数据仓库(多维数据库模型).

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数据仓库技术概述

数据仓库技术

随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，不管是利用早期的RDB、Dbase，依旧后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业差不多积存了大量的数据，这些数据信息为企业的开展提供了客瞧依据。毫无疑咨询，在竞争剧烈的商业环境下，信息将是取胜的要害因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访咨询企业数据，才能有效地做出方案和决策。在这种需求牵引下，形成了数据仓库〔DataWarehouse〕的新概念、新技术。

1数据仓库的概念

数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速开展为根底，是解决信息技术〔IT〕在开展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中心数据仓库。它为企业决策支持系统〔DSS〕和经理信息系统〔EIS〕提供所需的信息。它是一种信息治理技术，为推测利润、风险分析、市场分析以及加强客户效劳与营销活动等治理决策提供支持的新技术。

数据仓库技术对大量分散、独立的数据库通过、平衡、协调和编辑后，向治理决策者提供辅助决策信息，发扬大量数据的作用和价值。

概括地讲，数据仓库是面向主题的〔Subject-Oriented〕、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时刻的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营治理中决策制订过程。

数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次上将数据回类的标准，每一个主题对应一个宏瞧的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进进数据仓库之前，必须通过数据加工和集成，这是建立数据仓库的要害步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进进数据仓库后是极少或全然不修改的；数据仓库是不同时刻的数据集合，它要求数据仓库中的数据保持时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。

数据仓库的架构方式及其比较

传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。

数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。

1．星形架构

星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。

图3-10 星形架构示意图

事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接

数据仓库的多维数据模型

数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和表示数据仓库中数据的结构化方法。它通过将数据组织成多维数据立方体的形式，提供了一种直观且高效的方式来分析和查询数据。

多维数据模型的核心概念是维度和度量。维度是描述数据的属性，如时间、地点、产品等，它们用于对数据进行分类和分组。度量是可以进行计量和分析的数据，如销售额、利润等。维度和度量共同构成了多维数据模型中的数据立方体。

在多维数据模型中，数据立方体由多个维度和度量组成。每个维度都有多个层次，用于对数据进行不同粒度的分析。例如，时间维度可以包括年、季度、月份等层次。每个层次都可以通过层次间的关系进行导航和聚合。

除了维度和度量，多维数据模型还包括事实表和维度表。事实表是存储度量数

据的表，它包含了与度量相关的各种属性。维度表是存储维度数据的表，它包含了与维度相关的各种属性。事实表和维度表通过共享维度的主键进行关联。

在多维数据模型中，还可以使用多种数据模型，如星型模型和雪花模型。星型

模型是最简单和最常见的多维数据模型，它由一个事实表和多个维度表组成，维度表与事实表直接关联。雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，以减少数据冗余和提高数据一致性。

多维数据模型的设计和建模是数据仓库开发中的关键步骤。在设计多维数据模

型时，需要考虑业务需求、数据源的结构和数据的粒度等因素。合理的多维数据模型可以提高数据仓库的查询性能和分析效果，帮助用户更好地理解和利用数据。

在实际应用中，多维数据模型常用于OLAP（联机分析处理）系统和数据挖掘

数据仓库中多维数据模型的设计

…
Ｆ是一个一对多的映射，ＡＡ。存在ｄＦ：． ∈Ｄ，根据ＦＡ一定存在｛．．ａ）Ａ与之对应。ａ，，ｉ．Ｃ
并且若Ｖｉ，则Ｆ（，ｉｊ ≠ｊＡ）ｎＦ（ｉ一（，于不Ａｄ）２对）
，
（丫）ｎ个约束的聚集偏序集簇。Ｃ中Ｃ＜是
随着竞争的日益激烈，据仓库技术受到了数
越来越多人的关注。数据模型的构造无疑是数据
在ＨＲ中，存在Ｃ＿ＣｋｉＦ｛．，若Ｉ．， ∈Ｃ和：ｆ．ｆ｝表示聚集函数集，ｉ｛ … ，ｉ表示第ｉＣ一ＣＣｋ｝维
数据仓库中多维数据模型的设计
曾瑞，陶跃华
（云南师范大学计算机科学与信息学院，云南昆明６０９）５０２
摘要：多维数据模型是数据仓库和联机分析处理中的一个重要环节。文章提出了一种新的多维数
据模型。在该模型中，于维与事件的关系，基描绘了多维事件关系图，利用非奇异聚集偏序集簇定义并
作时，ｎ个度量属性使用的聚集函数的集合必对须属于，即约束７规定了Ｃ中任何两个集合ｉ．

