第1章数据仓库的基本概念
NoSQL数据库原理 第一章 绪论
NoSQL不是反对“SQL”语言，只是简单
表示和RDBMS的不同 NoSQL不能替代RDBMS 大多起源于互联网企业，更适应互联网业务 （特定领域下、大数据量下的数据管理、存 储和简单查询）
11
第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.3 NoSQL的特点
2018年9月数据库流行度参考
……
关系型数据库能否解决上述问题？
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.2 关系型数据库的瓶颈 关系型数据库由于数据模型、完整性约束和事务的强一致性等特点，导致其难以实现高效率、易横向扩展 的分布式部署架构，而关系模型、完整性约束和事务特性等在典型互联网业务中（可能）并不能体现出优 势。 搜索引擎是否需要强事务特性？ 日志分析是否需要严格的一致性？
腾讯云上的 数据库服务
阿里云上的 数据库服务
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.4 NewSQL的概念 NewSQL是一个新的探索方向：融合RDBMS和NoSQL的优点，构造新型数据库 1.1.5 NoSQL的典型应用场景 海量日志数据、业务数据或监控数据的管理和查询 电商购买记录 简化特殊的或复杂的数据模型处理 存储海量的购物车 作为数据仓库、数据挖掘系统或OLAP系统的后台数据支撑
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.1 关系型数据库管理系统 数据库管理系统的作用 数据定义 数据操作 数据存储和管理 保护和控制 通信和交互 文件方式管理数据 人工管理数据
层次模型/网络模型
关系模型
替代品？补充品？
数据管理方式的变迁
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数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
第1章 数据库基础知识
学生
m
选修
n
课程
关系数据库的基本概念
关系与表：一个关系就是一张二维表，每个关系 有一个关系名。在VF中，一个关系作为一个文 件存储，文件扩展名为 .dbf，称为表。 元组与记录：在一个二维表中，水平方向的一行 称为一个元组。在关系数据库应用中，表中的一 行称为记录。 属性与字段：二维表中垂直方向的列称为属性， 每一列有一个属性名，与前面讲的实体的属性相 同。在关系数据库应用中，表中的一列称为字段。
1.4.2 关系运算
联接：联接运算是将两个关系模式的若干属性拼接成 一个新的关系模式的操作，对应的新关系中，包含 满足联接条件的所有元组。 在关系数据库的应用中，联接是将两个表的若干 字段，按关键字同名等值的条件或其他条件并排拼 接，生成一个新的表。
1.4.3 关系的完整性
1.实体完整性 实体完整性是指关系的主关键字不能取空值，不同 记录的主关键字值也不能相同。 2.参照完整性 参照完整性是对主关键字与外部关键字的约束。简 单地说，就是要求关系中“不引用不存在的实 体”。 3.用户定义完整性 用户定义完整性又称域完整性。用户定义完整性是 根据应用的实际的需要，对某方面具体数据提出 约束性条件。
姓名 学号 性别 出生日期 班号 班名 专业
学生
班级
……
班级
……
1.3.2 实体间的联系
一对一联系（1:1）；一对多联系（1:m）；多对多联系（m:n）
班长
1
管理
1
班级
学生
n
属于
1
班级
学生
《数据库基础与应用》课程标准
《数据库基础与应用》课程标准适用专业：计算机应用层次： ________________ 史专________________ 授课形式：____________ 全日制 ________________ 课程性质：专业必修课学时数： ________________ 64 ______________《数据库基础与应用》课程标准一、适用对象适用于全日制中专计算机应用专业学生二、课程性质与定位《数据库基础与应用》课程是计算机应用专业的一门专业必修课。
数据库系统已成为计算机科学教育中必不可少的部分，因而，牢固地掌握数据库系统知识已成为我们日常学习的核心内容。
信息时代的计算机应用人才，应当熟练掌握计算机科学技术中的数据库技术，并能够根据实际需求应用数据库系统进行数据信息管理。
数据库是数据管理的最新技术，是计算机学科的重要组成部分。
数据库技术发展迅速，其应用早已超出计算机专业的范畴，各专业领域的人们都在学习和使用数据库。
根据数据库的发展情况，本书摒弃了以往教材中不可缺少的网状数据库和层次数据库两大内容，以关系型数据库管理系统作为实例。
三、课程教学目标通过本课程的理论学习和上机实验，使学生了解现在数据库的流行趋势和先进的知识；初步掌握数据库管理系统的基本原理，数据库的基本设计方法；掌握一种流行数据库系统的基本操作方法和编程技术；重点培养学生数据库应用系统软件开发的技术和能力。
