[第10章空间数据仓库与数据挖掘.ppt

OLTP和OLAP有很大的差别, 在传统的OLTP技术中，所依赖的是实体、联系、功能分解、状态转换分析和事务处理等概念和方法；而在OLAP技术中，主要使用的是事实表、维表、层次(hierarchies)、稀疏性(sparsity)、指标聚集等概念和方法。 OLAP与OLTP的区别 OLAP(联机处理分析) §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. OLAP与OLTP的区别 OLAP(联机处理分析) §10.1 数据仓库与空间数据仓库 时间 状态 数据类型 查询 稳定性 功能 设计 OLTP 短时间框架 迅速变化的 细节的、操作性数据 标准的事务 实时更新 支持日常操作 事件驱动面向应用 OLAP 长时间框架 静态的 综合的、提炼的分析性数据 随机的、动态的查询 周期性刷新 支持管理要求 数据驱动面向分析 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 多维空间数据模型 空间数据Cube的构造和维护 空间Cube数据的多维显示 OLAP目前主要研究内容 OLAP(联机处理分析) §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 支持cube构造的多维数据存储模型； 空间数据cube实例化视图选择方法研究； 空间数据cube的构造算法； 在二级存储中高效构造高维的cube和空间数据cube； OLAP关键技术 OLAP(联机处理分析) §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 空间数据仓库系统是引入数据仓库后的计算机系统。其目标是支持用户利用存储地信息进行分析、处理和决策。 空间数据仓库由四部分组成：数据、计算机硬件、软件、用户 。 空间数据仓库系统 §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 在操作上,GIS源数据由异构变为同构,消除了数据模型及语法、语义的差异,数据库可直接被DBMS访问,加快了查询和分析处理的速度。访问仓库的数据不需要占用信息源的系统资源,不会像直接访问信息源那样增加开销。 在功能上,除了便于管理、维护外,GIS空间数据仓库为其数据挖掘准备了条件。如果数据挖掘技术利用得当,还可扩充GIS的功能,当然,数据仓库及其技术并未抛弃关系型数据库和DBMS的一系列功能。 使用空间数据仓库的优势 §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 有望解决OPENGIS在数据上不一致的问题。 具有明显的社会意义,有利于加强商业、资源、环境等的宏观决策。可以说,数据仓库是伴随着C/S技术和并行数据库的发展孕育而生的,大型GIS要处理多源的、多变量的、异构的、海量的地理数据,就要采用能解决这些问题的技术。数据仓库技术可以解决其中的一些问题。 GIS中使用空间数据仓库的优势 §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 空间数据粒度的划分； 空间数据的分割（面向图幅、面向图层、 面向专题要素 ）； 空间元数据的设计、管理及其标准化。 开发数据仓库应注意的问题 §10.1 数据仓库与空间数据仓库 Evaluatio