一种OLAP数据仓库的管理方法及装置与流程

一种olap数据仓库的管理方法及装置
技术领域
1.本技术提供一种时空数据存储管理技术，尤其涉及一种olap数据仓库的管理方法。本技术还涉及一种olap数据仓库的管理装置。


背景技术：

2.随着企业大数据革命的逐步深入，olap数据仓库管理为企业业务发展与决策分析处理。当前olap数据仓库管理的方法主要是在现有数据基础上，将数据进一步细化，以获得更为精确的认识。
3.olap数据分析所需的原始数据量是非常庞大的。一个分析模型，往往会涉及数百万条、数千万条、甚至更多；而分析模型中包含多个维数据，这些维又可以由浏览者作任意的提取组合。这样的结果就是大量的实时运算导致的时间延滞。随着gps位置信息的爆炸式增长，庞大的地理位置数据在大数据仓库中存储效率低下。


技术实现要素：

4.为解决庞大的地理位置数据在大数据仓库中存储低下的问题，本技术提供一种olap数据仓库的管理方法，一种olap数据仓库的管理装置和存储介质。
5.本技术提供1、一种olap数据仓库的管理方法，其特征在于，包括：获取时空数据，将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据；创建地理实体表，将所述属性维度映射连接到所述地理实体表，并根据所述映射连接的关系将多个所述属性维度类别的时空数据集成到所述地理实体表中；通过连接查询字符来组合所述多个属性维度类别的时空数据，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。
6.可选的，所述时空数据至少包括：地址维、时间维、空间维、特征维和标签维；所述地址维包括：所述时空数据的位置描述；所述时间维包括：所述时空数据所处的时刻或时段；所述空间维包括：所述时空数据的空间描述；所述特征维包括：所述时空数据的属性特征；所述标签维包括：所述时空数据包含的关键词。
7.3、根据权利要求1所述olap数据仓库的管理方法，其特征在于，所述映射连接的关系，包括：属性维度主键；所述属性维度主键由与所述属性维度相对应的特定字符构成，并通过所述特定字符将所述属性维度和地理实体表连接起来。
8.可选的，将所述属性维度主键预处理为待查询字符串，并通过所述待查询字符串与连接查询字符进行对比，获得查询结果。
9.可选的，所述olap数据仓库的架构包括：所述地理实体表、所述属性维度和所述地
理实体表与所述属性维度的连接关系。
10.本技术还提供一种olap数据仓库的管理装置，其特征在于，包括：切分模块，用于获取时空数据，用于将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据；连接模块，用于将所述属性维度映射连接到所述地理实体表，并根据所述映射连接的关系将多个所述属性维度类别的时空数据集成到地理实体表中；运算模块，用于根据连接查询字符，对所述多个属性维度类别的时空数据进行组合，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。
11.可选的，所述时空数据至少包括：地址维、时间维、空间维、特征维和标签维；所述地址维包括：所述时空数据的位置描述；所述时间维包括：所述时空数据所处的时刻或时段；所述空间维包括：所述时空数据的空间描述；所述特征维包括：所述时空数据的属性特征；所述标签维包括：所述时空数据包含的关键词。
12.可选的，所述连接关系，包括：属性维度主键；所述属性维度主键由与所述属性维度相对应的特定字符构成，并通过所述特定字符将所述属性维度和地理实体表连接起来。
13.可选的，将所述属性维度主键预处理为待查询字符串，并通过所述待查询字符串与连接查询字符进行对比，获得查询结果。
14.可选的，所述olap数据仓库的架构包括：所述地理实体表、所述属性维度和所述地理实体表与所述属性维度的连接关系。
15.本技术提供一种olap数据仓库的管理方法，包括：获取时空数据，将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据；创建地理实体表，将所述属性维度映射连接到所述地理实体表，并根据所述映射连接的关系将多个所述属性维度类别的时空数据集成到所述地理实体表中；通过连接查询字符来组合所述多个属性维度类别的时空数据，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。本技术通过olap数据仓库的管理，可有效提升分析效率，帮助时空大数据服务快速生产决策分析结果。
