【正文】 系統(tǒng)中，采取的方法是簡(jiǎn)單地將客戶(hù) 維度表中包含 Sue的記錄更新。另一方面，針對(duì) Sue的地址發(fā)生改變的情況， 則需要認(rèn)真考慮。該客戶(hù)居住在亞利桑那州時(shí)可能提交了一些訂單，而居 住在加利福尼亞州時(shí)可能提交過(guò)更多的訂單。若希望按照州研究訂單的歷 史情況，那么將 Sue的訂單與其居住的州聯(lián)系起來(lái)非常重要。 上述兩種有關(guān) 9900011客戶(hù)發(fā)生變化的情況可被用于描述星型模式響應(yīng) 緩慢變化時(shí)最常見(jiàn)的類(lèi)型：緩慢變化類(lèi)型 1和緩慢變化類(lèi)型 2。對(duì)兩類(lèi)變化的 響應(yīng)分別為重寫(xiě)事務(wù)歷史和保留變化情況。另外還有一種不太常見(jiàn)的類(lèi)型 3。 類(lèi)型 3通常應(yīng)用于不需要?dú)v史環(huán)境、但需要使用數(shù)據(jù)元素變化前和變化后的數(shù) 值的環(huán)境。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 維度表 —緩慢變化維 變化類(lèi)型 1 Type 1 Change 當(dāng)一個(gè)維度值的源發(fā)生變化，并且不需要在星型模式中保留變化歷史時(shí)， 通常采用類(lèi)型 1來(lái)響應(yīng)變化情況。僅僅使用變化的值重寫(xiě)維度即可。該技術(shù) 通常應(yīng)用于源數(shù)據(jù)元素是為了更正錯(cuò)誤而發(fā)生更改的情況。 通過(guò)重寫(xiě)星型模式中對(duì)應(yīng)的維度值，變化類(lèi)型 1刪除了數(shù)據(jù)元素的歷史信 息。星型模式不會(huì)保留該列曾經(jīng)包含不同值的線索。一般來(lái)說(shuō)，該方法可以達(dá) 到預(yù)期的效果，但也可能會(huì)導(dǎo)致混亂。如果存在與變化前關(guān)聯(lián)的事實(shí)，就說(shuō)明 歷史環(huán)境發(fā)生了改變。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 維度表 —緩慢變化維 Type 1 Change 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 維度表 —緩慢變化維 Type 2 Change 多數(shù)操作型系統(tǒng)的變化采用變化類(lèi)型 2處理。變化類(lèi)型 2保存了變化的 歷史事實(shí)。描述變化前的事件的事實(shí)與過(guò)去的值關(guān)聯(lián)，描述變化后的事件 的事實(shí)將與新值關(guān)聯(lián)。 當(dāng)源系統(tǒng)發(fā)生變化時(shí)，可以采用的第 2種方法是在維度表中插入新的行。 先前存在的記錄不會(huì)發(fā)生任何改變。變化類(lèi)型 2將保存與以往值關(guān)聯(lián)的事實(shí) 環(huán)境，并允許新的事實(shí)與新值關(guān)聯(lián)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 維度表 —緩慢變化維 Type 2 Change 客戶(hù) Sue Johnson地址改變的問(wèn)題提 供了應(yīng)用變化類(lèi)型 2的實(shí)例。隨著時(shí) 間的推移，客戶(hù) Sue由先前居住在亞 利桑那州，改變?yōu)槟壳熬幼≡诩永? 福尼亞州。她居住在亞利桑那州時(shí) 提交過(guò)一些訂單，居住在加利福尼 亞州時(shí)提交了另外一些訂單。若采 用變化類(lèi)型 1處理客戶(hù) Sue地址變化 的情況，會(huì)產(chǎn)生一些負(fù)面效果，即 重新聲明了 Sue地址變化前提交訂單 的環(huán)境。這些訂單將與她目前居住 的加利福尼亞州關(guān)聯(lián)，即使這些訂 單是 Sue在亞利桑那州提交的。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 維度表 —緩慢變化維 小結(jié) （ 1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)針對(duì)數(shù)據(jù)源發(fā)生的變化而進(jìn)行響應(yīng)，這樣的過(guò)程稱(chēng) 為緩慢變化維 （ 2）緩慢變化類(lèi)型 1在響應(yīng)數(shù)據(jù)源變化時(shí)，重寫(xiě)維度屬性。維度表 不能反映歷史情況。已經(jīng)存在事實(shí)的歷史環(huán)境被改變了。 （ 3）數(shù)據(jù)值發(fā)生改變時(shí)，緩慢變化類(lèi)型 2創(chuàng)建了一個(gè)新版本的維度 行。盡管不能與時(shí)間關(guān)聯(lián)，但維度表維護(hù)了版本歷史，歷史 事實(shí)的環(huán)境得到保存。