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2023-03-17 16:47:14 本頁面
【正文】 。Marts）? 數(shù)據(jù)集市 （ Data Marts）是一種更小、更集中的數(shù)據(jù)倉庫，為公司提供分析商業(yè)數(shù)據(jù)的一條廉價(jià)途徑。? 目前， 全世界對數(shù)據(jù)倉庫總投資的一半以上均集中在數(shù)據(jù)集市上 。 歷史基本數(shù)據(jù)： 近期基本數(shù)據(jù)隨時(shí)間的推移，由數(shù)據(jù)倉庫的時(shí)間控制機(jī)制轉(zhuǎn)為歷史基本數(shù)據(jù)。（（ 4）數(shù)據(jù)倉庫是隨時(shí)間變化的）數(shù)據(jù)倉庫是隨時(shí)間變化的 數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)限在 5~10年，故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時(shí)間項(xiàng)，標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時(shí)期，這適合 DSS進(jìn)行時(shí)間趨勢分析。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長不一致等。 例如，銀行的數(shù)據(jù)倉庫的主題：客戶 DW的客戶數(shù)據(jù)來源： 從 銀行儲(chǔ)蓄 DB、信用卡 DB、貸款 DB等三個(gè) DB中抽取同一客戶的數(shù)據(jù)整理而成。數(shù)據(jù)倉庫的概念 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 用于 事務(wù)處理 ，也叫 操作型處理 ，是指對數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)進(jìn)行日常操作，即對一個(gè)或一組記錄的查詢和修改，主要為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。 數(shù)據(jù)倉庫是 1995年開始盛行起來的。數(shù)據(jù)倉庫 用戶關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性。 在 DW中分析客戶數(shù)據(jù)，可決定是否繼續(xù)給予貸款。 將原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做一個(gè)從 面向應(yīng)用到面向主題的大轉(zhuǎn)變。 而數(shù)據(jù)庫只包含當(dāng)前數(shù)據(jù)，即存取某一時(shí)間的正確的有效的數(shù)據(jù)。 輕度綜合數(shù)據(jù)： 是從近期基本數(shù)據(jù)中提取出的，這層數(shù)據(jù)是按時(shí)間段選取，或者按數(shù)據(jù)屬性（attributes）和內(nèi)容（ contents）進(jìn)行綜合。數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)? 數(shù)據(jù)倉庫工作范圍和成本常常是巨大的。? 數(shù)據(jù)集市 是指 具有特定應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫 ，主要針對某個(gè)應(yīng)用或者具體部門級 的應(yīng)用，支持用戶獲得競爭優(yōu)勢或者找到進(jìn)入新市場的具體解決方案。 （ 2）所有數(shù)據(jù)項(xiàng)的 業(yè)務(wù)定義 。當(dāng)數(shù)據(jù)源中的一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)與數(shù)據(jù)倉庫建立了映射關(guān)系，就應(yīng)該記下這些數(shù)據(jù)項(xiàng)發(fā)生的 任何變換或變動(dòng) 。 即如何按主題查看數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容。關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫使用的元數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)（ 1）定義部分 用于定義和建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。 信息引導(dǎo)器 ：使用戶容易訪問倉庫數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫工具集 多維分析工具（ OLAP工具） : 通過對信息的多種可能的觀察形式進(jìn)行快速、一致和交互性的存取，這樣便利用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和觀察。 數(shù)據(jù)倉庫采用服務(wù)器結(jié)構(gòu)， 客戶端 所做的工作有：客戶交互、格式化查詢、結(jié)果顯示、報(bào)表生成等。 這種結(jié)構(gòu)形式工作效率更高。 兩維表，如通常的電子表格。數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)倉庫是以多維表型的 “ 維表 — 事實(shí)表 ” 結(jié)構(gòu)形式組織的，共有三種形式： 星型模型 大多數(shù)的數(shù)據(jù)倉庫都采用 “ 星型模型 ” 。雪花模型 雪花模型是對星型模型的擴(kuò)展， 雪花模型對星型模型的維表進(jìn)一步層次化 ，原來的各維表可能被擴(kuò)展為小的事實(shí)表，形成一些局部的 “ 層次 ” 區(qū)域。多個(gè)星型模型通過相同的維，如時(shí)間維，連接多個(gè)事實(shí)表。 OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析處理。 它體現(xiàn)了四個(gè)特征： （ 1）快速性 ：用戶對 OLAP的快速反應(yīng)能力有很高的要求。 OLAP準(zhǔn)則 要求多維數(shù)據(jù)庫服務(wù)器能夠被不同的應(yīng)用和工具所訪問。 （ 1）變量 ：變量是數(shù)據(jù)的實(shí)際意義，即描述數(shù)據(jù)“ 是什么 ” 。如日、月、季、年是時(shí)間維的層次。（ 5）多維數(shù)組 ： 一個(gè)多維數(shù)組可以表示為：（維 1，維 2， …… ，維 n，變量） 一個(gè) 5維的結(jié)構(gòu)，即（產(chǎn)品，地區(qū)，時(shí)間，銷售渠道，銷售額）。（ 1） OLTPOLTP是低層人員利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、增、刪、改等操作，以完成事務(wù)處理工作。 ① 存取大量的數(shù)據(jù) ② 包含聚集的數(shù)據(jù) ③ 按層次對比不同時(shí)間周期的聚集數(shù)據(jù) ④ 以不同的方式來表現(xiàn)數(shù)據(jù) ⑤ 要包含數(shù)據(jù)元素之間的復(fù)雜的計(jì)算 ⑥ 能夠快速的響應(yīng)用戶的查詢 OLAP與 OLTP的關(guān)系與比較（ 3） OLAP與 OLTP對比（對比表）OLTP OLAP數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù) 綜合性數(shù)據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù)一次性處理的數(shù)據(jù)量小 一次處理的數(shù)據(jù)量大對響應(yīng)時(shí)間要求高 響應(yīng)時(shí)間合理用戶數(shù)量大 用戶相對較少面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng) 面向分析，分析驅(qū)動(dòng) MOLAP是基于 多維數(shù)據(jù)庫 存儲(chǔ)方式建立的OLAP；表現(xiàn)為 “ 超立方 ” 結(jié)構(gòu) ，類似于 多維數(shù)組 的結(jié)構(gòu)。取鉆?。豪纾?1995年各部門銷售收入表如下：對時(shí)間維進(jìn)行下鉆操作，獲得新表如下：鉆 基本代理操作 “ 代理 ” 是一些智能性代理，當(dāng)系統(tǒng)處于某種特殊狀態(tài)時(shí)提醒分析員。如銷售情況已超出預(yù)定義閾值的上限或下限時(shí)提醒分析員。 假設(shè)有一個(gè) 5維
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