數(shù)據(jù)挖掘2章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的olap技術(shù)(完整版)
【正文】 rs), units_old=count(*) ? 定義維 Define dimension time as (time_key,day,day_of_week,month,quarter,year) 度量的分類(lèi)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(wú)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(chēng)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(xiě)出 SQL語(yǔ)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(jiàn) 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(guò)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(jué) ,是目視操作 . 如圖 210所示 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(kù)系統(tǒng)捕獲存儲(chǔ)和管理的信息 . ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)視圖 ,包括事實(shí)表和維表 . ? 商務(wù)查詢(xún)視圖 ,從最終用戶(hù)的角度透視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù) . 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)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(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu) ? 底層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器 ,使用稱(chēng)作網(wǎng)間連接程序的應(yīng)用程序 ,由操作數(shù)據(jù)庫(kù)和外部數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù) . ? 中間層是 OLAP服務(wù)器 ,實(shí)現(xiàn)方法有 關(guān)系 OLAP模型 ,在多維數(shù)據(jù)上的操作映射為標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系操作 多維 OLAP模型 ,直接實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的操作 ? 頂層是客戶(hù) ,它包括查詢(xún)和報(bào)告工具 ,分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具 (例如趨勢(shì)分析 ,預(yù)測(cè)等 ) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的類(lèi)型 ? 企業(yè)倉(cāng)庫(kù) :企業(yè)倉(cāng)庫(kù)收集了關(guān)于主題的所有信息 ,跨越整個(gè)組織 ,它提供企業(yè)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)集成 . ? 數(shù)據(jù)集市 :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(hù)是有用的 ,其范圍限于選定的主題 . ? 虛擬倉(cāng)庫(kù) :是操作數(shù)據(jù)庫(kù)上的視圖集合 .為了有效地處理查詢(xún) ,只有一些可能的匯總視圖被物化 ,虛擬倉(cāng)庫(kù)易于建立 ,但需要操作數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器具有剩余能力 . OLAP服務(wù)器類(lèi)型 ? 關(guān)系 OLAP(ROLAP)模型 ,使用關(guān)系或擴(kuò)充關(guān)系 DBMS存放并管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ? 多維 OLAP(MOLAP)服務(wù)器 ,這些服務(wù)器通過(guò)基于
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