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 事實(shí)表 事實(shí)表是度量業(yè)務(wù)過(guò)程的引擎。事實(shí)表存儲(chǔ)用來(lái)描述過(guò)程的 詳細(xì)度量。事實(shí)采用外鍵為每個(gè)度量提供維度環(huán)境。 作為過(guò)程度量的核心，事實(shí)表應(yīng)包含與其描述的過(guò)程有關(guān)的 所有事實(shí)，當(dāng)然也包含從其他方面獲得的一些事實(shí)。 事實(shí)以特定的細(xì)節(jié)層次存儲(chǔ)，但可以通過(guò)上卷產(chǎn)生各種級(jí)別 的維度。 由于事實(shí)具有可加性，因此這樣的聚集是可能的。某些度量 不具備可加性，但通?？梢苑纸獬删哂锌杉有缘慕M件 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 事實(shí)表 該星型模式的事實(shí)表包含下列事實(shí)： ? quantity_ordered(訂貨數(shù)量 ) ? order_dollars(訂單總額 ) ? cost_dollars(開(kāi)銷(xiāo)總額 ) ? margin_dollars(利潤(rùn)總額 ) 利潤(rùn)總額可以通 過(guò)從訂單總額減 去開(kāi)銷(xiāo)總額獲得 當(dāng)然放不放在事 實(shí)表中與應(yīng)用和 設(shè)計(jì)者的風(fēng)格有 關(guān)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 事實(shí)表 —關(guān)于非可加事實(shí) 將事實(shí)相加以獲得對(duì)單個(gè)事實(shí)匯總的能力被稱(chēng)為可加性。 遺憾的是，并不是所有的度量都具有可加性。許多關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo) 以比率或百分比形式表示，這樣的度量是非可加的。 解決辦法將非可加事實(shí)分解為可加的組件。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 事實(shí)表 —關(guān)于非可加事實(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 維度表與事實(shí)表 事實(shí)表 —關(guān)于非可加事實(shí) 因?yàn)榉强杉邮聦?shí)存在的的問(wèn) 題，許多設(shè)計(jì)人員主張非可 加事實(shí)不應(yīng)該出現(xiàn)在事實(shí)表 中，應(yīng)該通過(guò)計(jì)算獲得。 當(dāng)然這樣做可能需要付出犧 牲系統(tǒng)性能的代價(jià)。 這實(shí)際上也是個(gè)兩難的問(wèn)題 這個(gè)問(wèn)題涉及可計(jì)算推導(dǎo)事 實(shí)的出現(xiàn)問(wèn)題。包括前面的 利潤(rùn)總額問(wèn)題。實(shí)際應(yīng)用中 如果某計(jì)算非常復(fù)雜，或者 某比率經(jīng)常使用，則可考慮 作為事實(shí)，否則就在需要時(shí) 計(jì)算獲得 主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本概念 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 多維分析 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) ? (Slice and Dice) – 在多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中 ,按二維進(jìn)行切片 ,按三維進(jìn)行切塊 ,可得到所需要的數(shù)據(jù) 。 如在 “ 城市 、 產(chǎn)品 、 時(shí)間 ”三維立方體中進(jìn)行切塊和切片 ,可得到各城市 、 各產(chǎn)品的銷(xiāo)售情況 。 ? (Drill) – 鉆取包含向下鉆取 (Drilldown)和向上鉆取 (Drillup)/上卷 (Rollup)操作 ， 鉆取的深度與維所劃分的層次相對(duì)應(yīng) 。 ? (Rotate)/轉(zhuǎn)軸 (Pivot) – 通過(guò)旋轉(zhuǎn)可以得到不同視角的數(shù)據(jù) 。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 多維分析 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 多維分析 OLAP的分析方法 (一 )切片 (slicing)、切塊 (dicing) 按時(shí)間維向上鉆取 60 按時(shí)間維向下鉆取 OLAP的分析方法 (二 )鉆取 (drilldown) 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 多維分析 OLAP的分析方法 (三 )旋轉(zhuǎn) 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 多維分析 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 多維分析 多維分析方法總結(jié) 切片是在一部分維上選定值后，關(guān)心數(shù)據(jù)在剩余維上的數(shù)據(jù)度量。 