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数据仓库技术与联机分析处理 Data Warehouse & OLAP

数据仓库技术与联机分析处理 Data Warehouse & OLAP. 数据库处理的两大应用 联机事务处理 （ OLTP ） 决策支持系统 （ DSS ）. 数据库处理的两大应用 联机事务处理 （ OLTP ） 操作型处理，为企业的特定应用服务 是对数据库的联机的日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改 人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性 决策支持系统 （ DSS ）. 数据库处理的两大应用 联机事务处理 （ OLTP ） 决策支持系统 （ DSS ） 分析型处理，用于管理人员的决策分析 经常需要访问大量的历史数据

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数据仓库技术与联机分析处理 Data Warehouse & OLAP

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Presentation Transcript

  1. 数据仓库技术与联机分析处理Data Warehouse & OLAP

  2. 数据库处理的两大应用 • 联机事务处理（OLTP） • 决策支持系统（DSS）

  3. 数据库处理的两大应用 • 联机事务处理（OLTP） • 操作型处理，为企业的特定应用服务 • 是对数据库的联机的日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改 • 人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性 • 决策支持系统（DSS）

  4. 数据库处理的两大应用 • 联机事务处理（OLTP） • 决策支持系统（DSS） • 分析型处理，用于管理人员的决策分析 • 经常需要访问大量的历史数据 • 数据仓库 + 联机分析处理 + 数据挖掘 • （ DW + OLAP + DM ）→ DSS

  5. 数据仓库 • 是一个面向主题的、集成的、非易失的（不可修改）且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策

  6. 数据仓库的特点 • 面向主题 • 主题是在较高层次上对数据抽象 • 面向主题的数据组织分为两步骤 • 抽取主题 • 确定每个主题所包含的数据内容 • 每个主题在数据仓库中都是由一组关系表实现的 • 集成的 • 数据不可更改 • 随时间变化的

  7. 数据仓库的特点 —— 面向主题

  8. 数据仓库的特点 • 面向主题 • 集成的 • 数据仓库的数据是从原有的分散数据库数据中抽取来的 • 消除数据表述的不一致性（数据的清洗） • 数据的综合 • 数据不可更改 • 随时间变化的

  9. 数据仓库的特点 —— 集成

  10. 数据仓库的特点 • 面向主题 • 集成的 • 数据不可更改 • 数据仓库的主要数据操作是查询、分析 • 不进行一般意义上的数据更新（过期数据可能被删除） • 数据仓库强化查询、淡化并发控制和完整性保护等技术 • 随时间变化的

  11. 数据仓库的特点——数据不可更改

  12. 数据仓库的特点 • 面向主题 • 集成的 • 数据不可更改 • 随时间变化的 • 不断增加新的数据内容 • 不断删除旧的数据内容 • 定时综合 • 数据仓库中数据表的键码都包含时间项，以标明数据的历史时期

  13. 数据仓库的特点 ——随时间变化

  14. OLTP系统 数据仓库/决策分析系统 • 数据仓库的结构 高度 汇总数据 RDBMS Sybase SAP/ERP 分析型CRM 业务指标分析 轻度 汇总数据 VSAM 数据集市 当前 详细数据 数据仓库 5-10 年 EXCEL 过去 详细数据

  15. 数据仓库的结构 • 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节级 • 早期细节级（过期数据） • 当前细节级 • 轻度综合数据级（数据集市） • 高度综合数据级

  16. 数据仓库建立的过程

  17. 粒度 • 是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别 • 粒度级越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多 • 粒度影响数据仓库中数据量的大小 • 粒度问题是设计数据仓库的一个重要方面 • 双重粒度 • 在数据仓库的细节级上创建两种粒度 • 短期储存的低粒度（真实档案），满足细节查询 • 具有综合的高粒度（轻度综合），做分析

  18. 分割 • 是指把数据分散到各自的物理单元中去，以便能分别独立处理，提高数据处理效率 • 是粒度之后的第二个主要设计问题 • 两个层次的分割 • 系统层：DBMS，一种定义 • 应用层：开发者，多种定义 • 多种分割的标准 • 日期：最常用的 • 地理位置 • 组织单位…...

  19. 数据仓库中的数据组织形式 • 简单堆积 • 轮转综合 • 数据按一定的格式进行轮转的累加 • 简化直接 • 按一定的时间间隔，对数据进行提取，是操作型数据的一个快照 • 连续 • 把新的快照追加到以前的连续数据上去

  20. 数据仓库中的数据组织形式 • 简单堆积 • 每日由数据库中提取并加工的数据逐天积累堆积

  21. 数据仓库中的数据组织形式 • 轮转综合 • 数据按一定的格式进行轮转的累加

  22. 数据仓库中的数据组织形式 • 简单堆积与轮转综合的比较

  23. 数据仓库中的数据组织形式 • 简化直接 • 按一定的时间间隔，对数据进行提取，是操作型数据的一个快照

  24. 数据仓库中的数据组织形式 • 连续 • 把新的快照追加到以前的连续数据上去

  25. 数据仓库的数据追加 • 数据追加 • 数据仓库的数据初装完成以后，再向数据仓库输入数据的过程称为数据追加 • 变化数据的捕获 • 时标法：加标识 • DELTA法：对更新作记录 • 前后映象法：两次快照的对比 • 日志法：利用DBMS的日志，需改进

