olap和資料倉儲(完整版)
【正文】 庫核心理論與實(shí)務(wù) 2 OLAP ? Overview ? Data Warehouse的建置過程 ? Data analysis ? Problems with GROUP BY ? CUBE and ROLLUP ? 支援 Data Warehouse的 DBMS所具備的特色 20xx資料庫核心理論與實(shí)務(wù) 3 Overview ? OLAP（ OnLine Analytical Processing）主要被使用在資料分析的應(yīng)用上。這全然的資料量可能會以 ’ 兆 ’ 位元來衡量。 ? 一般採用 Star Schema ，也有採用 Snowflake Schema ? Star Schema裡的 dimension table一般並不作正規(guī)化，以提高效率。 ? 有一些系統(tǒng)允許使用者去增加彙總函數(shù)，例如以下函數(shù) ((Informix Illustra) ? Init(amp。 ? Ratio_To_Total(attribute)：一筆記錄之 attribute屬性值除以所有 attribute屬性值的總和。以下所示，但此查詢句的處理會很沒效率。 20xx資料庫核心理論與實(shí)務(wù) 24 Rollup Totals/subtotals for drilldown(Con’d) 回主頁 20xx資料庫核心理論與實(shí)務(wù) 25 Rollup Totals/subtotals for drilldown(Con’d) 回主頁 20xx資料庫核心理論與實(shí)務(wù) 26 CrossTabulation (cross tab) ? CrossTabulation (cross tab) ? Rollup是不對稱的。例如：也許想要在 month, and year做 rollup的動作。 SELECT Manufacturer, Year, Month, Day, Color, Model, SUM(price) AS Revenue FROM Sales GROUP BY Manufacturer ROLLUP Year(Time) AS Year Month(Time) AS Month, Day(Time) AS Day, CUBE Color, Model。 ? See Table 5b, 6a and 6b. ? 因?yàn)?rollup和 crosstab是如此的重要，最好用新的 SQL運(yùn)算子，因?yàn)檫@樣能夠使查詢最佳化更有效率。 ? 資料表達(dá)： See Table
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