在数据驱动决策的现代商业环境下,数据分析技术有着比较重要的地位。即席查询(Ad Hoc Query)和 OLAP(联机分析处理)作为两种常用的数据分析方法,各自具有独特优势和适用场景。
一、定义与特点
即席查询(Ad Hoc Query) 即席查询是一种灵活、快速的数据查询方式,用户可以根据自己的需求,随时在数据库中执行查询操作,无需预先定义查询语句或构建报表。即席查询通常通过图形化界面或 SQL 查询语言来实现,用户可以自由组合字段、筛选条件、排序方式等,实时获取所需的数据结果。
即席查询的特点主要体现在以下几个方面:
(1)灵活性:用户可以根据需要随时构建查询语句,无需受到预定义报表的限制。
(2)实时性:查询结果能够实时返回,满足用户对数据快速响应的需求。
(3)直观性:通过图形化界面,用户可以直观地看到数据之间的关联和变化。
(4)个性化:用户可以根据自己的需求定制查询结果,满足不同业务场景下的数据分析需求。
OLAP(联机分析处理) OLAP 是一种针对大数据集进行复杂分析的技术,它通过提供多维数据模型和多维查询功能,帮助用户从不同角度和层次上对数据进行分析和查询。OLAP 技术主要用于支持复杂的分析操作,如趋势分析、数据挖掘等,以满足管理决策人员对数据深入观察的需求。
OLAP的特点主要包括:
(1)多维性:OLAP 支持从多个维度对数据进行观察和分析,揭示数据之间的内在联系。
(2)快速性:OLAP 通过预计算和索引技术,实现了对数据的高效访问和查询。
(3)分析性:OLAP 提供了丰富的数据分析功能,如切片、切块、旋转等,帮助用户深入探索数据。
(4)共享性:OLAP 可以与其他系统(如数据挖掘、报表工具等)进行集成,实现数据资源的共享和利用。
二、应用场景
即席查询的应用场景 即席查询适用于对数据实时性要求较高、查询需求频繁变化的场景。例如,在销售、客服、运营等业务部门中,用户经常需要根据实时数据调整业务策略或进行问题排查。此时,即席查询能够快速响应用户需求,提供准确的数据支持。即席查询还适用于对数据可视化要求较高、需要直观展示数据关联和变化的场景。通过图形化界面和丰富的可视化组件,用户可以轻松构建各种图表和报告,直观地展示数据之间的关联和趋势。
即席查询(Ad-hocQuery):面向分析师的自助分析,查询模式不固定,要求较高的吞吐。小米公司基于Doris构建了增长分析平台(GrowingAnalytics,GA),利用用户行为数据对业务进行增长分析,平均查询延时10s,95分位的查询延时30s以内,每天的SQL查询量为数万条。
OLAP 的应用场景 OLAP 适用于对大数据集进行复杂分析、需要深入探索数据内在联系的场景。例如,在财务、市场、人力资源等管理决策部门中,用户需要通过对历史数据进行多维度分析,了解公司的财务状况、市场表现、人力资源状况等。此时,OLAP 技术能够提供强大的数据分析功能,帮助用户发现数据中的规律和趋势,为决策提供支持。OLAP 还适用于与其他系统集成的场景。通过将 OLAP 与其他数据挖掘、报表工具等进行集成,可以实现数据资源的共享和利用,提高数据利用效率和分析效果。
即席查询和 OLAP 作为两种常用的数据分析方法,各自具有独特的特点和适用场景。即席查询适用于对数据实时性要求较高、查询需求频繁变化的场景;而 OLAP 则适用于对大数据集进行复杂分析、需要深入探索数据内在联系的场景。在实际应用中,用户可以根据自身需求选择合适的数据分析方法,并结合其他技术手段(如数据挖掘、报表工具等)进行综合分析和决策支持。