数据仓库的多维数据模型

数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它被广泛应用于企业和组织中，以支持决策分析和业务智能。数据仓库的设计和建模是实现高效数据存储和查询的关键步骤之一。其中，多维数据模型是一种常用的数据建模方法，它可以帮助我们更好地理解和分析数据。

一、什么是多维数据模型？

多维数据模型是一种以多维方式组织和表示数据的模型。它基于事实（Facts）和维度（Dimensions）的概念，将数据组织成多个交叉的维度层次结构，以支持复杂的查询和分析。在多维数据模型中，事实是指我们要分析的业务指标或度量，维度是指描述事实的各种属性。

二、多维数据模型的核心概念

1. 事实（Facts）：事实是多维数据模型中的中心数据，也是我们要分析的业务指标或度量。它可以是数值型数据，如销售额、利润等，也可以是非数值型数据，如订单状态、产品类别等。

2. 维度（Dimensions）：维度是描述事实的各种属性。它可以是时间维度、地理维度、产品维度等。维度可以分为层次结构，比如时间维度可以分为年、季度、月、日等层次。

3. 层次结构（Hierarchy）：层次结构是维度的一个重要概念，它用于组织和表示维度的不同层次。比如时间维度可以按年、季度、月、日进行层次划分。

4. 立方体（Cube）：立方体是多维数据模型中的一个重要概念，它由多个维度和事实组成，用于存储和查询数据。立方体可以看作是一个多维数组，其中每个维度都对应一个维度的层次结构。

三、多维数据模型的优势

1. 灵活性：多维数据模型可以根据不同的业务需求进行灵活的数据分析和查询。通过切换维度和层次，可以快速获取不同维度下的数据，帮助用户深入了解业务情况。

数据仓库的多维数据模型

数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和分析大量数据的结构化模型。它通过将数据组织成多个维度和度量，以支持复杂的数据分析和决策支持。本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的定义、设计原则和常见的实现方法。

一、定义

数据仓库的多维数据模型是一种基于多维概念的数据组织方式，用于描述和分析业务数据。它以事实表和维度表为核心，通过多个维度和度量来描述业务过程中的各种关联关系。事实表存储了业务过程中的事实数据，而维度表则存储了与事实数据相关的维度信息。

二、设计原则

1. 维度建模：数据仓库的多维数据模型采用维度建模的方式，将业务过程中的关键维度抽象为维度表，并与事实表进行关联。维度表包含了业务过程中的各种维度属性，如时间、地点、产品等，通过维度表可以对事实数据进行多维度的分析。

2. 明确的度量：数据仓库的多维数据模型需要明确定义度量，即用于衡量业务过程中的关键指标的数据。度量可以是数值型的，如销售额、利润等，也可以是非数值型的，如订单状态、客户满意度等。度量的定义需要与事实表的结构相匹配，并且需要满足业务需求。

3. 规范的命名：在设计数据仓库的多维数据模型时，需要使用规范的命名方式来命名事实表、维度表和字段。命名应该具有一致性和可读性，以便于后续的数据分析和查询操作。

4. 灵活的扩展性：数据仓库的多维数据模型需要具备良好的扩展性，以应对业务需求的变化。在设计模型时，需要考虑到未来可能新增的维度和度量，并预留足够的空间和结构来支持扩展。

三、实现方法

1. 星型模型：星型模型是数据仓库的多维数据模型中最常见的一种实现方法。它以一个事实表为中心，周围围绕着多个维度表。事实表和维度表之间通过外键进行关联。星型模型的优点是结构简单，易于理解和查询，但对于复杂的分析需求可能不够灵活。

