數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘第2章-資料下載頁(yè)
2025-03-09 12:40本頁(yè)面
【正文】 第二節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 5. 多維 OLAP（ Multidimensional OLAP） 由于 MOLAP采用新的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) ， 從物理層實(shí)現(xiàn)起 ， 因此又稱為物理 OLAP（ Physical OLAP） 而 ROLAP主要通過一些軟件工具或中間軟件實(shí)現(xiàn) ， 物理層仍采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) ， 因此稱為虛擬 OLAP（ Virtual OLAP） 第二節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 6. ROLAP與 MOLAP比對(duì) ROLAP MOLAP 沿用現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù) 專為 OLAP所設(shè)計(jì) 響應(yīng)速度比 MOLAP慢；現(xiàn)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)對(duì) OLAP做了很多優(yōu)化，包括并行存儲(chǔ)、并行查詢、并行數(shù)據(jù)管理、基于成本的查詢優(yōu)化、位圖索引、 SQL的 OLAP擴(kuò)展 (cube、 rollup)等，性能有所提高 性能好、響應(yīng)速度快 數(shù)據(jù)裝載速度快 數(shù)據(jù)裝載速度慢 存儲(chǔ)空間耗費(fèi)小，維數(shù)沒有限制 需進(jìn)行預(yù)計(jì)算，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)爆炸，無法支持維的公臺(tái)變化 可以通過 SQL實(shí)現(xiàn)詳細(xì)數(shù)據(jù)與概要數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 缺乏數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)訪問的標(biāo)準(zhǔn) 不支持有關(guān)預(yù)計(jì)算讀寫操作； SQL無法完成有些計(jì)算；無法完成多行計(jì)算；無法完成維之間計(jì)算 支持高性能決策支持計(jì)算；扶著跨維計(jì)算；多用戶讀寫操作 借用 RDBMS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，沒有文件大小限制 受操作系統(tǒng)平臺(tái)文件大小限制，難達(dá)到 TB級(jí) 維護(hù)困難 管理簡(jiǎn)便 第二節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 6. ROLAP與 MOLAP比對(duì) 左邊為 ROLAP方式 ， 右邊為 MOLAP方式 ， 對(duì)應(yīng)的是同一個(gè)三維模型 第二節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 6. 混合 OLAP（ Hybird OLAP） 混合型 OLAP（ HOLAP） 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 第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn) 1. 數(shù)據(jù)立方體的有效計(jì)算 多維數(shù)據(jù)分析的核心是有效地計(jì)算多個(gè)維集合上的聚集，類似于 SQL中的分組 ? 基本立方操作及實(shí)現(xiàn) ? 部分物化 ? 數(shù)據(jù)立方體計(jì)算中多路數(shù)組聚集 第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn) 2. 索引 OLAP數(shù)據(jù) ? 位圖索引 ? 連接索引 ? 復(fù)合連接索引 第四節(jié) 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三種應(yīng)用： ? 信息處理 ? 分析處理 ? 數(shù)據(jù)挖掘 第四節(jié) 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用 信息處理 ：支持查詢和基本的統(tǒng)計(jì)分析，并使用交叉表、表、圖表或圖進(jìn)行報(bào)告。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息處理的當(dāng)前趨勢(shì)是構(gòu)造低成本的基于 Web的存取工具，然后與 Web瀏覽器集成在一起 第四節(jié) 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用 分析處理 ：支持基本的 OLAP操作，包括切片與切塊、下鉆、上卷和轉(zhuǎn)軸。一般在匯總的和細(xì)節(jié)的歷史數(shù)據(jù)上操作，它支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)分析 第四節(jié) 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用 數(shù)據(jù)挖掘 ：支持知識(shí)發(fā)現(xiàn)，包括找出隱藏的模式和關(guān)聯(lián)，構(gòu)造分析模型，進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，并用可視化工具提供挖掘結(jié)果 數(shù)據(jù)挖掘不限于分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，比 OLAP更自動(dòng)化，更深入，應(yīng)用更廣 第四節(jié) 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘 2. 從 OLAP到 OLAM OLAM聯(lián)機(jī)分析挖掘?qū)⒙?lián)機(jī)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘以及多維數(shù)據(jù)庫(kù)中的發(fā)現(xiàn)知識(shí)集成在一起。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)高質(zhì)量 ? 環(huán)繞數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的有價(jià)值的信息處理基礎(chǔ)設(shè)施 ? 基于 OLAP的探測(cè)式數(shù)據(jù)分析 ? 數(shù)據(jù)挖掘功能的聯(lián)機(jī)選擇 思考問題： 1. 什么是數(shù)據(jù)立方體和多維數(shù)據(jù)模型？ 2. 最流行的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型有哪些？ 3. 什么是數(shù)據(jù)立方體度量，其分類如何？ 4. 多維數(shù)據(jù)模型上的 OLAP操作主要有哪些？ 5. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)過程主要有哪些步驟？ 6. 簡(jiǎn)述 OLAP與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系。 演講完畢，謝謝觀看！
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