第2章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理(完整版)
【正文】 item_key branch_key location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures item_key item_name brand type supplier_key item branch_key branch_name branch_type branch supplier_key supplier_type supplier city_key city state_or_province country city 54 ?事實(shí)星座模式中多個(gè)事實(shí)表共享維表 time_key day day_of_the_week month quarter year time location_key street city province_or_state country location Sales Fact Table time_key item_key branch_key location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures item_key item_name brand type supplier_type item branch_key branch_name branch_type branch Shipping Fact Table time_key item_key shipper_key from_location to_location dollars_cost units_shipped shipper_key shipper_name location_key shipper_type shipper 55 關(guān)于事實(shí)表、維表及鍵的設(shè)計(jì) 1）關(guān)于事實(shí)表 ?事實(shí)表與維表的關(guān)系：主鍵與外鍵 ?一個(gè)事實(shí)表對(duì)應(yīng)一個(gè)主題 ?同一主題不同的粒度對(duì)應(yīng)不同的事實(shí)表 ?度量的計(jì)算 2）關(guān)于維表 ?維表的組成：主鍵、分類層次、屬性說(shuō)明 主鍵：自然鍵，代理鍵 ?維表的作用：說(shuō)明性信息，為事實(shí)表的檢索條件 ?維表的個(gè)數(shù)： 415個(gè) 56 銷 售 分 析 表P K , F K 2 時(shí) 間 編 號(hào)P K , F K 1 產(chǎn) 品 編 號(hào)P K , F K 3 地 址 編 號(hào) 銷 售 數(shù) 量 銷 售 金 額產(chǎn) 品 維 表P K 產(chǎn) 品 編 號(hào) 產(chǎn) 品 類 別 產(chǎn) 品 名 稱時(shí) 間 維 表P K 時(shí) 間 編 號(hào) 年 度 月 份 周 日地 區(qū) 維 表P K 地 址 編 號(hào) 國(guó) 家 省 份 城 市 門 店 一個(gè)星型模式的例子 57 作業(yè)： P45 ?18 做到書(shū)上即可 ?作業(yè)： 9， 10， 12 ?補(bǔ)充題：請(qǐng)給出一個(gè)實(shí)際問(wèn)題，設(shè)計(jì)其面向主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)星型模式或者雪花模型，或者事實(shí)星座模型。 ? 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 存儲(chǔ) OLAP數(shù)據(jù)的另一種主要方式 ， 與之對(duì)應(yīng)的是關(guān)系聯(lián)機(jī)分析處理 （ ROLAP） 。 ? 維屬性： 維的一個(gè)取值 。 3. 數(shù)據(jù)模型為星型模式。 ?啟發(fā)式的 （探索性的＼貪心算法）方法 ?逐步向前選擇：從空集開(kāi)始，逐步添加 ?逐步向后刪除：從整個(gè)屬性集開(kāi)始，逐步刪除 ?向前選擇和向后刪除相結(jié)合 ?判定歸納樹(shù)：如 ID3和 37 （３）數(shù)據(jù)壓縮 ?有損壓縮 VS. 無(wú)損壓縮 ?字符串壓縮 ?有廣泛的理論基礎(chǔ)和精妙的算法 ?通常是無(wú)損壓縮 ?在解壓縮前對(duì)字符串的操作非常有限 ?音頻 /視頻壓縮 ?通常是有損壓縮，壓縮精度可以遞進(jìn)選擇 ?有時(shí)可以在不解壓整體數(shù)據(jù)的情況下，重構(gòu)某個(gè)片斷 ?兩種有損數(shù)據(jù)壓縮方法：小波變換和主要成分分析 38 2. 數(shù)據(jù)索引：位圖索引和連接索引 數(shù)據(jù)加載和索引（ Load/Index） 1. 數(shù)據(jù)加載：將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市的過(guò)程 。AvAv???※ zscore規(guī)范化 :基于屬性 A的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)范化。如分箱、聚類、回歸。 ○ 模式集成 實(shí)體識(shí)別問(wèn)題 匹配來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體，比如：=？ ○ 冗余問(wèn)題 同一屬性在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)有不同的字段名；一個(gè)屬性可以由另外的屬性導(dǎo)出，即兩個(gè)屬性是相關(guān)的。 21 ２）噪聲數(shù)據(jù) 噪聲： 一個(gè)測(cè)量變量中的隨機(jī)錯(cuò)誤或偏差。如倉(cāng)庫(kù)模式、視圖、維、層次結(jié)構(gòu)、導(dǎo)出數(shù)據(jù)的定義，以及數(shù)據(jù)集市的位置和內(nèi)容 ?業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)和模式 ?匯總用的算法 ?由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的映射 技術(shù)元數(shù)據(jù) 9 ? 操作元數(shù)據(jù)：包括數(shù)據(jù)血統(tǒng) (data lineage，即數(shù)據(jù)來(lái)源 )、數(shù)據(jù)類別 (currency of data)，對(duì)象名，屬性名等 ? 訪問(wèn)數(shù)據(jù)的原則和數(shù)據(jù)的來(lái)源 ? 商務(wù)元數(shù)據(jù)：商務(wù)術(shù)語(yǔ)和定義、數(shù)據(jù)擁有者信息 ? 系統(tǒng)所提供的分析方法和公式、報(bào)表等信息 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù) 從業(yè)務(wù)角度描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù) 10 表 23 元數(shù)據(jù)舉例 Table 邏輯名 學(xué)生 姓名 定義 學(xué)校的主要成員，主要進(jìn)行學(xué)習(xí)任務(wù) 物理存儲(chǔ) (數(shù)據(jù)庫(kù)表 ) 建立日期 2023年 9月 13日 最后更新日期 2023年 9月 13日 更新周期 每月 表邏輯程序名 STUDENT(程序名稱 ) 11 ?傳統(tǒng)的異種數(shù)據(jù)庫(kù)集成 查詢驅(qū)動(dòng) ?在多個(gè)異種數(shù)據(jù)庫(kù)上建立包裝程序（ wrappers）和中介程序（ mediators ） ?查詢驅(qū)動(dòng)方法 —— 當(dāng)從客戶端傳過(guò)來(lái)一個(gè)查詢時(shí)，首先使用元數(shù)據(jù)字典將查詢轉(zhuǎn)換成相應(yīng)異種數(shù)據(jù)庫(kù)上的查詢；然后，將這些查詢映射和發(fā)送到
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