附图说明
16.图1是本技术中olap数据仓库的管理流程图。
17.图2是本技术中连接关系示意图。
18.图3是本技术中olap数据仓库的管理装置示意图。
具体实施方式
19.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
20.本技术提供一种olap数据仓库的管理方法，包括：获取时空数据，将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据；创建地理实体表，将所述属性
维度映射连接到所述地理实体表，并根据所述映射连接关系将多个所述属性维度类别的时空数据集成到所述地理实体表中；通过连接查询字符来组合所述多个属性维度类别的时空数据，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。本技术通过olap数据仓库的管理，可提升约5倍的分析效率，可以有效帮助时空大数据服务快速生产决策分析结果。
21.图1是本技术中olap数据仓库的管理方法流程图。
22.请参照图1所示，s101获取时空数据，将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据。
23.本技术主要是利用数据仓库的星型模型特点，构建以地理实体为中心的时空数据仓库存储设计，将时空数据集属性映射至多维表中构建数据模型的olap（联机分析处理）数据仓库管理方法。
24.所述时空数据是企业运营过程中收集的数据，该数据具有时空属性，既该数据具有时间和空间属性。
25.当获取到时空数据后，将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据。
26.所示时空数据具有多个属性维度，包括：地址维，所述地址维包括：所述时空数据的位置描述，例如省、市和区等；空间维，所述空间维包括：所述时空数据的空间描述，例如线、面或点等；时间维，所述时间维包括：所述时空数据所处的时刻或时段，例如年、月或日等；标签维，所述标签维包括：所述时空数据包含的关主键字词，例如一级类别、二级类别或三级类别等；特征维，所述特征维包括：所述时空数据的属性特征，例如房价、物业费或建筑面积等各种属性维度。
27.数据的切分就是按照上述多个属性维度将多元信息的数据分解为多个一元的数据，从而达到降低单个数据的信息密度的效果。当所述时空数据按照所述属性维度切分，所述时空数据形成多个属性维度独立的数据，每个所述属性维度描述所述时空数据，并关联所述时空数据。
28.请参照图1所示，s102创建地理实体表，将所述属性维度映射连接到所述地理实体表，并根据所述映射连接的关系将多个所述属性维度类别的时空数据集成到所述地理实体表中。
29.所述地理实体表是地理实体的集合，地理实体是一个在现实空间中存在的实体，例如一个城市。每一个所述地理实体都具有唯一性，其至少有一个所述属性维度的描述是不同的。
30.根据所述地理实体，创建一个地理实体表，然后将所述属性维度映射连接到所述地理实体表。具体的，所述地理实体表用于描述一个时空上存在的实体，该地理实体具有所述属性维度，将所述地理实体的属性维度和相对于的所述时空数据的属性维度映射连接。
31.具体的，所述连接关系，包括：属性维度主键；所述属性维度主键是能确定所述属性维度的唯一标识，所述属性维度主键由与所述属性维度特有的特定字符构成，并通过所述特定字符将所述属性维度和地理实体表连接起来。
32.图2是本技术中连接关系示意图。
33.请参照图2所示，所述地理实体表通过标签主键与标签维连接，通过特征主键与特征维连接，通过空间主键与空间维连接，通过地址主键与地址维连接，通过时间主键与时间
维连接。
34.根据所述映射连接关系，将多个所述属性维度类别的时空数据集成到所述地理实体表中，完成所述时空数据的多属性维度化。
35.请参照图1所示，s103通过连接查询字符来组合所述多个属性维度类别的时空数据，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。
36.所述连接查询字符是多个字符组成的字符串，例如，“北京
‑
火车站
‑
5:00
‑
