数据库系统概论chp17.ppt

文档介绍：数据库系统概论chp17
数据仓库技术(续)
三、 数据仓库系统的体系结构
数据仓库体系结构
An Introduction to Database System
数据仓库技术(续)
数据仓库的后台工具
包括数据库系统概论chp17
数据仓库技术(续)
三、 数据仓库系统的体系结构
数据仓库体系结构
An Introduction to Database System
数据仓库技术(续)
数据仓库的后台工具
包括数据抽取、清洗、转换、装载和维护(Maintain)工具。
数据仓库服务器
相当于数据库系统中的DBMS，负责管理数据仓库中数据的存储管理和数据存取，并给OLAP服务器和前台工具提供存取接口(如SQL查询接口)
OLAP服务器
透明地为前台工具和用户提供多维数据视图
OLAP服务器则必须考虑物理上这些分析数据的存储问题
前台工具
包括查询报表工具、多维分析工具、数据挖掘工具和分析结果可视化工具等
An Introduction to Database System
第十七章 数据仓库与联机分析处理技术
数据仓库技术
联机分析处理技术
数据挖掘技术
小结
An Introduction to Database System
联机分析处理技术
OLAP(On-Line Analytical Processing)即联机分析处理，是以海量数据为基础的复杂分析技术
一、多维数据模型
数据分析时用户的数据视图，是面向分析的数据模型，用于给分析人员提供多种观察的视角和面向分析的操作
可用这样来一个多维数组来表示：(维1，维2，…，维n，度量值)
An Introduction to Database System
联机分析处理技术(续)
一、多维数据模型(续)
例如： (地区，时间，电器商品种类，销售额)
三维数组可以用一个立方体来直观地表示
一般地多维数组用多维立方体CUBE（超立方体）来表示
An Introduction to Database System
联机分析处理技术(续)
二、多维分析操作
常用的OLAP多维分析操作
切片(slice)
切块(dice)
旋转(pivot)
向上综合(roll-up)
向下钻取(drill-down)等
An Introduction to Database System
联机分析处理技术(续)
三、OLAP的实现方式
按照多维数据模型的不同实现方式
MOLAP结构
ROLAP结构
HOLAP结构
An Introduction to Database System
OLAP的实现方式(续)
MOLAP结构
以多维立方体CUBE来组织数据，以多维数组来存储数据，支持直接对多维数据的各种操作。
多维数据库( Multi-Dimension DataBase，简记为MDDB)。
例如：Arbor公司的Essbase
An Introduction to Database System
联机分析处理技术(续)
ROLAP结构
用RDBMS或扩展的RDBMS来管理多维数据，用关系的表来组织和存储多维数据
两类表：一类是事实(fact)表，另一类是维表
事实表用来描述和存储多维立方体的度量值及各个维的码值；
维表用来描述维信息。
ROLAP用“星形模式”和“雪片模式”来表示多维数据模型
An Introduction to Database System
联机分析处理技术(续)
星形模式（Star Schema）通常由一个中心表(事实表)和一组维表组成
如下图所示的星形模式
星形模式的中心是销售事实表
维表有时间维表、顾客维表、销售员维表、制造商维表和产品维表
星形模式
An Introduction to Database System
联机分析处理技术(续)
雪片模式就是对维表按层次进一步细化后形成的
雪片模式
An Introduction to Database System
第十七章 数据仓库与联机分析处理技术
数据仓库技术
联机分析处理技术
数据挖掘技术
小结
An Introduction to Database System
数据挖掘技术
一、数据挖掘的概念
概念：数据挖掘是从大量数据中发现并提取隐藏在内的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的一种新技术
目的：帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现经营者被忽略的要素
数据挖掘技