  26. 数据库的体系化环境 • 是在一个企业或组织内部，由各面向应用的OLTP数据库及各级面向主题的数据仓库所组成的完整的数据环境 • 操作型环境、分析型环境 • 四层体系化环境 • 操作型环境——OLTP • 全局级——数据仓库 • 部门级——局部仓库 • 个人级——个人仓库，用于启发式的分析 • 数据集市（Data Mart） • 特定的、面向部门的小型数据仓库 • 是为满足用户特定需求而创建的数据仓库 • 是数据仓库的子集

  27. 数据库的体系化环境

  28. 数据库的体系化环境

  29. 数据仓库的开发生命周期

  30. 数据仓库的基本数据模式 • 星型模式(Star Schema) • 事实表(fact table)，存放基本数据，相关主题的数据主体（BCNF） • 维(dimension)，影响、分析主体数据的因素 • 量(measure)，事实表中的数据属性 • 维表(dimension table)，表示维的各种表 • 维是量的取值条件，维用外键表示 • 以事实表为中心，加上若干维表，组成星型数据模式 • 例：产品-商店-销售额

  31. Time dimension Time • 数据仓库的基本数据模式 Sales fact time id <pk> Product date product id <pk> year make quarter model month ProdSales TimeSales week Sales time id <pk,fk> Attributes of the time dimension product id <pk,fk> location id <pk,fk> customer id <pk,fk> sales revenue units sold LocationSales CustSales Location Customer Sales measures location id <pk> customer id <pk> region category district group store

  32. 数据仓库的基本数据模式 • 雪花模式(Snowflake Schema) • 维一般是由若干层次组成 • 把维按其层次结构表示成若干个表 • 规范化、节省存储空间 • 但需多做连接操作

  33. 数据仓库的解决方案 • 通用的关系数据库系统 • 专门的数据仓库服务器

  34. 数据仓库系统的体系结构 • 数据仓库层 • 数据仓库工具层 • 最终用户

  35. 数据仓库系统 • 数据仓库 • 居系统的核心地位 • 是信息挖掘的基础 • 数据仓库管理系统 • 是整个系统的引擎 • 负责管理整个系统的运转 • 数据仓库工具 • 一般的查询工具、功能强大的分析工具 • 是整个系统发挥作用的关键

  36. 数据仓库系统 一个集成化的产品集

  37. Design • Warehouse Architect • Visualize • Brio • Cognos • Manage • Sybase ASIQ PowerMart • Administer • Warehouse Control Center Warehouse Control Centre • Integrate • Informatica • Enterprise Connect • Replication Server • 数据仓库系统

  38. 数据分析模型 • 早期 • 静态数据值的相互比较 • 需求 • 从多个不同的数据源中综合数据 • 从不同的角度观察数据 • 多变的主题、多维数据 • E-R不能完全支持

  39. 四种分析模型（Codd） • 绝对模型 • 静态数据分析 • 只能对历史数据进行值的比较，描述基本事实 • 用户交互少 • 解释模型 • 思考模型 • 公式模型

  40. 四种分析模型（Codd） • 绝对模型 • 解释模型 • 静态数据分析 • 在当前多维视图的基础上找出事件发生的原因 • 思考模型 • 公式模型

  41. 四种分析模型（Codd） • 绝对模型 • 解释模型 • 思考模型 • 动态数据分析 • 多维分析 • 在决策者的参与下，找出关键变量 • 需要高级数据分析人员的介入 • 公式模型

  42. 四种分析模型（Codd） • 绝对模型 • 解释模型 • 思考模型 • 公式模型 • 动态性最高的一类 • 自动完成变量的引入工作

  43. 数据仓库系统的工具层 • 查询工具 • 主要是对分析结果的查询 • 很少有对记录级数据的查询 • 验证型工具 • 多维分析工具 • 用户首先提出假设，然后利用各种工具通过反复、递归的检索查询以验证或否定假设 • 发掘型工具 • 从大量数据中发现数据模式 • 预测趋势和行为

  44. 联机分析处理——OLAP • 是针对特定问题的联机访问和分析。 • 通过对信息的很多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许分析人员对数据进行深入观察

  45. 一些概念 • 变量是数据的实际意义，描述数据是什么 • 维是人们观察数据的特定角度 • 维的层次是维在不同细节程度的描述 • 维成员是维的一个取值 • 多层次维的维成员是各层次取值的组合 • 对应一个数据项，维成员是该数据项在该维中位置的描述 • 多维数组可以表示为（维1,维2,……,变量），如（地区,时间,销售渠道,销售额） • 多维数组的取值称为数据单元（单元格） • 可以理解为交叉表的数据格

  46. 一些基本操作 • 在多维数组的某一维选定一个维成员的动作称为切片。 • 舍弃一些观察角度 • 在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员切块 • 多个切片的叠加 • 旋转是改变一个报告或页面显示的维方向 • 以用户容易理解的角度来观察数据

  47. 基于多维数据库的OLAP——MOLAP • 以多维方式组织数据（综合数据） • 以多维方式显示（观察）数据 • 多维数据库的形式类似于交叉表，可直观地表述一对多、多对多的关系 • 如：产品、地区、销售额 • 关系 • 多维 • 多维数据库由许多经压缩的、类似于数组的对象构成，带有高度压缩的索引及指针结构 • 以关系数据库存放细节数据、以多维数据库存放综合数据

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