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为什么会产生OLAP？
随着数据库技术的发展应用，数据库存储的数据量从M字节以及G（千兆）字节过渡到T字节和P字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，设计的已不仅是查询或者操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张次奥中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库也已经不能全部满足这一要求。
决策数据就是多维数据，多维数据就是决策的主要内容，OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业或者公司的经营状况，了解对象的需求，指定正确的方案。
维度和量度是olap cube中的概念：
维度就相当于坐标系上就坐标轴，比如时间，部门； --维度表
度量就是能在报表里面反应出来的数据，比如销售额； --事实表
那么OLAP要这些维度和量度干什么呢？其实简单点来说对于不同的业务需求使用不同的维度，
比如说要展现2009年第一季度公司的销售额，那么我们就需要从
时间维度上分析销售额这个量度；
如果要展现某个部门的销售额，则从部门这个维度上来分析销售额。
当然，也有业务会是这样：展现2009年第一季度部门A的
销售额，那就需要从两个维度上一起来分析了。
完整的安装所有的SQL SERVER组件之后，多使用联机丛书：
ODS---ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
DW---数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW
DM---数据挖掘（Data Minning）
OLAP---联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP
OLTP---On-Line Transaction Processing联机事务处理系统(OLTP)
SQL Server BI ：
SQL
Server企业版中附带了三个服务：SQL Server Integration Service, SQL Server Analysis
Service，SQL Server Reporting Service。这三种服务都是为 BI 服务的，既可以单独使用，又可以配合使用。
三个服务一般都围绕一个数据仓库（Dateware House,简称DW）进行工作。
一般的数据仓库实质就是一个普通的关系数据库，只是针对 BI
的特性进行了特殊的设计。一般都是由事实表与维度表组成。例如，一个普通的电子商务网站中，每一次的购买行为形成一条事实数据，而事实数据所关联的产品
（大类别、小类别、价格等等）、客户（联系方式、地理位置等）等就是维度。这种由事实表与维度表组成的数据库，能够大为方便将来的查询与分析，并且性能较高（当然，仍然取决于设计）。
SQL Server Integration Service，主要用来从原始数据库（SQL
Server/Oracle/MySql/XML/Excel等都可以）中增量提取数据，经过清理、整合、计算后，加载到数据仓库中。
Integration 项目可以运行在SQL Server 代理中作为一个作业定期执行。
SQL Server Analysis Service，主要用来对数据仓库中的数据进行既定的分析。进行 Analysis 开发主要是建立多维数据模型，模型建立后其元数据可以存储到 SQL Server Analysis Service 中或者其他地方。
SQL Server Reporting Service，链接上数据源后可以生成报表（表格/矩阵/图表）。可以使用 Analysis Service 作为数据源，也可以直接使用任意数据库作为数据源。
其实这三个服务的应用很灵活。生成的报表样式非常灵活，报表还能导出为多种常用格式（Excel,PDF,XML，Word，Tiff等等）。
--参考：
http://blog.csdn.net/flyly88/article/details/5945981#commentsBI之路学习笔记3--olap cube理解实例
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ammy714926/p/4911632.html
