lecture3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與olap技術(shù)概述-全文預(yù)覽
【正文】 48 47 46 45 a1 a0 c3 c2 c1 c 0 b3 b2 b1 b0 a2 a3 C 44 28 56 40 24 52 36 20 60 B 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 37 總結(jié) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維模型 ? 星型模式 , 雪花模式 , 事實(shí)星座 ? 數(shù)據(jù)立方由維和度量組成 ? OLAP操作 : drilling, rolling, slicing, dicing and pivoting ? 數(shù)據(jù)立方的有效計(jì)算 ? 部分、全部、不物化 ? 多路數(shù)組聚集（ Multiway array aggregation） 演講完畢，謝謝觀看！ 。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 33 立方計(jì)算的多路數(shù)組聚集方法 I ? 把數(shù)組劃分成 塊 （ chunks， 一個(gè)子方，其大小能夠放入立方體計(jì)算時(shí)可用的內(nèi)存） . ? 采用壓縮的稀疏數(shù)組結(jié)構(gòu) : (chunk_id, offset) ? 通過訪問立體單元，計(jì)算聚集。 ? 數(shù)據(jù)集市（ Data Mart） ? 包含企業(yè)范圍數(shù)據(jù)的一個(gè)子集，對(duì)于特定的用戶是有用的，其范圍限于選定的主題。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 26 典型的 OLAP操作 II ? 切片 Slice與切塊 dice ? 投影與選擇。如 , median()（中位數(shù)） , mode()（出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)，眾數(shù)）等。 ? 事實(shí)星座（ Fact constellations） : 多個(gè)事實(shí)表分享共同的維表，這種模式可以看作星型模式的集合，因此稱為星系模式（ galaxy schema） 或事實(shí)星座。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 13 由表和電子數(shù)據(jù)表到數(shù)據(jù)立方體 II ? 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的研究文獻(xiàn)中，一個(gè) n維立方體（ nD)稱為 基本方體 (base cuboid)； 0D方體存放最高層的匯總 ，稱為 頂點(diǎn)方體 （ apex cuboid） ，方體的格稱作 數(shù)據(jù)立方體 （ data cube） 。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 11 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與 OLAP技術(shù) ? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ? ? 多維數(shù)據(jù)模型 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 12 由表和電子數(shù)據(jù)表到數(shù)據(jù)立方體 I ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基于多維數(shù)據(jù)模型，以數(shù)據(jù)立方體的形式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察。 ? Warehouse— OLAP: 復(fù)雜 OLAP查詢 , 多維視圖 , 整理。 ? 操作數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新不在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境出現(xiàn)。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)－時(shí)變的 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)跨越的時(shí)間比操作數(shù)據(jù)庫(kù)要長(zhǎng)的多 . ? 操作數(shù)據(jù)庫(kù) : 當(dāng)前值數(shù)據(jù)。 ? 排出那些對(duì)決策過程沒有用的數(shù)據(jù)，為決策者提供一個(gè)簡(jiǎn)明的有關(guān)特定主題的視圖。 ? 主要目的是對(duì)數(shù)據(jù)建模與分析，以便于決策者的決策過程，而不是日常操作與事物處理。 ? 在數(shù)據(jù)移入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前，對(duì)它進(jìn)行轉(zhuǎn)換 。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 7 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)－非易失的 ? 與操作數(shù)據(jù)庫(kù)分隔存儲(chǔ)。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 8 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) vs. 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) ? 聯(lián)機(jī)事物處理 (OLTP ， online transaction processing) ? 傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的主要任務(wù) ? 日常操作 : 購(gòu)買 , 存貨 , 財(cái)務(wù)等 . ? 聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP， online analytical processing) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要任務(wù) ?
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