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文檔簡介
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第十章數(shù)據(jù)倉庫
10.1數(shù)據(jù)倉庫基本概念
10.2數(shù)據(jù)倉庫的基本原理
10.3多維數(shù)據(jù)庫與OLAP分析
10.4數(shù)據(jù)倉庫模型設計’」
10.5數(shù)據(jù)倉庫的應用
10。小結
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10.1數(shù)據(jù)倉庫基本概念
10.1.1數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生
10.1.2數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
10.1.3數(shù)據(jù)倉庫的定義
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10.1.1數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生
?隨著數(shù)據(jù)庫技術的廣泛應用,企業(yè)擁有了越來越
多的數(shù)據(jù)。
?傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫無法滿足分析數(shù)據(jù)、支持決
策的需求。
?傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫處理企業(yè)的日常事務,數(shù)據(jù)倉
庫則用于分析數(shù)據(jù)中隱含的信息,以支持決策。
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10」.2數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
?數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
特性數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)當前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)
面向業(yè)務操作數(shù)據(jù)分析
存取讀寫操作多為只讀
使用頻率同J較低
數(shù)據(jù)訪問量少多
要求的響應時間較短可以很長
關注數(shù)據(jù)輸入信息輸出
表10-1數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
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10.1.3數(shù)據(jù)倉庫的定義
著名的數(shù)據(jù)倉庫專家W.HJnmon的定義是:
數(shù)據(jù)倉庫(DataWarehouse)是一個面向主題
的、集成的、非易失的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合,
用于支持管理決策。該定義指出了數(shù)據(jù)倉庫的四
個特性:
(1)面向主題的特性
(2)集成性
(3)非易失性
(4)時變性
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10.2數(shù)據(jù)倉庫的基本原理
1021數(shù)據(jù)倉庫的體系結構
1022數(shù)據(jù)倉庫的相關概念
1023數(shù)據(jù)集市(DataMart)
1024操作數(shù)據(jù)存儲
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1021數(shù)據(jù)倉庫的體系結構
?數(shù)據(jù)倉庫的體系結構可以用圖10」來表示
數(shù)據(jù)倉庫存儲
□
企業(yè)外部數(shù)據(jù)
數(shù)指清洗年市提取倉庫
颯福黃國
業(yè)務操作型系統(tǒng)
圖10-1數(shù)據(jù)倉庫的體系結構
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1022數(shù)據(jù)倉庫的相關概念
(1)數(shù)據(jù)抽取
數(shù)據(jù)提取是指從外部數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)。
(2)數(shù)據(jù)清理
將提取出來的數(shù)據(jù)進行檢測,并修正數(shù)據(jù)中的錯誤的過程稱
為數(shù)據(jù)清理。
(3)數(shù)據(jù)轉化
將不同格式的數(shù)據(jù)轉換成相同格式過程稱為數(shù)據(jù)轉化。
(4)外部數(shù)據(jù)
外部數(shù)據(jù)是從系統(tǒng)外部獲得的與分析主題相關的數(shù)據(jù)。
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1022數(shù)據(jù)倉庫的相關概念
(5)歷史數(shù)據(jù)
歷史數(shù)據(jù)是指組織在長期的信息處理過程中所積累
下來的數(shù)據(jù)。
(6)元數(shù)據(jù)
元數(shù)據(jù)是關于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它是數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)綜
合的一種類型。
(7)數(shù)據(jù)粒度
數(shù)據(jù)粒度有兩種形式。第一種形式的數(shù)據(jù)粒度是面
向OLAP,見表10-2o第二種形式的數(shù)據(jù)粒度
是面向數(shù)據(jù)挖掘的,它反映的是抽樣率。
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1022數(shù)據(jù)倉庫的相關概念
