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第三讲 数据仓库和数据挖掘的 OLAP 技术
什么是数据仓库?
多维数据模型
OLAP 技术
数据仓库的体系结构
数据仓库的实现
什么是数据仓库?
数据仓库的概念及特征
数据仓库:是一个面向主题的、集成的、时
变的、非易失的数据集合,支持管理过程和
决策过程
数据仓库的特征:根据数据仓库的概念,数
据仓库除了具有传统数据库的独立性、共享
性等特点外,还有以下四个主要特点 :
面向主题:主题是指一个分析领域,如保险公司
建立的数据仓库,所围绕一些主题可能是顾客、
保险金和索赔等。
集成的 :数据仓库的集成特性是指进入数据仓库前,
必须经过数据加工和综合。
目的:确保命名、属性度量等的一致性 , 解决数据的
不一致问题。
例如,字段的同名异议、异议同名、单位不统一、字
长不统一等。所有这些数据被移到数据仓库时就进行
了数据变换。
事务数据库环境 数据仓库环境
应用 A m,f m,f
应用 B 0,1
应用 C x,y
应用 D 男,女
数据集成的例子:
应用 A 长度 cm
应用 B 长度 inches
应用 C 长度 mcf
应用 D 长度 yds
cm
时变的:
对用户来说,虽然不能更改数据仓库中的数据,但随
着时间的变化,系统会进行定期的刷新,把新的数据
加入到数据仓库中,在这个刷新过程中,新数据相关
的旧数据不会改变,新数据与旧数据集成与在一起。
同时,系统会删除一些过期的数据。
这一特征表现在以下几个方面
:
:
数据仓库的数据随着时间变化而定期被更新,而数据的
过去版本仍保留在数据仓库中。
数据仓库的数据也有存储期限,一旦超过了这个期限,
过期数据就要被删除,只是数据仓库内的数据时限要远
远长于操作型环境中的数据时限。
数据仓库中含有大量的综合数据,这些综合数据中很多
与时间有关,如数据经常按时间段进行综合,或隔一定
的时间进行抽样等,这些数据随时间变化不断综合。
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