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的汇总，聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询，回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合，汇总，分组计算，窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。 典型的OLAP场景 1.报表系统，CRM系统。 2.金融风险预测预警系统、反洗钱系统。来自：百科
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，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联地存储，并且可以容易地提取数据。 相反，非关系数据不适合存储在数据表的行和列中，而是按大块分组在一起。非关系数据通常存储在数据集中，例如文档，键值对或图形结构。您的数据及其特征是影响数据存储和检索方法选择的主要因素。 2.不同的扩展方法。来自：百科![]()
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