數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的olap技術(shù)-wenkub
2022-08-31 12:12:39 本頁面
【正文】 持管理需求 OLTP和 OLAP的區(qū)別 ? 用戶和系統(tǒng)的面向性 : OLTP是面向顧客的 ,用于事務(wù)和查詢處理 OLAP是面向市場(chǎng)的 ,用于數(shù)據(jù)分析 ? 數(shù)據(jù)內(nèi)容 : OLTP系統(tǒng)管理當(dāng)前數(shù)據(jù) . OLAP系統(tǒng)管理大量歷史數(shù)據(jù) ,提供匯總和 聚集機(jī)制 . ? 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) : OLTP采用實(shí)體 聯(lián)系 ER模型和面向應(yīng)用的 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) . OLAP采用星型或雪花模型和面向主題的數(shù) 據(jù)庫設(shè)計(jì) . ? 視圖 : OLTP主要關(guān)注一個(gè)企業(yè)或部門內(nèi)部的當(dāng)前 數(shù)據(jù) ,不涉及歷史數(shù)據(jù)或不同組織的數(shù)據(jù) OLAP則相反 . ? 訪問模式 : OLTP系統(tǒng)的訪問主要由短的原子事務(wù)組成 . 這種系統(tǒng)需要并行和恢復(fù)機(jī)制 . OLAP系統(tǒng)的訪問大部分是只讀操作 . 為什么需要分離的數(shù)據(jù)倉庫 ? 分離操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫的主要 原因是提高兩個(gè)系統(tǒng)的性能 .操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是為已知的任務(wù)和負(fù)載設(shè)計(jì)的 ,而數(shù)據(jù)倉庫的查詢通常是復(fù)雜的 ,涉及大量數(shù)據(jù)在匯總級(jí)的計(jì)算 ,在操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上處理 OLAP查詢 ,可能會(huì)大大降低操作任務(wù)的性能 . 多維數(shù)據(jù)模型 ? 數(shù)據(jù)倉庫和 OLAP工具基于多維數(shù)據(jù)模型 ,該模型將數(shù)據(jù)看作數(shù)據(jù)立方體形式 ? 數(shù)據(jù)立方體允許以多維對(duì)數(shù)據(jù)建模和觀察 .具體圖形詳見 71頁圖 31 多維數(shù)據(jù)庫模式 星型 ,雪花和事實(shí)星座模式是主要的存在形式 ? 星型模式包含一個(gè)大的包含大批數(shù)據(jù)的事實(shí)表和一系列維表 .如 73頁圖 34 ? 雪花模式是星型模式的變種 ,不同的是將某些維表規(guī)范化 .如 74頁圖 35 ? 事實(shí)星座模式對(duì)應(yīng)多個(gè)事實(shí)表共享維表 .如 74頁圖 36 定義模式的例子 定義圖 34的星型模式 : ? 定義立方體 : Define cube sales_star[time,item,branch,location]: dollars_sold=sum(sales_in_dollars), units_old=count(*) ? 定義維 Define dimension time as (time_key,day,day_of_week,month,quarter,year) 度量的分類和計(jì)算 ? 分布的 : 設(shè)數(shù)據(jù)被劃分為 n個(gè)集合 ,函數(shù)在每一部分上的計(jì)算得到一個(gè)聚集值 .如果將函數(shù)用于 n個(gè)聚集值得到的結(jié)果 ,與將函數(shù)用于所有數(shù)據(jù)得到的結(jié)果一樣則該度量是分布的 ,如 count(),sum()等 ? 代數(shù)的 : 如果一個(gè)聚集函數(shù)能夠由一個(gè)具有 M個(gè)參數(shù)的代數(shù)函數(shù)計(jì)算 ,且每個(gè)參數(shù)都可以用一個(gè)分布聚集函數(shù)求得 .如 avg()可以由sum()/count()計(jì)算 ,其中 sum()和 count()是分布聚集函數(shù) . ? 整體的 : 如果一個(gè)聚集函數(shù)無法用具有 M個(gè)參數(shù)的代數(shù)函數(shù)進(jìn)行這一計(jì)算 ,則這個(gè)函數(shù)稱是整體的 ,如 rand()等 ? 許多度量可以用關(guān)系的聚集操作計(jì)算 對(duì)應(yīng)圖 24,我們也可寫出 SQL語句 . 計(jì)算 dollars_sold和 units_sold Select sum(*) Sum() From time t,item i,branch b,location l,sales s, Where = and = and = and = Group by ,n_key 概念分層 全序相關(guān) 偏序相關(guān) (具體見 3,4章 ) Country year City quarter month week Street day 多維數(shù)據(jù)模型的 OLAP操作 ? 上卷操作 ,通過維規(guī)約 ,在數(shù)據(jù)立方體上進(jìn)行聚集 . ? 下鉆操作 ,是上卷操作的逆操作 ,由不太詳細(xì)的數(shù)據(jù)到更詳細(xì)的數(shù)據(jù) . ? 切片和切塊 ,切片在給定的數(shù)據(jù)立方體的一個(gè)維上進(jìn)行選擇 ,切塊則是在兩個(gè)或兩個(gè)以上的維進(jìn)行選擇 . ? 轉(zhuǎn)軸操作 ,轉(zhuǎn)動(dòng)數(shù)據(jù)的視覺 ,是目視操作 . 如圖 210所示 數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ? 自頂向下視圖 ,使我們可以選擇數(shù)據(jù)倉庫所需的相關(guān)信息 . ? 數(shù)據(jù)源視圖 ,揭示被操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)捕獲存儲(chǔ)和管理的信息 . ? 數(shù)據(jù)倉庫視圖 ,包括事實(shí)表和維表 . ? 商務(wù)查詢視圖 ,從最終用戶的角度透視數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù) . 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)過程 ? 選取待建模的商務(wù)處理 ? 選取商務(wù)處理的粒度 ,例如單個(gè)事務(wù) ,一天的快照等 ? 選取用于每個(gè)事實(shí)表記錄的維 . ? 選取將安放在事實(shí)表中的度量如圖 34中的 dollars_sold和 units_sold 三層數(shù)據(jù)倉
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