四、本课程学时安排五、课程教学内容和基本要求（按章节详细阐述）第一章：数据库概述（一）教学重点和难点1.教学重点：数据库和数据模型的基本概念数据模型的三要素概念模型的表示方法数据库技术的发展过程与研究领域数据库系统的模式结构与体系结构DBMS的功能与组成2.教学难点：数据库和数据模型的有关概念、数据库技术的发展与研究领域以及数据库系统的结构。
（二）教学内容和基本要求1.教学内容：1.1引言1.1.1数据、数据库、数据库系统和数据库管理系统的基本概念1.1.2数据管理的进展1.1.3数据库技术的研究领域1.2数据模型1.2.1数据模型的三要素1.2.2概念模型1.2.3三种主要的数据模型1.3数据库系统的结构1.3.1数据库系统的模式结构1.3.2数据库系统的体系结构1.3.3数据库管理系统2.教学目的及要求：本章主要讲述了数据库的有关概念，通过本章的学习，读者应该理解数据库的基本概念、数据库的三级模式结构和二级映像功能；知道数据模型的三要素，会画E-R图。
自考00051管理系统中的应用 考点知识点汇总
管理系统中计算机应用考试分析考试结构考试试卷对不同能力层次要求的试题所占的比例大致是：“识记”为30%；“领会”为40%；“简单应用”为20%；“综合应用”为10%。
试题难易程度合理，可分为四档：易、较易、较难、难，这四档在试卷中所占的比例约为3：4：2：1。
考试方式考试方式为闭卷，笔试，考试时间为150分钟。
评分采用百分制，60分为及格。
题型如图：考试题型及分值：题型题量分值总分单选30130名词解释5315简答题5525应用题31030考试技巧真题分值及分布情况：➢重点章节：第四、五、六、七章，分值占比超过40%；➢一般章节：第一、二、三、八，九章；➢关于第十章，仅做了解考试技巧1.单项选择题考察知识点：基本概念、基本思想、基本原理；特点：各个章节均匀分布，一般3-4题/章节备考策略：依据大纲，复习仔细，多做题，多刷题考试技巧2.名词解释题考察知识点：基本概念“是指”、“所谓”、“就是”、“称为”、…特点：不完全是教材中直白的概念，需要理解。
考试技巧3.简答题考察知识点：基本是教材中的某个知识点，题干都是教材中的一句话。
范式，范式的分解，SQL语句考试技巧4.应用题特点：分值最高，失分最容易、学员反应最难的部分考察知识点：ER图绘制，与关系模式的转换范式及分解，主码，外码，SQL语句操作完善数据流图，控制结构图，U/C矩阵决策树和决策表【备考要点】：一定要多练，多做考试技巧1、按照题目顺序做VS 先完成大分值，再完成小分值；2、先做容易，再做难的；3、难题攻克：找到题目主题，结合日常经验灵活解答。
注意：1、不要空题，特别是大分值题目；2、没有把握的选择题可以用排除法解答；3、题目顺序一般和章节顺序对应；4、历年真题要做熟，做会，弄懂。
考试方法1、选择题：题干法、排除法，不要花费过多时间。
2、填空题：熟记知识点，重点掌握近几年填空题出现的知识点。
3、名称解释题：要点是否展开，注意逻辑性和答题要点及逻辑。
数据仓库与数据分析-第一-至第三章
数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型：1、操作型处理：操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
2、分析型处理：分析型处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由中高级管理人员完成。
操作型数据处理：二、联机事务处理系统（OLTP）的主要功能：对事务进行处理，快速地响应客户的服务要求，使企业的业务处理自动化。
其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多越好。
三、dbms：数据库管理系统。
Dwms:数据仓库管理系统。
OLAP：联机分析处理。
Oltp基于db,olap基于dw。
四、事务：用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做、要么全不做，是一个不可分割的工作单元。
在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
五、事务的ACID性质：1、原子性：事务是一个逻辑工作单元，是一个整体，是不可分割的。
2、一致性：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3、隔离性：事务并发执行也能保持原子性和一致性，则是事务的隔离性。
4、持久性：一旦事务成功完成，该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。
六、决策支持系统（DSS）：分析型数据处理的典型。