数据仓库基本概念

高度结构化、复杂、适合操作计算
高
每个事务只访问少量记录
以秒为单位计量
数据仓库历史的、存档的、归纳的、计算的数据面向主题域、管理决策分析应用静态、不能直接更新、只定时添加简单、适合分析
中到低有的事务可能要访问大量记录
以秒、分钟、甚至小时为计量单位
数据仓库基本概念
1.3数据仓库与决策支持系统
业务系统数用户据库
数据仓库查询管理服务
器图1.2 虚拟数据仓库结构
数据仓库基本概念
1.4.3数据集市结构
• 数据集市结构或称为主题结构的数据仓库是按照主题进行构思所形成的数据仓库，没有一个独立的数据仓库。系统的数据不存储在同一数据仓库中，每个主题有自己的物理存储区。
业务系统数据库
主题1 主题2
数据仓库基本概念
1.1从传统数据库到数据仓库(续)
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应用
– 事务处理和分析处理的性能特性不同 – 数据集成问题 – 数据动态集成问题 – 历史数据问题 – 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
数据仓库基本概念
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况： • 超市的经营者希望将经常被同时购买的商
即”小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。

数据仓库建模

引言概述：

数据仓库建模是指在数据仓库设计和构建过程中，对数据进行组织、整理和优化，以便于数据分析和决策支持。数据仓库建模的目标是提供一个统一、一致、可靠的数据源，帮助企业进行全面的数据分析和决策。

正文内容：

一、数据仓库建模的基本概念

1.1 数据仓库

数据仓库是指将来自不同数据源、不同业务系统的数据进行集成、整理和存储的一个中心化的数据存储库。数据仓库具有面向主题、集成性、稳定性和可查询性等特点，可以支持企业的决策分析需求。

1.2 数据仓库建模

数据仓库建模是指对数据仓库中的数据进行组织和优化的过程。它包括对数据进行抽取、转换和加载（ETL），以及对数据进行维度建模和事实建模等步骤。数据仓库建模的目标是提供一个可靠、高效的数据结构，以支持数据仓库的查询和分析。

1.3 维度建模和事实建模

维度建模是指对数据仓库中的维度进行建模和设计。维度是描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等。维度建模通过定义维度表和维度属性，将维度的层次结构和关系进行建模，以支持多维分析和查询。

事实建模是指对数据仓库中的事实进行建模和设计。事实是描述业务过程中的事件或度量，如销售额、库存量等。事实建模通过定义事实表和事实属性，将事实的度量和关系进行建模，以支持数据仓库的查询和分析。

二、数据仓库建模的步骤

2.1 数据需求分析

在数据仓库建模过程中，首先需要进行数据需求分析，明确业务用户的数据分析和查询需求。通过与业务用户的沟通和需求调研，确定数据仓库的主题域和维度、事实的粒度，以及数据仓库的查询和分析要求。

2.2 ETL过程

第3章数据仓库设计与开发

据装载面向最终用户的元数据库；
▪ 为DW中每个目标字段确定他在业务系统或外部数据源中的数据来源；
▪ 开发或购买用于抽取、清洗、转换和聚合数据等中间件程序；
▪ 将数据从数据源加载到DW，并且进行测试。
数据仓库开发的生命周期
3．DW使用维护阶段 ▪ DW投入使用，且在使用中改进、维护DW
； ▪ 对DW进行评价，为下一个循环开发提供依
➢ 数据分析处理的需求更加灵活，更没有固定的模式， ➢ 甚至用户自己也对所要进行的分析处理不能事先全部确定
3．数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发
➢ DW的开发是一个动态反馈和循环的过程，一方面DW的数据内容、结构、力度、分割以及其他物理设计应该根据用户所返回的信息不断的调整和完善，以提高系统的效率和性能；
▪ 沃尔玛利用NCR的Teradata可对7.5TB的数据进行存储，这些数据主要包括各个商店前端设备(POS、扫描仪)采集来的原始销售数据和各个商店的库存数。
▪ Teradata数据库里存有196亿条记录，每天要处理并更新 2亿条记录，要对来自6000多个用户的4.8万条查询语句进行处理。
▪ 销售数据、库存数据每天夜间从3000多个商店自动采集过来，并通过卫星线路传到总部的数据仓库里。
➢ 例如，零售数据仓库中，至少应有一个产品维度，一个商店维度，一个客户维，一个时间维，一个促销维。