粒度級別綜合程度數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)細節(jié)
(詳細度:)
__i__.口
rm小低
口
低低大rnj
表10-2數(shù)據(jù)粒度的相關指標
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1023數(shù)據(jù)集市(DataMart)
?數(shù)據(jù)集市也叫數(shù)據(jù)市場,是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫中針
對某一主題的數(shù)據(jù)庫,它是企業(yè)數(shù)據(jù)庫的一個子
集。
(1)獨立的數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)直接來源于各信息系
統(tǒng)。
(2)依賴的數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)直接來源于中央數(shù)據(jù)
倉庫,也就是說它是在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上建立起
來的。
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1024操作數(shù)據(jù)存儲(Operational
DataStoreQDS)
?ODS是用于支持企業(yè)日常的全局應用的數(shù)據(jù)集合。
?ODS中的數(shù)據(jù)按照主題來組織,ODS只存放當
前和近期數(shù)據(jù)。
?ODS的應用一般體現(xiàn)在兩個方面:
(1)企業(yè)級的聯(lián)機事務處理(OLTP)應用。
(2)近期的聯(lián)機分析處理(OLAP)o
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10.3多維數(shù)據(jù)庫與OLAP分析
10.3.1多維數(shù)據(jù)庫的基本概念
10.3.2多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作
10.3.3多維數(shù)據(jù)庫模式
10.3.4多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲與可視化
1035多維數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫
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1031多維數(shù)據(jù)庫的基本概念
(1)變量
變量是分析數(shù)據(jù)時要考察的屬性。
(2)維
用戶分析問題的角度或決策分析的出發(fā)點構成了
數(shù)據(jù)倉庫布的維。
(3)維的層次性,
數(shù)據(jù)倉庫中的維是具有層次性的。用地理維度來
解釋維的層次性是最容易理解的。如圖10?2所
示
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10.3.1多維數(shù)據(jù)庫的基本概念
圖10-2地理維的層次性
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10.3.1多維數(shù)據(jù)庫的基本概念
(4)維成員
維成員是維的一個取值,如果維分成了幾個層次,
那么維成員就是不同維層次取值的組合
(5)事實
每一個維都取一個維成員,則可得到唯一確定的
一個變量值。一
(6)多維數(shù)據(jù)立方體.
多維數(shù)據(jù)立方體對應的是一個多維數(shù)組,。
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10.3.1多維數(shù)據(jù)庫的基本概念
圖10-3三維數(shù)據(jù)立方體
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1032多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作
OLAP技術的核心是多維分析。下面我們具
體介紹OLAP的分析動作。
(1)切片
?對多維數(shù)據(jù)集(維1、維2……維i……維n、
變量)在維度i上選定一個維成員,得到一個n?
1維多維數(shù)據(jù)集,稱得到的這個n?1維多維數(shù)據(jù)
集為原數(shù)據(jù)集在第i維上的數(shù)據(jù)切片。圖10?4表
示了一個數(shù)據(jù)切片動作。
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1032多維數(shù)據(jù)模型上的0LAP操作
?時
間
圖10-4數(shù)據(jù)切片
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1032多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作
(2)數(shù)據(jù)切塊
在多維數(shù)據(jù)立方體中,確定某些維度的取值范圍,得到
一個原立方體的子立方體的過程稱為數(shù)據(jù)切塊。
(3)數(shù)據(jù)鉆取
數(shù)據(jù)鉆取也叫數(shù)據(jù)下鉆,是由概括的數(shù)據(jù)到詳細的數(shù)據(jù)
的過程。數(shù)據(jù)鉆取的具體操作參見圖10?3中的數(shù)據(jù)鉆取
部分。
(4)數(shù)據(jù)聚集
數(shù)據(jù)聚集又叫數(shù)據(jù)上卷,它是數(shù)據(jù)鉆取的逆過程。
圖10-5顯示了一個數(shù)據(jù)立方體的鉆取和聚集的過程。
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1032多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作
L
98,
□匚
99?