决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型，对数据进行统计分析，得出有用的信息作为决策的依据和基础。
DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。
分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据，甚至是竞争对手的数据。
七：操作型数据和分析型数据的区别：操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的当前数据历史数据可更新（可以update）不更新（不可update，但可insert）操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC（软件开发生命周期）对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大，计算复杂一次操作数据量小，计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因：1、事务处理应用的分散：OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据，没有包括企业范围内的集成应用。
数据仓库与数据挖掘 阶段考试复习题
第一章数据仓库与数据挖掘概述无习题第二章数据仓库概述一．判断题在分析型处理产生后，数据处理的环境由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为以数据仓库为基础的体系化环境。
在事务型（操作型）数据处理下，数据处理的环境主要是以单一数据库为中心的数据环境。
数据仓库是为构建分析型数据处理环境而出现的一种数据存储和组织技术.面向应用，是数据仓库区别于传统的操作型数据库的关键特征。
一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构造的。
由于在数据仓库中只进行数据的初始装载和查询操作，所以，数据一旦进入数据仓库，就是稳定的，基本上不会被更新。
数据立方体必须是3维的。
在数据仓库中，概念分层定义了一个映射序列，可以将低层概念映射到更一般的高层概念。
方体的格，是在单个维上定义的映射序列，可以将低层概念映射到更一般的高层概念。
雪花模型通过在每个维表基础上，增加附加维表的方式来降低星型模型中可能会存在的冗余现象。
在事实星座模型中，有且仅能有一个事实表。
在数据仓库的设计过程中，要坚持“数据驱动和需求驱动双驱动，且以需求驱动为中心”的原则。
二．单选题在以下人员中，被誉为“数据仓库之父”的是：（）（知识点：数据仓库的基本概念；易）A. H.Inmon B. E.F.Codd C. Simon D. Pawlak以下关于数据仓库的说法正确的是：（）（知识点：数据仓库的基本概念；难）A. 数据仓库中的数据只能来源于组织内部的操作型数据库B. 数据仓库是为应对事务型数据处理的需要而产生的C. 数据仓库是面向主题的，这是其区别于操作型数据库的关键特征D. 数据仓库必须是面向企业全局的，不能以部门为单位建立数据仓库以下哪项不是“信息包图”中的元素？（）（知识点：数据仓库的三级模型；难）A. 维度B. 维的概念层次及相应层次上的数量C. 度量D. 方体的格以下哪项不属于数据仓库的逻辑模型？（）（知识点：数据仓库的三级模型；中）A. 星型模型B. 雪花模型C. 度量模型D. 事实星座模型在数据仓库的设计过程中，下列描述正确的是（）（知识点：数据仓库的设计；难）A. 数据仓库是“数据驱动+需求驱动”双驱动，但必须以需求驱动为中心B. 数据仓库主要面向分析型处理环境，在设计时很难完全明确用户的需求C. 数据仓库与数据库一样，其数据主要来自于企业的业务流程D. 数据仓库的设计目标是要提高事务处理的性能下面哪项关于星型模型的说法是不正确的：（）（知识点：数据仓库的三级模型；难）A. 有一个事实表，且事实表中的属性由指向各个维表的外键和一些相应的度量数据组成B. 有一组小的附属表，称为维表，且每维一个维表C. 事实表的每个字段都是事实度量字段D. 由于每维只能建立一个维表，使得维表中有些信息会产生冗余在数据仓库的概念模型中，通过（）来实现数据从客观世界到主观认识的映射。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（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，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术是一种用于帮助企业集成、存储和分析大量数据的技术。
这种技术主要基于数据库系统技术发展而来，逐步形成了一系列独立的新应用技术。
通过数据仓库技术，大量的数据可以从不同的数据源中提取、转换并加载到一个数据存储库中。
然后，对这些数据进行多维分析和报告，以帮助企业做出更明智的商业决策。
