数据库及数据仓库精要Adhoc报表系统.ppt

【数据库及数据仓库精要】 数据库和数据仓库在信息技术领域中扮演着至关重要的角色。数据库，通常称为OLTP（联机事务处理），主要用于保存日常管理过程中产生的操作型结构化数据，如交易记录。它们反映了细粒度的事务数据，保存时间相对较短，且主要依赖于关系模式建模。数据库的设计旨在支持高效、快速的事务处理，例如通过各种业务逻辑与用户进行交互。 相反，数据仓库，即OLAP（联机分析处理），是从OLTP系统中提取、转换和加载（ETL）数据后形成的。数据仓库专注于数据分析，提供统计信息以支持决策制定。它们通常包含大量聚合数据，反映了长期积累的业务事件，且多采用多维建模方法。数据仓库的设计允许进行复杂的分析查询，而不影响在线事务处理的性能。 在数据仓库中，数据通常围绕“主题”组织，如销售、物流、医疗等。每个主题对应一系列相关的关系表，而每个表中的记录代表特定事件，如一次销售交易或一次住院。这些事件由一系列度量属性（如销售额、配送量、住院费用等）描述，形成事实数据。 在从报表到报表的过程中，可能会遇到数据冗余、不一致性等问题。为了解决这些问题，可以采取以下对策： 1. 实体、属性、主键和联系的原子化，确保数据的最小化和不可分割性。 2. 通过报表列表化去除冗余数据，建立清晰的信息化模型（数据库模型）并映射到实际的数据库应用，如Access桌面数据库。 3. 遵循数据库设计的范式原则，如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF），确保数据无冗余，减少操作异常。 4. 使用E-R图（实体-关系图）来可视化和设计模型，名词性实体和动词性联系可以帮助清晰地表达现实世界的业务关系。 在实践中，结构良好的表应该满足第三范式，保证原子性、原始性、演绎性、稳定性和候选键完整性。而中间表、临时表和报表可能不遵循这些规则，容易导致冗余和异常。为了优化统计、汇总和分析报表的过程，可以尽量自动化使用Excel或Spreadsheet，减少人为干预。 理解和掌握数据库和数据仓库的原理以及报表设计的最佳实践，对于构建高效、可靠的业务信息系统至关重要。这不仅涉及到数据的正确存储和组织，还涉及到如何通过有效的分析工具和方法提取有价值的信息，以支持企业的决策和运营。