08“数据库”第八章数据库技术新发展.pptVIP

工程数据库的数据模型 扩展的关系数据模型 对象数据模型 语义数据模型：利用实体、联系、和约束得来描述现实世界的静态、动态和视台特征。具有较高的抽象层次和较强的语义表达。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 设计方案的版本p178 在设计过程中产生多个不同的方案，每个设计方案就是一个版本。 每个方案都具有很高的参考价值。因此需要管理。 版本因包含的信息： 设计信息 对象与版本的关联信息。 版本标识信息 附加的版本管理信息。 版本管理 线性版本管理模型 树型版本管理模型 有向无环版本管理模型 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 九、数据仓库 基本概念 ⑴ 数据仓库的定义 数据仓库Data Warehouse-DW：是面向主题的、集成的、稳定的，并且时变地收集不同数据的一种数据集合的结构形式，用以支持经营管理中的决策制定过程。 面向主题：数据仓库中的数据是面向主题的，而传统数据库是面向应用的。主题是在较高层次将数据归类的标准，每个主题对应一个宏观分析领域。 集成特性：数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前，必须经过转换、加工和集成，或称“整合”处理。这是建立数据仓库的关键步骤。首先要解决原始数据的一致性，消除矛盾，使数据完整、统一；其次还要把面向应用的原始数据结构转变为面向主题的。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 稳定性：数据仓库反映的是历史性的数据内容，而不是日常事务处理产生的数据，经加工和集成进入数据仓库后，基本上不再修改。在一次数据分析的执行过程中使用的数据不得变更，这样才能保证两次使用同一组信息进行分析时不会得出不同的答案。 不同时间的集合：要求数据仓库是不同时间的数据集合，这种数据保存的时限能满足进行决策分析的要求，而且在数据仓库中要标明这些数据的历史时期。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 数据仓库系统的组成 数据仓库DW 组成 事实表：存储历史商务数据的表。通常不更新。 维表：用于提炼事实表中所包含的数据。减少了对事实表扫描的数据量，提高了查询性能。维表中的数据常需更新 模式 星型模式 雪花模式 数据仓库管理系统 对数据仓库进行数据建模。 确定从源数据到数据仓库的数据抽取、转换和装载等。 确定数据仓库的存储方式。 管理数据的安全、归档、维护、备份、恢复等工作。 分析工具 用户查询工具 C/S检索工具 OLAP分析工具 数据挖掘(DM)工具（Data Mining） Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. DW查询系统 特点 报表杳询：从DW中产生各种业务报表，一般为多表联接、累计、分类、排序等。 随机、动态查询：根据上次查询结果，进行进一步的查询，又称为DM。 共同特点：数据量大、查询速度受到限制。 应考虑的问题： 数据仓库中数据库的可扩展能力。 系统的并发查询处理能力。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. OLAP OLTP和OLAP的区别 联机事务处理OLTP系统，它是事件驱动、面向应用的。 联机分析处理OLAP系统，是基于DW的信息分析与处理过程，OLAP是跨部门的、面向主题的。 OLTP和OLAP的区别 OLTP 细节的 操作需求事先可知道 对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 一次操作数据量小 支持日常操作 分析型 综合的 操作需求事先不知道 对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 一次操作数据量大 支持管理决策需求 Evaluation only. Created with Aspose.Slide