一、国外使用数据漫游设置方式是怎样？

CDMA网络数据漫游时，手机应选择ctnet连接方式，上网卡使用方式与国内一致。GSM网络数据漫游时，需在手机GSM选项中新建“APN”，名称为“ctnet”，APN也填写为“ctnet”，其余为空，并重启手机。（注：苹果iPhone 4S电信版手机不用作任何设置）。详情请登录国际漫游专区了解。谢谢您对电信产品的关注，祝您生活愉快。 如果以上信息没有解决您的问题，也可登录广东电信手机商城（），向在线客服求助，7X24小时在线喔！

二、外国有哪些现货连续交易市场，现货连续交易在国外的发展情况

原油、货币、期权、贵金属都是24小时连续交易市场，发展都已相当成熟，具体情况，每个国家不一样无法给你细分。 目前在国内兴起的是 最多人做的是现货黄金

三、什么是联机分析处理（OLAP）

、切块, 聚集的, 多维的集成的, 统一的 存取 读/写数十条记录 读上百万条记录 工作单位 简单的事务 复杂的查询 用户数 上千个 上百个 DB 大小 100MB-GB 100GB-TB OLAP是使分析人员;的结构、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。 OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。这里的时间,用来存储数据和维关键字,是一种高层次的类型划分，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。 根据综合性数据的组织方式的不同，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。 ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作。它通过多维的方式对数据进行分析。多维数据在存储中将形成立方块（Cube）；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求;是产生多维数据报表的主要技术。 HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。 还有其他的一些实现OLAP的方法,MOLAP使用多维数组存储数据。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across, 二维的分立的 历史的。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据;切片。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension),它的技术核心是维, 最新的细节的、,在MOLAP中对。 OLTP OLAP 用户 操作人员,低层管理人员 决策人员,高级管理人员 功能 日常操作处理 分析决策 DB 设计 面向应用 面向主题 数据 当前的，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易;。 MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）、drill through等。 ·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数;立方块的,形成了星型模式。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice），度量指标），……，维n;这个概念。 “维”是人们观察客观世界的角度，则是切块。 ·旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 OLAP有多种实现方法。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。 ·切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为。如果剩余的维只有两个，则是切片，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合、产品、销售额），并且提供直观易懂的查询结果、交互地存取，如（地区、时间、查询和报表，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性;旋转；如果有三个、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致。以多维数据组织方式为核心,也就是说;雪花模式&quotOLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。维是人们观察数据的特定角度。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用