【IT168技术文档】
  下一节中介绍了一些常见的报表解决方案的代替品。这些替代品通常代表了一个公司的报表解决方案复杂度的演化。一般来说，公司通常以一些主要报表起步，使用一个OLTP（联机事务处理）系统。一旦遇到OLTP系统的局限性，他们把报表转化成为数据仓库。最终，他们需要更复杂的报表和交互活动。这通常导致一个OLAP系统的实现。我们将会看一下每个替代品以及他们各自的相对优点。

1 关系数据（OLTP）报表
  事务数据库设计用来捕获和管理真实的数据——正如数据产生时一样，比如，当购买产品时或者使用服务时。关系数据库根据范式的规则设计，一般有很多表格，每个包含数据的片断而不是完整的信息或者商业事实。这有助于在详细的层次上保持数据的完整性和一致性，但它面临从大量事务数据中获得有用信息的挑战。为了获得包含有意义的文本的信息，表格必须连接起来，数值必须聚合起来。

  对于简单的报表需求，这通常不是问题。举个发货单的例子。一张发货单是一个简单的报表。它显示了定制的信息和少量事务的细节。对于这种类型的报表，查询一个OLTP系统开销并不很大，查询相对直接。但是，当用户查询一年或者整个产品线的信息时，他们的目光最终要离开这些简单报表。开发这种类型报表将会最终耗费大量OLTP系统上的资源，同时需要更复杂的查询。虽然关系数据库可以支持复杂查询，但是这些查询对应的报表被证明是慢速和低效的。

2 关系数据仓库
  我看见过很多公司把他们的OLTP数据演化升级。通常他们的第一步是在另外一个服务器上建立一个OLTP系统的副本。这缓解了原始系统上的资源限制，但这不能解决复杂查询的开销问题。简单地这是因为OLTP系统不是一个逻辑上的报表结构组织的。 

  为了处理增加的报表需求，整个工业演化为简单处理报表。从工业上看，一些人比如Ralph Kimball已经定义了标准模式和方法学，进而开发数据仓库。一个常见的概念错误是一个数据仓库只是一个非规格化的事务系统。实际上，一个数据仓库是另外一种关系数据库的形式，它以一种与报表友好的规则组织。数据以一个“事实”表为中心。一个事实表和一个商业过程相关，比如订单或者登记。从事实表发散出去就是维度表。维度表包含了进一步定义事实的属性。这些属性可以包括产品名称、地理销售位置以及时间和日期信息。

  关系数据库可以显著提高大数据集上的查询性能。但是，它们也有相对的缺点。这些缺点一般和仍然以关系的方式存储数据有关。关系数据库需要连接来进行组合查询。它们需要聚合函数来计算总量级别的细节。连接和聚合函数都降低了在非常大的数据集上的查询速度。关系数据库也不能理解数据中的继承关系。举一个产品表的例子。每个产品表有一个相关的子目录，每一个子目录有一个相关目录。如果报表设计者需要创建一个产品销售的报表，要包括每个相关子目录的百分比组成，就必须理解它们的关系并写在查询中。对于时间关系也是同样。如果设计者需要创建一个包含从年到日的信息的报表，需要理解当前日期是多少，以及同一年的相关阶段是什么。这些事情在SQL查询中都能做到，但是需要更多努力，需要更多维护。这使得我们进入下一种类型的替代报表：OLAP。

多维数据（OLAP）报表
  多维数据库采用了一种与关系数据库不同的获取和存储数据的方法。多维数据库以对象的方式存储，称为管道。管道相当于在设计者的底层数据库上加了一个语义层。这些数据库可以包括不同的关系和非常大的聚合数据的集合。

  作为一个多维数据库，信息可以在很多维度上聚合。这个数据已经预处理到多维结构中。因为经过预处理，对于大的附加数据集查询时间显著缩短。多维数据库也有可以理解维度之间和横跨维度的关系的优点。这打开了创建计算和报表之门，这在一个关系数据库中是非常困难的。

  想象一个用户邀请报表设计人员创建一个报表，显示他们今年销售量中最多的五个客户和最多的三个客户并同去年的销售量进行对比。写一个SQL查询语句来返回最多的五个客户是相当直接的。但是，返回每一个客户的最多的三个产品将需要额外的子查询，因为关系数据库不理解产品和客户之间的关系。需求的最后一部分更证明是一个负担。返回一年的数据是容易的，但是嵌入去年的数据证明是几乎不可能的。上面场景的SQL查询很可能包括大量的嵌套和一些临时表的创造性使用。除了一个可怕的复杂查询之外，很可能性能也不好。另一方面，多维表达式（MDX），用于查询多维数据库的语言，可以通过几个简单的调用处理这个问题，并不是因为MDX是一种更高级的语言，仅仅是因为下层的数据库理解了数据之间的关系并存储了这个信息用于快速获取。

  Microsoft已经对它的多维数据库产品——称为分析服务——做了主要改进。报表服务2005增加了分析服务数据库工作的改善。有一个新的查询设计器帮助设计者写底层的MDX。也提供了对创建报表模型的支持，允许对OLAP数据的随机访问。在分析服务2005中创建报表模型在第8章中将详细介绍