(数据仓库多维数据组织与分析)

一、实验内容和目的

目的：

1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；

2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；

3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；

内容：

1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。

2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。

3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。

二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）

操作系统平台：Windows 7

数据库平台：SQL Server 2008 SP2

三、实验原理

在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。

OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。

建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的

数据仓库的多维数据模型

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史的数据集合，用于支持管

理决策。而多维数据模型是数据仓库中用于表示和组织数据的一种方式。本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型，包括其定义、特点、设计原则和常用的模型类型。

一、多维数据模型的定义

多维数据模型是一种以多维数据结构来组织和表示数据的模型。它通过将数据

组织成多个维度和度量值的组合，以便更好地支持数据分析和决策。多维数据模型以事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）为核心，通过它们之间的关

联关系来描述数据。

二、多维数据模型的特点

1. 多维性：多维数据模型可以同时考虑多个维度，例如时间、地理位置、产品等，以便更全面地分析数据。

2. 高度会萃：多维数据模型中的事实表通常包含大量记录，每条记录代表一个

事实的度量值，这些度量值可以是数值型、文本型等。通过对事实表进行会萃操作，可以提高查询性能。

3. 灵便性：多维数据模型可以根据需求灵便地进行扩展和调整，以适应不同的

分析需求。

4. 易于理解：多维数据模型以直观的方式表示数据，通过维度和度量值的组合，可以形成易于理解的数据立方体结构。

三、多维数据模型的设计原则

在设计多维数据模型时，需要遵循以下原则：

1. 主题导向：多维数据模型应该以业务主题为导向，以满足特定的分析需求。

每一个主题应该对应一个事实表和相关的维度表。

2. 维度层次：维度表应该包含多个层次，以便更好地组织和表示数据。例如，

时间维度可以有年、季度、月等层次。

3. 一致性：多维数据模型中的维度和度量值应该保持一致，以便更好地进行数

数据仓库的基本架构

数据仓库是一个用于集成、存储和分析企业数据的系统。它的基本架构由以下几个组成部分构成：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。

1. 数据源：

数据源是指数据仓库所需的数据的来源。数据源可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等。数据源可以是结构化的数据，如关系数据库中的表格，也可以是非结构化的数据，如日志文件、文档等。

2. 数据抽取：

数据抽取是指从数据源中提取数据并将其传输到数据仓库的过程。数据抽取可以采用多种方式，如全量抽取和增量抽取。全量抽取是指将整个数据源中的数据都抽取到数据仓库中，而增量抽取是指只抽取数据源中发生变化的数据。

3. 数据转换：

数据转换是指将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程。在这个过程中，数据会进行去重、格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。数据转换还可以包括数据的标准化和规范化，以便于后续的数据分析和查询。

4. 数据加载：

数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。数据加载可以采用批量加载或实时加载的方式。批量加载是指将一批数据一次性加载到数据仓库中，而实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中，以保持数据的及时性。

5. 数据存储：

数据存储是指数据仓库中存储数据的部分。数据存储一般采用多维数据库或关

系数据库来存储数据。多维数据库适用于存储多维数据，如OLAP（联机分析处理）数据，而关系数据库适用于存储结构化数据，如事务数据。

6. 数据访问：

数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问和分析数据仓库中的数据。数据

数据仓库(多维数据库模型)

