数据仓库中的分析工具：现代数据库原理与索引设计优化

数据仓库是由多种技术进行混合的综合体，由数据库、数据仓库管理系统和数据仓库工具组成。数据仓库通过数据分析工具帮助用户实现对信息的获取与分析，因此，数据分析工具是数据仓库系统的重要组成部分。在整个系统中，数据仓库居于核心位置，是信息挖掘的重要基础。数据仓库管理系统负责整个系统的运转，是整个系统的重要引擎。数据仓库工具在整个系统中发挥了关键的作用。只有利用好工具，才能真正发挥数据仓库的作用。

（一）联机分析处理技术及工具

联机分析处理是对不同联机事务进行的处理。其本身是比较灵活的，能实现分析功能，数据操作也更加直观。同时，其分析结构是可视化的。这就使得很多数据分析从原本的复杂变得更加简单，同时也更加高效。

在OLAP中，特别应指出的是多维数据视图的概念和多维数据库（MDB）的实现。其中，多维是人们观察现实世界的角度，决策分析需要从不同的角度观察和分析数据，以多维数据为核心的多维数据分析是决策的主要内容。数据仓库技术把决策分析中的数据结构和分析方法相分离，使分析工具的产品化成为可能。

OLAP工具产品一般有两种，即多维数据库和关系数据库。这两者的相同之处：基本数据源是关系数据模型的基础，用户呈现更多的是多维数据库。它们的不同之处：多维数据库分析所需的数据要从数据仓库或数据库中进行抽取，并对其进行组织以形成多维数据库，而关系数据库是对多维数据库进行的模拟，它不能在物理上得到真正实现。(https://www.xing528.com)

（二）数据挖掘技术和工具

数据挖掘（DM）是从超大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在内部的信息的一种新技术，目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被经营者忽略的要素。这些要素对预测趋势、决策行为来说，也许是十分有用的信息。

人们期望数据挖据技术能自动分析数据，并进行归纳性推理，从中发掘出数据间潜在的模式或产生联想，建立新的业务模型，以帮助决策者调整市场策略，做出正确决策。