鉆取是改變維的層次，變換分析的粒度； Roll up是在某一維上將 低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)； Drill down則相反， 它從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察。 旋轉(zhuǎn)式改變維的方向，即在表格中重新安排維的位臵（如行列互 換）。 主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本概念 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式 多維分析 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 在 OLTP環(huán)境中，作業(yè)（任務(wù)）的特征是具有高度選擇性 的查詢(xún)。并且此查詢(xún)通常不（應(yīng)該）包含大量的復(fù)雜的全表掃 描和連接操作。與此相反，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的查詢(xún)通常包 含復(fù)雜的連接操作和掃描大量的數(shù)據(jù)，并且這些查詢(xún)往往包含 重復(fù)的成分。例如，某個(gè)用戶(hù)想查看各銷(xiāo)售區(qū)域的收入。另一 個(gè)用戶(hù)可能希望查看在所有區(qū)域中產(chǎn)品 A的銷(xiāo)售量在各區(qū)銷(xiāo)售 收入中所占的比例。某個(gè)查詢(xún)都包含掃描整個(gè)銷(xiāo)售表格以分組 區(qū)域數(shù)據(jù)，并計(jì)算區(qū)域總量。 在這樣的環(huán)境中數(shù)據(jù)并行化和非規(guī)格化是實(shí)行高性能計(jì)算 的主要技巧（技術(shù)）。當(dāng)然索引也是必需考慮的問(wèn)題。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 非規(guī)格化數(shù)據(jù) 非規(guī)格化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的兩個(gè)主要優(yōu)勢(shì)： 1 能夠提高多個(gè)數(shù)量級(jí)的查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間； 因?yàn)榇笮偷?，長(zhǎng)時(shí)間的表格掃描或復(fù)雜的連接可以被簡(jiǎn)單 地查找預(yù)先計(jì)算出來(lái)的結(jié)果所取代； 2 將使系統(tǒng)資源被更加有效地利用； 能夠大量減少為獲得某個(gè)特定查詢(xún)的結(jié)果而需要處理的工 作量。 非規(guī)格化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般方法：預(yù)聚集、列復(fù)制、預(yù)連接 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 非規(guī)格化數(shù)據(jù) 非規(guī)格化數(shù)據(jù)的三種技巧 1 預(yù)聚集 將一個(gè)聚集函數(shù)（例如求和求平均）的結(jié)果存儲(chǔ)以被后用 的方法稱(chēng)為預(yù)聚集；該方法在數(shù)據(jù)庫(kù)中也經(jīng)常使用，因?yàn)檫@些 聚集函數(shù)的計(jì)算往往需要掃描大量的記錄，將他們計(jì)算一次后 就存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中以便后續(xù)使用是非常實(shí)際的方法。例如在稅 務(wù)系統(tǒng)中經(jīng)常將每月稅收總計(jì)和平均存儲(chǔ)在特定的表中。在數(shù) 據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，一般將詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 非規(guī)格化數(shù)據(jù) 非規(guī)格化數(shù)據(jù)的三種技巧 2 列復(fù)制 當(dāng)用戶(hù)經(jīng)常進(jìn)行連接操作時(shí)，為了較少連接的代價(jià)，將經(jīng)常 連接的兩個(gè)或者多個(gè)表合并。