数据仓库是一个为企业提供决策支持的数据存储系统，可以提供包括历史数据、实时数据、汇总数据等在内的所有类型的数据支持。
数据仓库的架构通常采用星型模型或雪花模型，以方便进行多维分析和查询。
此外，数据仓库技术还可以帮助企业提高数据质量，通过对收集到的数据进行清理和转换，提高数据的质量和准确性。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅数据仓库相关书籍或咨询该领域专业人士。
第1章数据库基础知识
1.2 数据库系统
1.2.1 数据库系统的组成 数据库系统是由计算机系统、数据库及其描述机构、数据 库管理系统和有关人员组成的具有高度组织性的整体。 1．计算机硬件 计算机硬件是数据库系统的物质基础，是存储数据库及运 行数据库管理系统的硬件资源，主要包括计算机主机、存储 设备、输入输出设备及计算机网络环境。
3
2．数据处理 数据处理是指将数据转换成信息的过程，它包括对 数据的收集、存储、分类、计算、加工、检索和传 输等一系列活动。 计算机是一个具有程序执行能力的数据处理工具， 如图所示。
4
1.1.2 计算机数据管理技术的发展 1. 人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，数据管理是以人工管理方式进行的。 数据管理的特点如下。 (1)数据不保存 (2)由应用程序管理数据 (3)数据有冗余，无法实现共享 (4)数据对应用程序不具有独立性
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2．数据操作 数据操作用于描述系统的动态特性，是指对数据库中的各 种数据所允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规 则。数据库主要有查询和更新(包括插入、删除和修改等)两 大类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符 号、操作规则(如优先级)及实现操作的语言。
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3．数据的完整性约束 数据的完整性约束是一组完整性规则的集合。数据模型应 该反映和规定数据必须遵守的、基本的、通用的完整性约束。 此外，数据模型还应该提供定义完整性约束条件的机制，以 反映具体所涉及的数据必须遵守的、特定的语义约束条件。
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2．观念世界中的概念模型 概念模型的特征是按用户需求观点对数据进行建模，表 达了数据的全局逻辑结构，是系统用户对整个应用项目涉 及的数据的全面描述。概念模型主要用于数据库设计，它 独立于实现时的数据库管理系统。 概念模型的表示方法很多，目前较常用的是E-R模型。
access第一章数据库基础知识
（4）以关系代数为基础，数据库的研究更加科学化。
在关系操作的完备性、规范化及查询优化等方面，为数据库 技术的成熟奠定了很好的基础。
第11页，共63页。
1.1 数据库系统的基本概念
3.第三代数据库系统 1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》 的文章，提出了第三代数据库应具有的三个基本特征。 （1）第三代数据库系统应支持数据管理、对象管理和知识管理。以支持
的。在此之前，数据管理经历了人工管理阶段和文件系统阶段。20世纪
60年代，计算机技术迅速发展，其主要应用领域从科学计算转移到数
据事务处理，从而出现了数据库技术，它是数据管理的最新技术，是计 算机科学中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。在短短的三十几年 里，数据库技术的发展经历了三代：第一代层次、网状数据库系统，第 二代关系数据库系统和第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 目前，数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计 技术、并行计算机技术等相互渗透，成为数据库技术发展的主要特征。
据具有较小的冗余度、较高的数据独立性和扩展性。
第4页，共63页。
1.1 数据库系统的基本概念
3．数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件， 属于系统软件。它是数据库系统的一个重要组成部分，是使数据库 系统具有数据共享、并发访问、数据独立等特性的根本保证，主要 提供以下功能： 数据定义功能。 数据操纵及查询优化。 数据库的运行管理。 数据库的建立和维护。
1.2 数据模型
数据模型有三个基本组成要素：数据结构、数据操作和 完整性约束。
数据结构。 数据操作。 完整性约束。
数据库原理第一章数据库基础
