lecture3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與olap技術(shù)概述-資料下載頁(yè)
2025-01-11 08:31本頁(yè)面
【正文】 ehouse） ? 搜集了關(guān)于主題的所有信息，跨越整個(gè)組織。 ? 數(shù)據(jù)集市（ Data Mart） ? 包含企業(yè)范圍數(shù)據(jù)的一個(gè)子集，對(duì)于特定的用戶是有用的，其范圍限于選定的主題。 ? 虛擬倉(cāng)庫(kù)（ Virtual warehouse） ? 操作數(shù)據(jù)庫(kù)上視圖的一組集合。 ? 為了有效處理查詢，只有一些可能的匯總視圖被物化。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 30 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與 OLAP技術(shù) ? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ? ? 多維數(shù)據(jù)模型 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 31 數(shù)據(jù)立方的有效計(jì)算 ? 數(shù)據(jù)立方可以看作是由立方體形成的格結(jié)構(gòu) ? 最底層的立方體稱為基本方體（ base cuboid） ? 最上層的方體稱為頂點(diǎn)方體 (apex cuboid) ? 一個(gè) L層的 n維立方有多少立方體呢 ? )11( ???? ni iLT2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 32 數(shù)據(jù)立方的物化 ? 物化 每一個(gè) 立方體 , 不 物化 , 或者 部分 物化 ? 物化 每一個(gè) 立方體 ? ? 不 物化？ ? 部分 物化！ ? 選擇將要物化的立方體 ? 基于尺寸大小 , 共享 , 訪問(wèn)頻率等。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 33 立方計(jì)算的多路數(shù)組聚集方法 I ? 把數(shù)組劃分成 塊 （ chunks， 一個(gè)子方，其大小能夠放入立方體計(jì)算時(shí)可用的內(nèi)存） . ? 采用壓縮的稀疏數(shù)組結(jié)構(gòu) : (chunk_id, offset) ? 通過(guò)訪問(wèn)立體單元，計(jì)算聚集?？梢詢?yōu)化訪問(wèn)單元的次序使得每個(gè)單元必須重復(fù)訪問(wèn)的次數(shù)最小化。 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 34 立方計(jì)算的多路數(shù)組聚集方法 II A B 29 30 31 32 1 2 3 4 5 9 13 14 15 16 64 63 62 61 48 47 46 45 a1 a0 c3 c2 c1 c 0 b3 b2 b1 b0 a2 a3 C B 44 28 56 40 24 52 36 20 60 最優(yōu)遍歷的順序是 ? 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 35 立方計(jì)算的多維數(shù)組聚集 A B 29 30 31 32 1 2 3 4 5 9 13 14 15 16 64 63 62 61 48 47 46 45 a1 a0 c3 c2 c1 c 0 b3 b2 b1 b0 a2 a3 C 44 28 56 40 24 52 36 20 60 B 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 36 立方計(jì)算的多維數(shù)組聚集 A B 29 30 31 32 1 2 3 4 5 9 13 14 15 16 64 63 62 61 48 47 46 45 a1 a0 c3 c2 c1 c 0 b3 b2 b1 b0 a2 a3 C 44 28 56 40 24 52 36 20 60 B 2023年 1月 30日星期一 Data Mining: Concepts and Techniques 37 總結(jié) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維模型 ? 星型模式 , 雪花模式 , 事實(shí)星座 ? 數(shù)據(jù)立方由維和度量組成 ? OLAP操作 : drilling, rolling, slicing, dicing and pivoting ? 數(shù)據(jù)立方的有效計(jì)算 ? 部分、全部、不物化 ? 多路數(shù)組聚集（ Multiway array aggregation） 演講完畢，謝謝觀看！
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