數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展動態(tài)-閱讀頁
2025-01-14 06:31本頁面
【正文】 ng）簡稱 SN結(jié)構(gòu)，如圖85(c)。無共享結(jié)構(gòu)的優(yōu)點很突出：它的擴(kuò)充性好，增加新結(jié)點系統(tǒng)可平衡地增長，線性加速比好，在多個結(jié)點上復(fù)制數(shù)據(jù)，可增加系統(tǒng)可用性、可靠性，資源競爭對系統(tǒng)的干擾小，系統(tǒng)維護(hù)開銷不大。建立在該結(jié)構(gòu)上的并行數(shù)據(jù)庫有 Teradata的 DBC、Tandem的 NonStopSQL產(chǎn)品以及原型系統(tǒng) BUBBA、 EDS、GAMMA、 GRACE、 PRISMA等。它由數(shù)據(jù)劃分和分配兩部分組成。分段與分布是以用戶使用數(shù)據(jù)的方式以及在什么結(jié)點使用為依據(jù)的。 ? 基本的數(shù)據(jù)分置方法有：輪回分置法（ RoundRobin）、哈希分置法（ Hash）、范圍分置法（ Range）以及多維數(shù)據(jù)分置法（ MultiDimension）等。 Walton等人將數(shù)據(jù)偏斜分類如下： ? （ 1）屬性值偏斜。如我國人口信息中，民族屬性的值分布不均，漢族比少數(shù)民族多得多。數(shù)據(jù)初始分置時使用哈希分置或范圍分置方法由分置屬性分布不均引起的。由選擇謂詞時對每個結(jié)點的選擇率不同引起的，它使選擇操作在每個結(jié)點產(chǎn)生的結(jié)果大小不均。在兩次操作中間，對第一次操作的結(jié)果重新分置，供第二次操作使用。 ?（ 5）連接結(jié)果偏斜。 ? 數(shù)據(jù)偏斜不能很好地發(fā)揮操作的并行性、負(fù)載的均衡性，顯著地降低了并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 其他數(shù)據(jù)庫 ? 模糊數(shù)據(jù)庫 ? 模糊演繹數(shù)據(jù)庫 ? 空間數(shù)據(jù)庫 ? 統(tǒng)計與科學(xué)數(shù)據(jù)庫 ? 時態(tài)和歷史數(shù)據(jù)庫 ? 實時數(shù)據(jù)庫 ? 主存數(shù)據(jù)庫 ? 移動數(shù)據(jù)庫 ? 多媒體數(shù)據(jù)庫 ? 主動數(shù)據(jù)庫 ? 工程數(shù)據(jù)庫 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫概念和特點 ?數(shù)據(jù)倉庫（ Data Warehouse）是一個面向主題的（ Subject Oriented）、集成的（ Integrate）、相對穩(wěn)定的（ NonVolatile）、反映歷史變化（ Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。 ?根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫概念的含義，數(shù)據(jù)倉庫擁有以下四個特點： 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫概念和特點 ?（ 1）面向主題。 ?（ 2）集成的。 ?（ 3）相對穩(wěn)定的。 ?（ 4）反映歷史變化。 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu) 整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一個包含四個層次的體系結(jié)構(gòu) ，具體如圖 810所示 。 通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息 。 外部信息包括各類法律法規(guī) 、市場信息和競爭對手的信息等 。 數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 ， 同時也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式 。 針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù) ， 進(jìn)行抽取 、 清理 ， 并有效集成 ， 按照主題進(jìn)行組織 。 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu) ?OLAP服務(wù)器：對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成 ，按多維模型予以組織 ， 以便進(jìn)行多角度 、 多層次的分析 ， 并發(fā)現(xiàn)趨勢 。 ROLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在 RDBMS之中； MOLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫中； HOLAP基本數(shù)據(jù)存放于 RDBMS之中 ， 聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫中 。 其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對 OLAP服務(wù)器 ， 報表工具 、 數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫 。 由于數(shù)據(jù)倉庫的工程性 ， 因而在技術(shù)上可以根據(jù)它的工作過程分為：數(shù)據(jù)的抽取 、 存儲和管理 、 數(shù)據(jù)的表現(xiàn)以及數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的技術(shù)咨詢四個方面 。由于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的迅速崛起，較詳細(xì)介紹了其相關(guān)內(nèi)容。通過本章的學(xué)習(xí)，讀者應(yīng)該： ?掌握數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展方向。 ?理解面向特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫 ?掌握傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的異同。
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