客观世界存在
（3）数据与信息的联系
– 数据是信息的符号表示或载体 – 信息则是数据的内涵，是对数据的语义解释
第1章 数据库基础
1.数据和信息
引人数据就是为了处理现实世界的信息
2.数据库, 数据库管理系统, 数据库系统, 数据库管理员
主流 稳居前3
文档型 键值对型
为了适应数据的变化拓展了多种模型
数据库原理
第1章 数据库基础
辽东学院 鲁 琴
本章要点
数据和信息 数据库, 数据库管理系统, 数据库系统, 数据库管理员 通识性、常识性的概念
数据库系统的体系结构 数据库基础概念
数据模型 数据管理技术的产生和发展
关系数据库
数据库原理
常 识 性
（4）数据库管理员 很厉害的岗位
– 数据库管理员(Database Administrator,简称DBA) – 负责全面管理和控制数据库系统，是数据库系统中最重要的人员。
DBA的主要职责
– 设计和定义数据库系统 – 帮助最终用户使用数据库系统 – 监督与控制数据库系统的使用和运行 – 改进和重组数据库系统 – 调优数据库系统的性能 – 转储和恢复数据库 – 重构数据库
关系模型实际上是一张二维表
2.数据库,数据库管理系统,数据库系统,数据库管理员
（2）数据库管理系统 一句话管理数据的
– 数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是位于 用户与操作系统之间的一层数据管理软件 加载在操作系统上
– 科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据
Access基础与应用教程 第1章 数据库基础概述
（2）外模式 外模式也称子模式或用户模式。它是数
据库用户所见到和使用的局部数据逻辑结构 的描述，是数据库用户的数据视图，是与某 一应用有关的数据的逻辑表示。
一个概念模式可以有若干个外模式，每个用户 只关心与他有关的外模式，这样不仅可以屏蔽大量 无关信息而且有利于数据库中数据的保密和保护。 对外模式的描述， DBMS一般都提供有相应的外模 式定义语言（外模式DDL）来定义外模式。
数据库管理系统（DataBase Management System，简称 DBMS）是数据库系统的核心软 件，其主要任务是支持用户对数据库的基本操 作，对数据库的建立、运行和维护进行统一管 理、统一控制。
注意：用户不能直接接触数据库，而只能 通过DBMS 来操作数据库。
整理课件
2．数据库管理系统的功能
第 1 章
数据库及其应用是计算机 科学中一个重要的分枝。 数据库技术应用非常快、 非常广泛，现在，许多单 位的正常业务开展都离不 开数据库。
整理课件
第1章 数据库基础概述
本章主要内容
1.1 数据管理发展概况
1.2 数据库系统简述
1.3 数据模型
1.4 关系数据库
1.5 关系运算
1.6 数据库设计简述
整理课件
（2）概念模式到内模式的映射 概念模式到内模式的映射（即概念模式
／内模式映射）定义了数据全局逻辑结构 与物理存储结构之间的对应关系。
当数据库的存储结构改变时（例如换了 另一个磁盘来存储该数据库），由数据库 管理员对概念模式／内模式映射作相应改 变，可以使概念模式保持不变，从而保证 了数据的物理独立性。
整理课件
2、数据库系统的特点
（1） 数据低冗余、共享性高。 （2）有统一的数据控制功能。包括数据的安 全性控制 、数据的完整性控制、并发控制 、 数据备份、数据恢复等。 （3） 数据独立性高。数据的独立性包括逻 辑独立性和物理独立性。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
客户关系管理第九章 CRM中的数据仓库与数据挖掘
一、数据挖掘在证券行业中的应用
（三）风险防范 通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公
司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况， 起到风险预警的作用。
（四）经营状况分析 通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、
客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下 的最大收益经营方式。同时，通过对各营业部经营情况的横向比 较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况作 出分析，提出经营建议。
一、数据挖掘在证券行业中的应用
（一）客户分析 建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的
信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面 向主题的信息抽取。
