第五讲事实和数值型数据库.pptxVIP

第五讲事实和数值型数据库汇报人：AA2024-01-28事实和数值型数据库概述事实与数值型数据库基本原理事实与数值型数据库关键技术事实与数值型数据库应用实践事实与数值型数据库挑战与发展趋势01事实和数值型数据库概述定义与特点数据完整性结构化存储采用表格、记录等结构化方式存储数据。确保数据的准确性和一致性，提供数据校验和错误处理机制。定义高效查询可扩展性支持大规模数据处理和分布式部署，满足不断增长的数据需求。事实和数值型数据库是专门用于存储、管理和检索事实性信息和数值数据的数据库系统。支持快速、准确的查询操作，满足实时分析需求。发展历程及现状早期数据库系统：以层次型和网状型数据库为主，主要用于特定领域的数据管理。关系型数据库的出现：以关系模型为基础，实现了数据的结构化存储和高效查询。非关系型数据库的兴起：随着互联网和大数据技术的发展，非关系型数据库如NoSQL等逐渐兴起，满足了不同类型数据的管理需求。现状：目前，事实和数值型数据库已经广泛应用于各个领域，包括金融、制造、科研、教育等。随着技术的不断发展，数据库系统的性能和功能也在不断提升，为数据的存储、管理和分析提供了更加强大的支持。应用领域与意义制造领域用于管理生产过程中的各种数据，如物料清单、工艺路线、库存信息等，提高生产效率和降低成本。金融领域用于存储和分析交易数据、市场数据等，支持投资决策和风险管理。科研领域用于存储和共享科研数据、实验结果等，促进科研合作和知识创新。应用领域与意义教育领域用于管理学生信息、课程信息、成绩数据等，提高教育管理效率和质量。意义事实和数值型数据库的应用对于各个领域都具有重要意义。它们不仅提高了数据管理的效率和准确性，还为数据分析、决策支持等提供了有力支持。同时，随着技术的不断发展，数据库系统的性能和功能也在不断提升，为各个领域的发展提供了更加强大的技术支持。02事实与数值型数据库基本原理数据存储结构0102事实表维度表存储业务过程的事实数据，如销售金额、订单数量等。存储描述业务过程的属性数据，如时间、地点、产品等。星型模型雪花模型以事实表为中心，周围环绕着多个维度表的存储结构。对星型模型的维度表进行进一步规范化，拆分为多个相关表。0304数据处理过程数据抽取数据清洗从源系统中抽取需要的数据。对抽取的数据进行清洗、转换、加载等处理，确保数据质量。数据聚合数据挖掘根据业务需求，对数据进行聚合计算，如求和、平均值等。利用数据挖掘算法，从数据中发现潜在的业务规律和趋势。数据库管理系统（DBMS）数据查询语言（DQL）用于查询数据库中的数据，如SELECT语句。数据操纵语言（DML）数据控制语言（DCL）用于对数据库中的数据进行增删改查等操作。用于控制数据库的访问权限和安全性，如GRANT和REVOKE语句。数据定义语言（DDL）事务管理用于定义数据库中的表、视图、索引等对象。确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。03事实与数值型数据库关键技术数据采集与清洗技术数据预处理数据采集数据清洗通过爬虫、API接口、数据交换等方式，从各种数据源中采集数据，并进行初步的处理和转换。对数据进行去重、填充缺失值、处理异常值、转换数据类型等操作，以保证数据的质量和一致性。对数据进行特征提取、降维、归一化等处理，以便于后续的模型训练和数据分析。数据存储与索引技术数据存储01采用分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等技术，实现数据的持久化存储和管理。数据索引02通过建立B树、哈希表、位图等索引结构，提高数据的查询速度和效率。数据压缩与加密03对数据进行压缩和加密处理，以节省存储空间和提高数据的安全性。数据查询与优化技术查询优化通过优化查询语句、建立查询计划、使用缓存等技术，提高查询速度和效率。SQL查询语言使用SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除等操作，实现与数据库的交互。数据库性能监控对数据库的性能进行实时监控和调优，保证数据库的稳定性和高效性。分布式查询在分布式数据库系统中，通过数据分片、并行计算等技术，实现数据的快速查询和处理。04事实与数值型数据库应用实践企业经营分析案例库存管理实时跟踪库存数量、进货成本和销售价格，优化库存结构，减少积压和缺货现象。销售数据分析利用数值型数据库存储历史销售数据，通过数据挖掘和统计分析，发现销售趋势、客户偏好和市场机会。财务分析整合企业财务数据，包括收入、成本、利润等，进行财务分析和预测，为企业决策提供支持。金融风险管理案例信用评分01基于大量客户的历史信用记录和行为数据，构建信用评分模型，实现自动化、智能化的信贷审批。0203市场风险管理反欺诈检测收集和分析金融市场数据，包括股票价格、汇率、利率等，评估和预测市场风险，为投资决策提供依据。利用数据挖掘和机器学习技术，识别潜在的欺诈行为，保护企业和客户的资金安全