第3章數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應(yīng)用過程-預(yù)覽頁
【正文】 間件 填充與測試數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用 數(shù)據(jù)倉庫維護 數(shù)據(jù)倉庫評價 規(guī)劃與確定需求 規(guī)劃 分析階段 數(shù)據(jù)倉庫 開發(fā)過程 設(shè)計實施 使用維護階段 階段 數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃 選擇數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)策略 開發(fā)策略主要有： 自頂向下：實際應(yīng)用比較困難 。在一般情況下數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)不可能在一個循環(huán)過程中完成，而是經(jīng)過多次循環(huán)開發(fā)，每次循環(huán)都會為系統(tǒng)增加新的功能，使數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用得到新的提高。 這三個階段是一個不斷循環(huán)、完善、提高的過程。 (3) 了解數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用 、 支持和增強 。在實際使用中難以操作 。 計劃中需要闡明期望取得的有形和無形利益 業(yè)務(wù)價值計劃最好由目標(biāo)業(yè)務(wù)主管來完成 規(guī)劃書中要確定數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)目標(biāo)實現(xiàn)范圍、體系結(jié)構(gòu)和使用方案及開發(fā)預(yù)算。 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)任務(wù)書；用戶決策分析信息需求調(diào)查表；數(shù)據(jù)倉庫主題； ER圖、星型模型和雪花模型。 Order_Detail 大容量，其上限是 354， 000， 000，000，考慮到各種客戶類型與各種商品的組合情況，一般很少達到。 從用戶對概括數(shù)據(jù)使用的要求，評審數(shù)據(jù)粒度的劃分和數(shù)據(jù)分割策略是否可以滿足用戶決策分析的需要。 數(shù)據(jù)倉庫的物理模型設(shè)計 表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型、索引策略、數(shù)據(jù)存放位置以及數(shù)據(jù)存儲分配等等。 了解外部存儲設(shè)備的特征。 數(shù)據(jù)倉庫中的每個組件或部件都確定相應(yīng)的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn) 。能減少編寫專門決策支持應(yīng)用程序的工作量，因為運用一些專門的查詢工具，可以更容易訪問數(shù)據(jù)。 按主關(guān)鍵字和大多數(shù)外部關(guān)鍵字建立索引 事實表中一定要設(shè)置主鍵 確定數(shù)據(jù)存放位置 數(shù)據(jù)的布局原則： 一般可以將索引存放在高速存儲設(shè)備上，而表格則存放在一般存儲設(shè)備上，以加快數(shù)據(jù)的查詢速度。 數(shù)據(jù)倉庫的創(chuàng)建 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 、 多維數(shù)據(jù)庫和對象數(shù)據(jù)庫 創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的工具： MS SQL Server2022 Oracle9i Sybase Informix Red Brick Decision Server 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)加載、復(fù)制與發(fā)行 數(shù)據(jù)加載之前，首先需要對準(zhǔn)備加載的數(shù)據(jù)進行清理 復(fù)制技術(shù) 復(fù)制結(jié)構(gòu)應(yīng)完成以下的復(fù)雜任務(wù)： ●不會受到系統(tǒng)失敗等問題的影響，保證提供可靠的數(shù)據(jù)復(fù)制。 保證只發(fā)送被排序的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用、支持和增強 數(shù)據(jù)倉庫的用戶培訓(xùn)及支持 向用戶解釋清楚數(shù)據(jù)倉庫的作用與原理 用各種案例向用戶說明如何使用數(shù)據(jù)倉庫 對數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用成功案例的推廣 初始階段的支持 技術(shù)人員 、 商業(yè)分析人員與用戶一起討論 數(shù)據(jù)倉庫的使用方式 數(shù)據(jù)倉庫使用中的數(shù)據(jù)刷新 數(shù)據(jù)倉庫的增強 練 習(xí) ? 、逐步提升的開發(fā)過程？ ? ？需要完成哪些工作？ ? 查，應(yīng)該調(diào)查哪些內(nèi)容？ ? ？ ? 用？ 練 習(xí) ? ，并給出維表的
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