1.对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈 利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进 服务，牢牢抓住最有价值的客户。
一、数据挖掘的基本定义
简单地说，数据挖掘是从大量的数据中，抽取 出潜在的，有价值的知识、模型或规则的过程。
数据挖掘的功能大体可分为以下几种： 1.分类 2.聚类 3.关联分析 4.概念描述 5.孤立点分析 6.演变分析
二、在CRM中应用数据挖掘
随着客户信息的日趋复杂，客户数据的大量积累，分 析大量复杂的客户数据，挖掘客户价值，发现客户行 为趋势，理解客户对企业的真正价值，用全生命周期 的观点来分析客户关系是企业成功的关键因素，这些 恰恰要依赖数据挖掘。
数据仓库——精选推荐
数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。
数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。
数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。
第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。
信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。
数据仓库是信息技术长期发展的产物。
下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。
各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。
联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。
其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。
关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。
2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。
由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。
最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。
也就是所谓的数据驱动决策的制定。
然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。
数据库系统原理课后习题参考答案
~第一章数据库系统概述选择题B、B、A简答题1.请简述数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统的概念。
P27数据是描述事物的记录符号，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息。
数据库即存储数据的仓库，严格意义上是指长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。
数据库管理系统是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。
《数据库系统是指在计算机中引入数据库技术之后的系统，包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户。
2.请简述早数据库管理技术中，与人工管理、文件系统相比，数据库系统的优点。
数据共享性高数据冗余小易于保证数据一致性数据独立性高可以实施统一管理与控制减少了应用程序开发与维护的工作量…3.请简述数据库系统的三级模式和两层映像的含义。
P31答：数据库的三级模式是指数据库系统是由模式、外模式和内模式三级工程的，对应了数据的三级抽象。
两层映像是指三级模式之间的映像关系，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。
4.请简述关系模型与网状模型、层次模型的区别。
P35使用二维表结构表示实体及实体间的联系建立在严格的数学概念的基础上概念单一，统一用关系表示实体和实体之间的联系，数据结构简单清晰，用户易懂易用【存取路径对用户透明，具有更高的数据独立性、更好的安全保密性。
第二章关系数据库选择题C、C、D简答题1.请简述关系数据库的基本特征。
P48答：关系数据库的基本特征是使用关系数据模型组织数据。
2.请简述什么是参照完整性约束。
P55￥答：参照完整性约束是指：若属性或属性组F是基本关系R的外码，与基本关系S的主码K 相对应，则对于R中每个元组在F上的取值只允许有两种可能，要么是空值，要么与S中某个元组的主码值对应。
3.请简述关系规范化过程。