□□c
圖10?5數(shù)據(jù)鉆取和聚集
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1032多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作
(5)數(shù)據(jù)旋轉
數(shù)據(jù)旋轉即變換維度的位置,也就是轉動數(shù)據(jù)的
視角,給用戶提供一個從不同的角度觀察數(shù)據(jù)的
方法。具體方法如下圖所示。
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1032多維數(shù)據(jù)模型上的OLAP操作
*1998*1999
*Al*200*230
*A2*456*478
*A3*100*120
*Al*A2?A3
*1998*200*456*100
*1999*230*478*120
圖10-6數(shù)據(jù)旋轉
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1033多維數(shù)據(jù)庫模式
(1)星型模式
要了解星型模式首先要了解維表和事實表的概
念。將維度抽取出來定義主鍵,由維的主鍵和
維的取值構成的表是維表。圖10-7是一個星型
模式的示例。
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1033多維數(shù)據(jù)庫模式
圖10-7星型模式
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1033多維數(shù)據(jù)庫模式
(2)雪花模式
雪花模式是星型模式的一種衍生。
圖10-8雪花模式
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1033多維數(shù)據(jù)庫模式
(3)星座模式
有時,在復雜的數(shù)據(jù)應用時,多個事實表需要共
享維表。這種模式可以看成是星型模式的集合,
因此又叫星系模式。
?三種多維數(shù)據(jù)模式中,星型模式和雪花模式比較
適合對單個主題建模,而其中星型模式又更為流
行。在具體應用時,要根據(jù)維表的復雜程度選擇
合適的模式。
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1034多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲與可視化
?多維數(shù)據(jù)庫中的變量值的數(shù)量為每個維度維成員
個數(shù)的乘積。多維數(shù)據(jù)庫常采用數(shù)據(jù)壓縮技術來
解決存儲空間的浪費這個問題。
?對于三維或三維以上的多維數(shù)據(jù),由于無法在平
面上直接體現(xiàn),只有將數(shù)據(jù)進行切片轉化為一維
或二維數(shù)據(jù),然后用相應的平面圖或立體圖來表
示。對于維度很高的多維數(shù)據(jù)庫,要進行多次數(shù)
據(jù)切片操作才能將維度降到可視化的程度。
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1035多維數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫
?多維數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫是有區(qū)別的。數(shù)據(jù)倉庫中
的細節(jié)數(shù)據(jù)為多維數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)源。
?多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)倉庫中導入的,因
此從存儲數(shù)據(jù)的數(shù)量上看,數(shù)據(jù)倉庫存儲的數(shù)據(jù)
量比多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量要大。多維數(shù)據(jù)庫實
際上是與OLAP的應用共存的。由多維數(shù)據(jù)庫和
OLAP共同構成了多維聯(lián)機分析處理MOLAPo
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10.4數(shù)據(jù)倉庫模型設計
1041企業(yè)模型設計
1042概念模型設計
10.4.3邏輯模型設計
10.4.4物理模型設計
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1041企業(yè)模型設計
(1)ER模型
-ER圖是由實體和實體間關系構成的。實體間的
關系分為一對一的關系、一對多的關系和多對多
的關系。圖10?9是一個ER圖示例。
圖10-9ER圖示例
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1041企業(yè)模型設計
(2)對象模型
?對象模型采用的是面向對象的方法。面向對象的
方法首先要確定模型中需要的類。
?企業(yè)模型的設計是數(shù)據(jù)倉庫模型設計的第一步。
它為數(shù)據(jù)倉庫的設計的提供一個全面、整體的認
識。數(shù)據(jù)倉庫的設計是分階段逐步進行的。
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1042概念模型設計
?概念模型設計包括了兩個方面,一是確定主題及
主題所涉及的對象;二是進行技術準備工作。
?主題的選擇是由數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員利企業(yè)用戶共
同完成的。
?技術準備工作則是指估計數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量、
根據(jù)結果選擇適合的軟件和硬件等基礎的準備工
作。
?在概念模型設計完成后,還要對模型進行評審。
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1043邏輯模型設計
?數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型設計包括分析主題域、確定
粒度劃分層次、確定數(shù)據(jù)分割策略、定義關系模
式、定義數(shù)據(jù)抽取模型等過程。
(1)分析主題域
(2)劃分粒度層次
(3)確定數(shù)據(jù)分割策略
(4)定義關系模式
(5)定義數(shù)據(jù)抽取模型
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1044物理模型設計
(1)確定數(shù)據(jù)結構的類型
(2)確定索引策略
(3)確定數(shù)據(jù)存放位置
(4)優(yōu)化存儲分配
?最后一個過程是數(shù)據(jù)裝載接口設計。對于一個數(shù)
據(jù)倉庫,企業(yè)模型和概念模型設計只需要進行一
次,而邏輯模型、物理模型和數(shù)據(jù)裝載接口設計
則是針對每一個主題都要進行設計的重復循環(huán)過
程。
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10.5數(shù)據(jù)倉庫的應用
1051數(shù)據(jù)倉庫的分類
1052數(shù)據(jù)倉庫的用戶
1053數(shù)據(jù)倉庫的應用
10.5.4客戶關系管理中的數(shù)據(jù)倉庫
1055數(shù)據(jù)倉庫應用的效益分析
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