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　　OLAP系统中的数据分为细节数据和综合数据，细节数据一般采用关系数据库组织并由RDMBS进行管理。如何组织数据仓库中的综合数据，以满足客户端用户多维数据分析的需要，是OLAP实施的关键问题。目前主要有两种组织模式：一种是建立专用的多维数据库系统;另一种是利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据库，用二维关系表示多维概念。这两种组织方式对应的OLAP系统分别称为多维OLAP和关系OLAP。

　　(1)MD-OLAP的综合数据组织模式。MD-OLAP以多维数据库位核心。多维数据库概而言之就是以多维方式来组织数据，以多维方式来显示数据。多维数据库可以直观地表现现实世界中的“一对多”和“多对多”关系，不仅多维概念表达清晰，占用存储少，更重要的是它有着高速的综合速度。二维数据很容易理解，当维数扩展到三维甚至更多维时，多维数据库将形成类似于“超立方”块一样的结构。每个对象由聚集成组的单元块组成，单元块通过直接偏移计算进行存取。多维数据库由多维数据库管理系统MDBMS负责管理，其中元数据是核心部件，它描述了应用的多方面信息，包括层次关系，计算转换信息，时序，序列信息，报表中数据项描述，安全存取控制，数据更新状态等。

　　(2)ROLAP的综合数据组织模式。同多维数据库相比，关系数据库尽管表达多维概念不大自然，但在现有关系数据库广泛使用的情况下也不失为一种实用可行的方案，比如Sybase及Informix均采用了这种技术。ROLAP以关系数据库为核心，用关系数据库中的二维表来组织数据，表达多维概念，其数据组织采用星型模式。数据仓库中的每个主题对应于一个星型模式结构，由一个事实表和若干个维表组成。事实表中的每条记录含有指向每个维表的指针，通过这个指针，将多维数据联系起来。

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