答：对于存在数据冗余、插入异常、删除异常问题的关系模式，应采取将一个关系模式分解为多个关系模式的方法进行处理。
一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式，这就是所谓的规范化过程。
第1章数据仓库的概念与体系结构
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
2
背景2
基于web的应用越来越普及，各种网站积累了大量的 点击流数据
访问者的访问时间、IP地址、经常访问的页面和内容、 在网页上停留的时间等；
客户的交易、付款、产品利润、查询等数据
数据仓库与数据挖掘
第1章 数据仓库的概 念与体系结构
2020/11/26
1
背景1
企业信息化程度越来越高，产生的历史数据越来越多 常用的数据处理方法：
将已失效的历史数据简单删除，减少磁盘空间占用 对历史数据通过介质进行备份后删除，可按需查看 建立一个数据仓库系统，对业务系统及其他档案系统中
技术元数据：DW设计和管理人员使用，包括：数据源信息、数 据转换的描述、DW内对象和数据结构的定义、数据清理和数据 更新时使用的规则；源数据到目的数据映射表、用户访问权限、 数据备份和导入、信息发布历史记录
业务元数据：从单位业务的角度描述DW的元数据，如业务主题 描述，即业务主题包含的数据、查询和报表等信息
✓ DW中数据应使用一致的命名规则、格式、 编码结构和相关特性来定义
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
6
1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的特点：
面向主题； 集成的； 相对稳定的； 反映历史变化。
✓ 操作型数据库中的数据通常实时更新
✓ DW中数据主要用于决策分析，对数据的操 作主要是数据查询和少量定期更新
14
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中， 以提供决策性数据访问的各种技术和模型的总称。
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数
星型模式支持多维数据建模，支持使用人员
据 仓
从不同的维度对数据进行分析。
库 的
星型模式能较好地为数据仓库提供查询支持。
基 本
星型模式可以提高查询速度。
概
念
第1章数据仓库的基本概念
主码、外码和代理码：
•
第 一
主码（Primary Key）：主码是表中的一个属性
章
或属性的组合，它能唯一地标识表中的每条记录。
数 据
析型用户的访问。
仓 库
主题数据的存储称为实视图，它与数据库的
的 基
视图概念不同之处在于：它不是虚拟的，而是已经
本
过计算，含有大量数据，并存储在数据仓库中的实
概
念
实在在的表。
库 的
组成。
基
本
事实表的主码是组合码，维表的主码是简单
概 念
码，每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一
个组成部分相对应。
第1章数据仓库的基本概念
企业销售数据的多维数据模式图
•
第
一
章
•时间维表
数
•时间码
据
仓
•日期
库
•月份
的
•季度
基
•年度
本
概
念
•事 实 表
•时间码 •产品码 •地区码
•销 售 量 •销 售 额 •销售成本
库 的
❖ 事务处理型应用与分析决策型应用对数据库系
基
统的性能要求不同。
本 概
❖ 传统数据库中保存和管理的一般是当前数据，
念
而决策支持系统不仅需要当前的数据，而且还
要求有大量的历史数据。
第1章数据仓库的基本概念
结论：
•
第 一
在事务处理型应用环境中直接构建分析
章
决策型应用是不可行的。
数
据
仓
于是：
库
的 基
章
工具。
数
据
• OLAP的目的是支持分析决策，满足多维环境
仓
库
的查询和报表需求。
的
基
• 数据仓库的多维数据存储结构为OLAP的实施
本
概
提供了理想的多维数据环境。
念
第1章数据仓库的基本概念
• 数据集市： （Data Mart）
•
第 一
• 数据集市是完整的数据仓库的一个逻辑子集
章
，而数据仓库正是由其所有的数据集市有机组合
库
的
作，原因在于多维数据模型的各个维是逻辑等价的。
基
本
多维数据模型对决策分析有好的扩展性。
概
念
汇总数据的巨大价值。
第1章数据仓库的基本概念
1-4-2 星型模式
星型模式是事实表与维表通过星型方式连接
•
而成，如下图：
第
一
•产品维表
•时间维表
章
•产品码（PK）
•时间码（PK）
数
据
•产品大类
•事 实 表
据
数据是相对稳定的
仓
库 的
数据仓库的其它特点：
基 本
数据量非常大（10GB---1000GB）
概
是数据库技术的一种新的应用
念
使用人员较少
第1章数据仓库的基本概念
1-2 数据仓库与数据库
•
第
操作型数据库
分析型数据仓库
一
章
系统目的 支持日常操作
支持管理需求，获取信息
数
