概念层次结构在 OLAP 中有何用处？
在多维模型中，数据被排列成多个维度，每个维度包括由概念层次结构表示的几个抽象层次。该组织支持用户从不同角度查看记录的适应性。
几个 OLAP 数据立方体操作继续具体化这些多个视图，从而实现对手头数据的交互式查询和分析。因此，OLAP 为交互式数据分析提供了便利的环境。
五个基本的 OLAP 命令用于从数据仓库中实现数据检索如下 -
ROLL UP 命令- ROLL UP 使用户能够将信息汇总到层次结构中更高的一般级别。显示的汇总操作通过将位置层次结构从城市级别上升到国家级别来聚合记录。换句话说，生成的多维数据集不是按城市对数据进行分组，而是按国家/地区对数据进行分组。
当通过降维执行汇总时，将从给定的多维数据集中删除一个或多个维度。例如，考虑一个仅包含位置和时间两个维度的销售数据立方体。可以通过删除时间维度来实现汇总，从而按位置而不是按位置和时间汇总总销售额。
下钻 - 下钻是上卷的反面。它从不太详细的信息到更详细的信息。向下钻取可以通过降低维度的概念层次结构或呈现更多维度来完成。通过将时间层次结构从季度级别降到月份的更详细级别来显示向下钻取。生成的数据立方体分析每月的总销售额，而不是按季度汇总。
切片和骰子- 切片操作在给定多维数据集的一个维度上实现了选择，从而产生了一个子多维数据集。骰子操作通过在两个或多个维度上实现选择来表示一个子立方体。
枢轴- 枢轴也称为旋转。它是一种可视化操作，可旋转数据轴以支持数据的替代性能。
其他 OLAP 操作- 一些 OLAP 系统提供更多钻孔操作。例如，钻取实现包含（即，跨）一个以上事实表的查询。钻取操作使用关系 SQL 服务从数据立方体的底层向下钻取到其后端关系表。
多个 OLAP 操作可能涉及对列表中的前 N 项或后 N 项进行排名，以及计算移动平均数、增长值和利息、内部回报值、贬值、货币转换和统计服务。