維表很難表現超過2個維度的數據，如果要進行數據的鉆取等操作更是難上加難。各廠家的技術平臺都有想應的實現技術。比較底層的界面表現技術Oracle 有Business Intelligence Beans，開源的有JPivot，這些需要開發相應的展示頁面和維護界面，但可以和已有的系統緊密結合。另外為了方便用戶使用和維護，也有做成可運行程序的系統平臺。如Oracle有Oracle Business IntelligenceFoundation，開源的有SpagoBI，Pentaho BI Platform等。這些系統都有完整的DashBoard，多維查詢，報表等功能，使用維護都比較方便，缺點就是比較龐大笨重。
用戶需求決定了如何設計模型和數據倉庫，數據模型又是描述數據倉庫的邏輯關系，而數據模型和數據倉庫的某些技術限制也可能影響用戶需求的實現。這三者之間是相互依存和影響著的。而MDX查詢，又是這三者之間的粘合劑，它表達了用戶的需求，經過OLAP引擎的解析，根據數據模型的描述，從數據倉庫找到所需要的數據。
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