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第十章数据仓库

本章结构10.1数据仓库基本概念10.2数据仓库的基本原理10.3多维数据库与OLAP分析10.4数据仓库模型设计10.5数据仓库的应用

10.1数据仓库基本概念10.1.1数据仓库的产生企业数据库企业内部各部门的数据各不相同，利用这些数据进行分析得到的结论也会产生差异甚至截然相反。可见，传统的关系型数据库无法满足分析数据、支持决策的需求。这势必要求分析型数据环境的产生。数据仓库就是在此时产生的部门一数据库部门二数据库数据库一数据库二数据库一数据库二数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

10.1.2数据仓库与数据库的区别表10-1数据仓库和数据库的区别数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

数据仓库的定义著名的数据仓库专家的定义是：数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。该定义指出了数据仓库的四个特性：面向主题（SubjectOriented）集成性(Integrated)非易失性（Non-Volatile）时变性（TimeVariant）数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

10.2数据仓库的基本原理数据仓库的体系结构数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

数据仓库的相关概念数据抽取数据清理数据提取是指从外部数据源中收集数据将提取出来的数据进行检测，并修正数据中的错误的过程称为数据清理数据转化外部数据将不同格式的数据转换成相同格式过程称为数据转化外部数据是从系统外部获得的与分析主题相关的数据数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

历史数据是指组织在长期的信息处理过程中所积累下来的数据。一般对业务系统的当前运行不起作用历史数据元数据元数据是关于数据的数据。它是数据仓库中数据综合的一种类型。元数据的存储包括了数据仓库的结构、数据存储信息、数据提取、清洗和转换的规则、数据存取和检索的索引和配置等数据信息数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

数据颗粒数据粒度有两种形式。第一种形式的数据粒度是面向OLAP的。粒度的大小反映了数据仓库中数据的综合程度。粒度越小，数据越详细，数据量也就越大粒度合程度数据量数据度）高低高低小大低高第二种形式的数据粒度是面向数据挖掘的，它反映的是抽样率数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

数据集市（DataMart）数据集市也叫数据市场，是企业级数据仓库中针对某一主题的数据库，它是企业数据库的一个子集按照数据集市的数据来源可将数据集市分为独立的数据集市和依赖的数据集市（1）独立的数据集市的数据直接来源于各信息系统。解决各别部门比较迫切的决策问题复杂、难于维护，成本大大增加（2）依赖的数据集市的数据直接来源于中央数据仓库，也就是说它是在数据仓库的基础上建立起来的。高操作的响应速度增强系统易维护性会增加投资成本数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

操作数据存储（OperationalDataStore,ODS）ODS是用于支持企业日常的全局应用的数据集合。ODS解决的是“日常”性问题，因而具有引入数据是可变的、数据是当前或近期的两个特点ODS的应用一般体现在两个方面：企业级的联机事务处理（OLTP）应用近期的联机分析处理（OLAP）数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

10.3多维数据库与OLAP分析多维数据库的基本概念变量变量是分析数据时要考察的属性企业要考察过去一段时间销售量的情况，销售量就是变量维用户分析问题的角度或决策分析的出发点构成了数据仓库中的维在分析销售量的时候，可以从商品种类、时间、地区等几个角度考虑，这里面就包含了产品维、时间维和地理维数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

数据仓库中的维是具有层次性的。对于不同的层次，由上到下，层次是逐步细化的维的层次性图10-2地理维的层次性数据仓库基本概念数据仓库的基本原理多维数据库与OLAP分析数据仓库模型设计数据仓库的应用

维成员维成员是维的一个取值，如果维分成了几个层次，那么维成员就是不同维层次取值的组合图10-2中“东北地区吉林省”和“东北地区辽宁省”都是维成员每一个维都取一个维成员，则可得到唯一确定的一个变量值。