文档介绍：数据仓库与数据挖掘课件
1-2 数据仓库与数据库
操作型数据库分析型数据仓库
系统目的支持日常操作支持管理需求，获取信息
使用人员 sional Data Schema）表示。
每一个多维数据模式都是由一个事实表（Fact Table）和一组维表（Dimension Table）组成。
事实表的主码是组合码，维表的主码是简单码，每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一个组成部分相对应。
第一章数据仓库的基本概念
企业销售数据的多维数据模式图
第一章数据仓库的基本概念
时间码
日期
月份
季度
年度
时间码
产品码
地区码
销售量
销售额
销售成本
产品码
产品大类
产品细类
产品名称
地区码
国家
地区
城市
时间维表
事实表
产品维表
地区维表
多维数据模型的优势：
多维数据模型是已知标准化的结构，即包含多个多维数据模式，每一个多维数据模式都对应一张事实表和多张维表。
这种多维结构能支持最终用户不可预知的操作，原因在于多维数据模型的各个维是逻辑等价的。
多维数据模型对决策分析有好的扩展性。
汇总数据的巨大价值。
第一章数据仓库的基本概念
1-4-2 星型模式
星型模式是事实表与维表通过星型方式连接而成，如下图：
第一章数据仓库的基本概念
产品码（PK）
产品大类
产品细类
产品名称
地区码（PK）
国家
地区
城市
产品维表
地区维表
时间码（FK）
产品码（FK）（PK）
地区码（FK）
销售量
销售额
销售成本
事实表
时间码（PK）
日期
月份
季度
年度
时间维表
第一章数据仓库的基本概念
星型模式的优点：
星型模式结构简单，表的数目少，建模方便。
星型模式支持多维数据建模，支持使用人员从不同的维度对数据进行分析。
星型模式能较好地为数据仓库提供查询支持。
星型模式可以提高查询速度。
第一章数据仓库的基本概念
主码、外码和代理码：
主码（Primary Key）：主码是表中的一个属性或属性的组合，它能唯一地标识表中的每条记录。
外码（Foreign Key）：外码是出现在一个表中，同时在另一个表中被定义成主码的属性。
代理码（Surrogate Key）：所有的主码和外码一般都是采用没有具体含义的代理码，例如，从1开始的自然数编码。
第一章数据仓库的基本概念
事实表：
事实表是星型模式的核心，它是按维进行分析形查询的对象，其中存储的是业务事实，例如：销售量、销售额、销售成本等。
事实表中的数据一般是数值型，具有可加性。
事实表的主码为外码的组合，唯一的标识各条事实记录，事实表的外码对应各维表的主码。
第一章数据仓库的基本概念
维表：
维表用于指导从不同的角度在事实表中选择数据行。
维表中有一个主码，其余非主码的列为属性，维表中的属性数据通常是字符型数据。
维表具有层次性，维表的层次性可用来分割其他的明细维表，维表层次的级别数量取决于查询的粒度。
第一章数据仓库的基本概念
1-4-3 数据仓库的总线型结构
著名的数据仓库专家Ralph Kinball认为，数据仓库的建设应该是一步步完成的，以部门级数据集市的建设为出发点，但必须统观全局，使数据集市成为完整的企业级数据仓库的一个逻辑子集。
这种建设思想的实现是以一种特定的结构为指导的，称为数据仓库的总线型结构（Data Warehouse Bus Architecture）。
第一章数据仓库的基本概念
统一的维：
统一的维是指：一个维，无论其维表与哪一个事实表相连接，维的含义是完全相同的。
建立、公布、维护和完善统一的维是全局数据仓库项目小组一项非常重要的工作。
公布了统一维之后，各数据集市必须严格执行。
第一章数据仓库的基本概念
统一的事实：
统一的事实的定义工作与统一的维的定义工作同时进行，由数据仓库项目：小组负责，工作量相对较少，但要注意以下几点；
统一的计算口径
统一的