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2、数据仓库的定义及特征
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中，给出了数据仓库的四个基本特征：面向主题，数据是集成的，数据是不可更新的，数据是随时间不断变化的。
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采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数
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在SQL Server 2000中，有3种用于存储数据仓库中维度数据的方法，每一种方法都随其数据存储要求和其数据检索速度而变化。
(l) MOLAP：多维型OLAP在一个用于压缩索引的永久数据存储中存储维度数据和事实数据。合计存储用来加快数据访问。MOLAP查询引擎是专有的，并且优化成由MOLAP数据存储使用的存储格式。 MOLAP提供了比ROLAP更快的查询处理速度，并且要求更少的存储空间。然而，它不能较好地伸缩，并且要求使用单独的数据库来存储。
数据库技术
第 14 讲数据仓库
一、基本概念随着数据库技术的应用普及和发展，人们不再仅
仅满足于一般的业务处理，而对系统提出了更高的要求：提供决策支持。
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1
何谓数据仓库？
一种面向分析的环境；一种把相关的各种数据转换成有商业价值的信息的技术。
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1、从数据库到数据仓库数据库系统能够很好的用于事务处理，但它对分

数据仓库的多维数据模型

数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。而

多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一。它以多维数据立方体为基础，通过多个维度和度量来描述和分析数据。

1. 引言

数据仓库的多维数据模型是为了满足分析需求而设计的。它通过将数据组织成

多维数据立方体的形式，使得用户可以方便地进行多维度的数据分析和查询。本文将介绍多维数据模型的基本概念、设计原则以及常见的多维数据模型类型。

2. 多维数据模型的基本概念

2.1 维度

维度是多维数据模型中描述数据的特征或属性，例如时间、地理位置、产品等。每个维度都包含一组层次结构，用于对维度数据进行组织和分层。维度的层次结构可以是树状结构或者是层次结构。

2.2 度量

度量是多维数据模型中用于衡量和分析的数据。它可以是数值型数据，例如销

售额、利润等，也可以是非数值型数据，例如客户满意度等。

2.3 多维数据立方体

多维数据立方体是多维数据模型中最重要的概念之一。它是一个由多个维度和

度量组成的数据集合。多维数据立方体可以看作是一个多维的数据表，其中每个维度对应一个维度表，每个度量对应一个度量表。

3. 多维数据模型的设计原则

3.1 维度建模

在设计多维数据模型时，应该优先考虑维度的建模。维度的建模应该具有可扩展性和可维护性，同时要满足业务需求。

3.2 规范化和反规范化

在设计多维数据模型时，可以采用规范化和反规范化的方式来优化数据模型的性能。规范化可以减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性；反规范化可以提高查询性能，减少数据的连接操作。

数据仓库总结

·数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。·数据仓库的特点

–面向主题

–集成

–相对稳定

–反映历史变化

数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于

支持企业或组织的决策分析处理。

数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的

（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史

变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分

离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过

系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息

是关于整个企业的一致的全局信息。

◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是

数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库

数据仓库基本概念

中到低有的事务可能要访问大量记录
以秒、分钟、甚至小时为计量单位
数据仓库基本概念
1.3数据仓库与决策支持系统
• 决策支持系统的发展阶段
– 初始阶段（DSS阶段） – 与专家系统结合阶段（IDSS阶段） – 基于数据仓库技术阶段（BI阶段）
• 基于数据仓库的决策支持系统
数据仓库基本概念
DSS的先天不足
数据仓库基本概念
1.1从传统数据库到数据仓库(续)
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应用
– 事务处理和分析处理的性能特性不同 – 数据集成问题 – 数据动态集成问题 – 历史数据问题 – 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
数据仓库基本概念
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况: 超市的经营者希望将经常被同时购买的商品
• 目的是把数据库中的大量数据转化为有用信息, 为企业更好地进行决策服务。
数据仓库基本概念
讨论话题一
• 数据仓库产生的源动力是什么？数据仓库系统是数据驱动还是需求驱动的?
数据仓库基本概念
市场需求是技术发展的源动力
“我们花了20多年的时间将数据放入数据库, 如今是该将它们拿出来的时候了。”
数据仓库基本概念
讨论话题三
• 数据仓库、数据集市、分析主题的关系是什么？