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数据库-原理-及应用-数据仓库(与“数据”有关文档共52张).pptx
数据库-原理-及应用-数据仓库(与“数据”有关文档共52张).pptx
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§8.1
从数据库到数据仓库
数据库系统作为数据管理手段,主要用于事务处理。
传统的
DSS
一般是直接建立在这种事务处理环境上的。
数据库技术一直力图使自己能胜任事务处理到分析处理的各种类
型的信息处理任务。
尽管数据库在事务处理方面的应用获得了巨大的成功,但它
对分析处理
的支持一直不能令人满意
。
尤其适当以业务处理
为主的联机事务处理(
OLTP
)
和以分析处理为主的
DSS
应
用共存于同一个数据库系统时,这两种类型的处理发生
了明显的冲突。
事务处理与分析处理具有极不相同的性质,直接使用事务处理环
境来支持
DSS
是极困难的。
第
1
页
,共
52
页
。
事务处理环境不适宜
DSS
的原因
事务处理与分析处理的性
能特性不同
在事务处理环境中,用户的行为特点是数据的存取操作频率
高而每次操作处理的时间短,因此可以允许多个用户按分时
方式使用系统资源,同时保持较短的响应时间。
在分析处理环境中,用户的行为模式与此完全不同,某个
DSS
应用程序可能需要连续运行几个小时,从而消耗大量
的系统资源。
第
2
页
,共
52
页
。
事务处理环境不适宜
DSS
的原因
数据集成问题
DSS
需要集成的数据,全面而正确的数据是有效的分析和
决策的首要前提。
DSS
不仅需要整个企业内部各部门的相
关数据,还需要企业外部、竞争对手等处的数据。
事务处理的目的在于使业务处理自动化,一般只需要与本
部门业务有关的当前数据,而对整个企业范围内的集成应
用考虑较少。
第
3
页
,共
52
页
。
事务处理环境不适宜
DSS
的原因
数据集成问
题
当前绝大部分企业内的数据的真正状况是分散而非集成
的。造成这种分散的原因有多种,主要由事务处理应用
分散、
“
蜘蛛网
”
问题、数据不一致问题、外部数据和非
结构化数据。
尽管每个单独的事务处理应用可能是高效的,能产生丰富的
细节数据,但这些数据却不能成为一个统一的整体。对于需
要集成数据的
DSS
来说,必须在应用程序中对这些纷繁的数
据进行集成。可是数据集成是一项十分繁杂的工作,每做一
次分析,都要进行一次集成,这将导致极低的处理效率。
第
4
页
,共
52
页
。
事务处理环境不适宜
DSS
的原因
数据动态集
成问题
由于每次分析都要进行集成的开销太大,一些应用仅在开始
对所需数据进行了集成,以后就以这部分集成的数据作为分
析的基础,不再与数据源发生联系,我们称这种方式的集成
为静态集成。静态集成的最大缺点在于,如果在数据集成后
数据源中数据发生了改变,这些变化将不能反映给决策者。
因此集成数据必须以一定的周期(例如
24
小时)进行刷新,
我们称其为动态集成。
第
5
页
,共
52
页
。
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