车票”。通过该字符串可以将所述时空数据的多个维度组合起来，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。
37.本技术中，在进行查询、统计和分析之前，需要将所述属性维度主键预处理为待查询字符串，所述待查询字符串是指通过预测得到的可能会被查询的字符串。通过所述待查询字符串与所述连接查询字符进行对比，可以获得预查询结果。所述预查询结果被存储在数据库中，当需要查询时，键入查询字符，对比所述查询字符和所述待查询字符，既可快速的从所述存储预数据库中提取预查询结果被迅速反馈给查询者，大大提高了时空大数据服务效率。
38.本技术还提供一种olap数据仓库的管理装置，其特征在于，包括：切分模块201、连接模块202，运算模块203。
39.图3是本技术olap数据仓库的管理装置示意图。
40.请参照图3所示，切分模块201，用于获取时空数据，用于将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据。
41.本技术主要是利用数据仓库的星型模型特点，构建以地理实体为中心的时空数据仓库存储设计，将时空数据集属性映射至多维表中构建数据模型的olap（联机分析处理）数据仓库管理方法。
42.所述时空数据是企业运营过程中收集的数据，该数据具有时空属性，既该数据具有时间和空间属性。
43.当获取到时空数据后，将所述时空数据按照属性维度进行切分，得到多个属性维度类别的时空数据。
44.所示时空数据具有多个属性维度，包括：地址维，所述地址维包括：所述时空数据的位置描述，例如省、市和区等；空间维，所述空间维包括：所述时空数据的空间描述，例如线、面或点等；时间维，所述时间维包括：所述时空数据所处的时刻或时段，例如年、月或日等；标签维，所述标签维包括：所述时空数据包含的关主键字词，例如一级类别、二级类别或三级类别等；特征维，所述特征维包括：所述时空数据的属性特征，例如房价、物业费或建筑面积等各种属性维度。
45.数据的切分就是按照上述多个属性维度将多元信息的数据分解为多个一元的数据，从而达到降低单个数据的信息密度的效果。当所述时空数据按照所述属性维度切分，所述时空数据形成多个属性维度独立的数据，每个所述属性维度描述所述时空数据，并关联所述时空数据。
46.请参照图3所示，连接模块202，连接模块，用于将所述属性维度映射连接到所述地理实体表，并根据所述映射连接的关系将多个所述属性维度类别的时空数据集成到地理实体表中。
47.所述地理实体表是地理实体的集合，地理实体是一个在现实空间中存在的实体，例如一个城市。每一个所述地理实体都具有唯一性，其至少有一个所述属性维度的描述是不同的。
48.根据所述地理实体，创建一个地理实体表，然后将所述属性维度映射连接到所述地理实体表。具体的，所述地理实体表用于描述一个时空上存在的实体，该地理实体具有所述属性维度，将所述地理实体的属性维度和相对于的所述时空数据的属性维度映射连接。
49.具体的，所述连接关系，包括：属性维度主键；所述属性维度主键是能确定所述属性维度的唯一标识，所述属性维度主键由与所述属性维度特有的特定字符构成，并通过所述特定字符将所述属性维度和地理实体表连接起来。
50.请参照图2所示，所述地理实体表通过标签主键与标签维连接，通过特征主键与特征维连接，通过空间主键与空间维连接，通过地址主键与地址维连接，通过时间主键与时间维连接。
51.根据所述映射连接关系，将多个所述属性维度类别的时空数据集成到所述地理实体表中，完成所述时空数据的多属性维度化。
52.请参照图3所示，运算模块203，运算模块，用于根据连接查询字符，对所述多个属性维度类别的时空数据进行组合，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。
53.所述连接查询字符是多个字符组成的字符串，例如，“北京
‑
火车站
‑
5:00
‑
车票”。通过该字符串可以将所述时空数据的多个维度组合起来，以实现olap数据仓库的查询、统计和分析。
54.本技术中，在进行查询、统计和分析之前，需要将所述属性维度主键预处理为待查询字符串，所述待查询字符串是指通过预测得到的可能会被查询的字符串。通过所述待查询字符串与所述连接查询字符进行对比，可以获得预查询结果。所述预查询结果被存储在数据库中，当需要查询时，键入查询字符，对比所述查询字符和所述待查询字符，既可快速的从所述存储预数据库中提取预查询结果被迅速反馈给查询者，大大提高了时空大数据服务效率。