第1章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念與體系結(jié)構(gòu)(編輯修改稿)
2025-01-26 19:44 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 1季度 2季度 3季度 4季度 部門 1 20 20 35 15 部門 2 25 5 15 15 部門 3 20 15 18 27 上 卷 下 鉆 2/28/2023 24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 ? OLAP根據(jù)其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式可分為三類： ROLAP、 MOLAP、 HOLAP ? MOLAP是以多維數(shù)據(jù)庫(kù)的方式組織存儲(chǔ)數(shù)據(jù) ? ROLAP是利用現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來模擬多維數(shù)據(jù)。 ? HOLAP是一混合模式，對(duì)于常用的維度和維層次，使用多維數(shù)據(jù)表來記錄，對(duì)于用戶不常用的維度和數(shù)據(jù)，采用類似ROLAP星型結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)。 2/28/2023 25 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 1. ROLAP體系結(jié)構(gòu) ? OLAP將分析用的多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中并根據(jù)應(yīng)用的需要有 選擇地 定義一批實(shí)視圖作為表也存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。不必要將每一個(gè) sql查詢都作為實(shí)視圖保存，只定義那些應(yīng)用頻率比較高、計(jì)算工作量比較大的查詢作為實(shí)視圖。 Database 服務(wù)器 前端工具 ROLAP 服務(wù)器 Metadata Request Processing SQL查詢 查詢結(jié)果 用戶請(qǐng)求 查詢結(jié)果 2/28/2023 26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 2. MOLAP體系結(jié)構(gòu) ? 將 OLAP分析所用到的多維數(shù)據(jù)物理上存儲(chǔ)為多維數(shù)組的形式，形成“立方體”的結(jié)構(gòu)。維的屬性值被映射成多維數(shù)組的下標(biāo)值或下標(biāo)的范圍，而總結(jié)數(shù)據(jù)作為多維數(shù)組的值存儲(chǔ)在數(shù)組的單元中。由于 MOLAP采用了新的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，從物理層實(shí)現(xiàn)起，因此又稱為物理 OLAP（ physical olap）。 Database 服務(wù)器 前端工具 MOLAP 服務(wù)器 Metadata Request Processing SQL查詢 查詢結(jié)果 用戶請(qǐng)求 查詢結(jié)果 Load 2/28/2023 27 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 3. HOLAP體系結(jié)構(gòu) ? 由于 molap和 rolap有著各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) ,且它們的結(jié)構(gòu)迥然不同，這給分析人員設(shè)計(jì) olap結(jié)構(gòu)提出了難題。為此一個(gè)新的 olap結(jié)構(gòu) —— 混合型olap（ holap）被提出，它能把 molap和 rolap兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來。迄今為止，對(duì) holap還沒有一個(gè)正式的定義。但很明顯， holap結(jié)構(gòu)不應(yīng)該是molap與 rolap結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)單組合，而是這兩種結(jié)構(gòu)技術(shù)優(yōu)點(diǎn)的有機(jī)結(jié)合，能滿足用戶各種復(fù)雜的分析請(qǐng)求。 Database 服務(wù)器 前端工具 MOLAP 服務(wù)器 SQL查詢 查詢結(jié)果 用戶請(qǐng)求 查詢結(jié)果 Load SQL查詢 查詢結(jié)果 OR 2/28/2023 28 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 ? OLAP工具 2/28/2023 29 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)、方法與產(chǎn)品 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施中的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié) ? 數(shù)據(jù)抽??； ? 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理 ? 數(shù)據(jù)表現(xiàn) 2/28/2023 30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 ? 從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念結(jié)構(gòu)看，應(yīng)該包含：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市 /知識(shí)挖掘庫(kù)以及各種管理工具和應(yīng)用工具。 數(shù)據(jù)源 業(yè)務(wù)系統(tǒng) 外部數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用工具 管理工具 數(shù)據(jù)集市 /知識(shí)挖掘庫(kù) 應(yīng)用工具 數(shù)據(jù)集市 /知識(shí)挖掘庫(kù) 圖 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念結(jié)構(gòu) 2/28/2023 31 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)的工作： ETL(extract/transformation/load) ? 數(shù)據(jù)抽取 ? 數(shù)據(jù)清洗 ? 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ? 數(shù)據(jù)裝載 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載 2/28/2023 32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)、方法與產(chǎn)品 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施方法論 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)或產(chǎn)品堆砌，它是一個(gè)綜合集成解決方案和系統(tǒng)工程。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施過程中，技術(shù)決策至關(guān)重要，技術(shù)選擇或決策錯(cuò)誤很可能導(dǎo)致項(xiàng)目實(shí)施失敗。 2/28/2023 33 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)、方法與產(chǎn)品 ? 常用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品比較 ? 常用 OLAP工具介紹 ； ? 各數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)廠商提供的解決方案 IBM、 Oracle、 NCR、 Microsoft、SAS等 2/28/2023 34 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)的分類 （ 1 ） 兩層架構(gòu) （ G e n e r i c Two L e v e l Architecture） 。 （ 2） 獨(dú)立型數(shù)據(jù)集市 （ Independent Data Mart） 。 （ 3 ） 依 賴 型 數(shù) 據(jù) 集 市 和 操 作 型 數(shù) 據(jù) 存 儲(chǔ)（ Dependent Data Mart and Operational Data Store） 。 （ 4） 邏輯型數(shù)據(jù)集市和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) （ Logical Data Mart and RealTime Data Warehouse） 。 2/28/2023 35 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) 唯 一 的 、 企 業(yè) 級(jí) 的數(shù) 據(jù) 倉(cāng) 庫(kù)數(shù)
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