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 非規(guī)格化數(shù)據(jù) 非規(guī)格化數(shù)據(jù)的三種技巧 3 預(yù)連接 是列復(fù)制的極端情況。列復(fù)制只是將某個(gè)表的一列或者幾 列復(fù)制到一個(gè)表中。預(yù)連接時(shí)將某個(gè)表中的所有列復(fù)制到一個(gè) 表中。就是說(shuō)用指定的連接鍵來(lái)連接兩個(gè)（多個(gè)）表格，并將 連接結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)表中。表掃描的代價(jià)顯然要比表連接的代 價(jià)小。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 非規(guī)格化數(shù)據(jù) 非規(guī)格化數(shù)據(jù)的三種技巧 非規(guī)格化的代價(jià)： 增加了磁盤(pán)容量；非規(guī)格化本身需要大量的計(jì)算和合并代價(jià)； 增加了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的刷新代價(jià)。 對(duì)于那些查詢(xún)需要非規(guī)格化需要在實(shí)際應(yīng)用用加以驗(yàn)證和改 進(jìn)，也就是說(shuō)與應(yīng)用環(huán)境有關(guān)。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 并行數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)庫(kù)的并行處理集中反映在對(duì)事務(wù)的并行處理和數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)兩個(gè)方面。事務(wù)的并行處理通過(guò)利用多處理器并行和單處理器多進(jìn)程（線程）并行，大大提高數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的處理能力。與此相適應(yīng)，將數(shù)據(jù)庫(kù)在多個(gè)磁盤(pán)上分布存儲(chǔ)，可以利用多個(gè)處理器對(duì)磁盤(pán)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理，從而解決磁盤(pán) I/O瓶頸。 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 類(lèi)型劃分 無(wú)共享型 共享內(nèi)存型 共享磁盤(pán)型 共享內(nèi)存 共享磁盤(pán) 磁盤(pán) 磁盤(pán) 磁盤(pán) 內(nèi)存 內(nèi)存 內(nèi)存 CPU CPU CPU 磁盤(pán) 磁盤(pán) 磁盤(pán) 內(nèi)存 內(nèi)存 內(nèi)存 網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò) CPU CPU CPU CPU CPU CPU SN： Shared Nothing SM： Shared Memory SD： Shared Disk SM：處理器之間的通信通過(guò)共享內(nèi)存，數(shù)據(jù)處理算法比較簡(jiǎn)單。 最大的問(wèn)題是難以擴(kuò)展 SD：消除了 SM的問(wèn)題，將所有處理器連接到磁盤(pán)上，磁盤(pán) 成為可擴(kuò)展性的障礙。 SN：消除了 SM、 SD存在的問(wèn)題，可擴(kuò)展性最好，網(wǎng)絡(luò)成為主要 瓶頸。 瓶頸 SM 內(nèi)存 SD 磁盤(pán) SN 網(wǎng)絡(luò) 類(lèi)型 第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 并行數(shù)據(jù)處理 多數(shù)文獻(xiàn)將數(shù)據(jù)放臵歸類(lèi)于靜態(tài)負(fù)載均衡類(lèi)。研究將關(guān)系劃分并放臵到群集 的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。數(shù)據(jù)劃分是查詢(xún)處理并行化的基礎(chǔ)，研究表明，數(shù)據(jù)劃分對(duì)并 行數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能具有非常重大的影響。數(shù)據(jù)放臵的均衡性是決定系統(tǒng) 效率的關(guān)鍵因素之一。 一個(gè)包含大量數(shù)據(jù)的表節(jié)點(diǎn)組第 2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 高性能物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 并行數(shù)據(jù)處理 演講完畢，謝謝觀看！