使用人员 办事员、DBA、数据库专家 经理、管理人员、分析专家
统一的维：
•
第 一
统一的维是指：一个维，无论其维表与哪一
章
个事实表相连接，维的含义是完全相同的。
数
据
建立、公布、维护和完善统一的维是全局数
仓 库
据仓库项目小组一项非常重要的工作。
的 基
公布了统一维之后，各数据集市必须严格执
本 概
行。
念
第1章数据仓库的基本概念
统一的事实：
•
第 一
统一的事实的定义工作与统一的维的定义工
•分析结果2：
概
•
前景不好
念
第1章数据仓库的基本概念
第一章：数据仓库的基本概念
•
第 一
1-1 数据仓库的产生与发展
章 传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用
数
据
于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)，
仓
库
数据库中保存的是大量的日常业务数据。
的
基
在数据共享、数据与应用程序的独立性、维护
• 数据立方体：
•
第
一
• 数据立方体是指由两个或更多个属性即两
章
数
个或更多个维来描述或者分类的数据。
据 仓
• 在三维的情况下可以用图形来表示，一般称
库
为数据立方体。
的
基 本
• 实际的数据仓库的应用中，数据是多维的。
概
念
第1章数据仓库的基本概念
• 联机分析处理： （OLAP）
•
第 一
• 联机分析处理是快速、灵活的多维数据分析
•产品维表
•产品码 •产品大类 •产品细类 •产品名称
•地区维表
•地区码 •国 家 •地 区 •城 市
第1章数据仓库的基本概念
多维数据模型的优势：
•
第
多维数据模型是已知标准化的结构，即包含
一
章
多个多维数据模式，每一个多维数据模式都对应一
数
张事实表和多张维表。
据
仓
这种多维结构能支持最终用户不可预知的操
一 章
时间维：随时间变化的销售数据；
地区维：不同地区的销售数据；
数
客户维：不同客户的销售；
据 仓
……
库
根据观察事物角度的细节程度不同，维又具有
的 基
维层次。数据；
本
渠道维：不同销售渠道的销售数据；
概
产品维：不同产品的销售数据
念
例：时间维：日期、周、月份、季度、年等；
地区维：城市、地区、国家等。
第1章数据仓库的基本概念
章
作同时进行，由数据仓库项目：小组负责，工作量
数 据
相对较少，但要注意以下几点；
仓
库
❖ 统一的计算口径
的 基
❖ 统一的计量单位
本
❖ 统一的含义
概
念
❖ 事实表中要包含最详细的事实数据，即粒度最小
的数据
第1章数据仓库的基本概念
•
讨论题：
第
一
章
1、根据学籍管理系统数据仓库的建设，确
数 据
定事实表与维表，列举各个维，并划分维层次。
数
据
外码（Foreign Key）：外码是出现在一个表中，
仓 库
同时在另一个表中被定义成主码的属性。
的 基
代理码（Surrogate Key）：所有的主码和外
本
码一般都是采用没有具体含义的代理码，例如，从1开始的自
概
念
然数编码。
第1章数据仓库的基本概念
事实表：
•
第
一
事实表是星型模式的核心，它是按维进行分
据
仓
数据内容 当前数据
历史数据、派生数据
库 的
数据特点 细节的
综合的或提炼的
基 本
数据组织 面向应用
面向主题
概
存取类型 添加、修改、查询、删除 查询、聚集
念
数据稳定性 动态的
相对稳定
第1章数据仓库的基本概念
续上表：
•
第
操作型数据库 分析型数据仓库
一
章
需求特点
需求事先可知道
需求事先不知道
数 据
操作特点
数 据
而成的。
仓 库
• 一般在某个业务部门建立数据集市，或称为
的 基
部门级数据仓库。
本 概
• 建立数据集市与数据仓库，一般是采用“自
念
顶向下”和“自下而上”相结合的设计思想。
第1章数据仓库的基本概念
讨论题：
•
第
一
1、结合陕西科技大学大学学生学籍管理系
章
统进行数据仓库的主题划分，列举有哪些主题。
数
据
仓
库
的
基
本
概
念
第1章数据仓库的基本概念
1-4 多维数据模型
•
第
多维数据模型是进行决策支持数据建模的最
一
好方式，数据仓库采用多维数据模型不仅能使其使
章
数
用方便，而且能提高系统的性能。
据 仓
1-4-1 实体关系模型与多维模型
库
的
实体关系模型应用于操作型数据库系统，多
基 本
维模型应用于分析型数据仓库系统。
章
数
析形查询的对象，其中存储的是业务事实，例如：
据
销售量、销售额、销售成本等。
仓
库 的
事实表中的数据一般是数值型，具有可加性。
基 本
事实表的主码为外码的组合，唯一的标识各
概 念
条事实记录，事实表的外码对应各维表的主码。
第1章数据仓库的基本概念
维表：
•
第 一
维表用于指导从不同的角度在事实表中选择
数 据
每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。
仓
例：面向主题：产品订货分析，货物发运分析， 新产品
库
的
开发分析；
基 本
面向应用：财务，销售，供应，人力资源，生产调
概