第二章数据仓库原理
数据库原理及应用实验报告
数据库原理及应用实验报告数据库原理及应用实验报告一、引言数据库是计算机科学中的重要概念，它是用于存储、管理和检索大量有组织数据的系统。
数据库的应用广泛，从个人电脑上的简单数据文件到大型企业级数据仓库，都离不开数据库的支持。
本实验报告将介绍数据库的原理和应用，并通过实际实验来验证其有效性。
二、数据库原理1. 数据库的定义和特点数据库是一个有组织的数据集合，它具有持久性、共享性、独立性和可变性等特点。
持久性指数据可以长期保存；共享性指多个用户可以同时访问和使用数据库；独立性指数据库的逻辑结构和物理结构相互独立；可变性指数据库可以随时更新和修改。
2. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是用于管理数据库的软件，它提供了数据定义、数据操纵、数据控制和数据查询等功能。
常见的DBMS有MySQL、Oracle和SQL Server等。
3. 数据库模型数据库模型是用于描述数据库的结构和组织方式的概念模型。
常见的数据库模型有层次模型、网络模型和关系模型等。
其中，关系模型是最为常用的模型，它使用表格来表示数据，表格中的每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
三、数据库应用实验为了验证数据库的应用效果，我们进行了以下实验。
1. 数据库设计首先，我们根据实际需求设计了一个简单的学生信息管理系统。
该系统包含了学生的基本信息、课程信息和成绩信息。
2. 数据库创建在MySQL数据库中，我们创建了一个名为"student"的数据库，并在其中创建了三张表格，分别是"student_info"、"course_info"和"score_info"。
3. 数据库插入通过SQL语句，我们向数据库中插入了一些样本数据，包括学生的姓名、学号、课程名称和成绩等信息。
4. 数据库查询为了验证数据库的查询功能，我们编写了一些SQL查询语句，如查询某个学生的所有成绩、查询某门课程的平均成绩等。
数据库原理及应用教案
数据库原理及应用教案教案：数据库原理及应用教学内容：1. 数据库的基本概念：数据库、数据模型、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据库系统的组成：数据库、数据库管理系统、数据库管理员、应用程序等。
3. 数据库的设计：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等。
教学目标：1. 了解数据库的基本概念，理解数据库在现代信息社会中的重要性。
2. 掌握数据库系统的组成，了解数据库管理系统的功能和作用。
3. 学习数据库设计的基本步骤，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
教学难点与重点：1. 教学难点：数据库的设计，特别是概念设计、逻辑设计和物理设计的具体方法和步骤。
2. 教学重点：数据库的基本概念，数据库系统的组成，数据库设计的基本步骤。
教具与学具准备：1. 教具：多媒体教学设备、投影仪、黑板、粉笔等。
2. 学具：笔记本电脑、教材、练习册等。
教学过程：1. 情景引入：通过一个实际案例，如学校图书馆的管理系统，引出数据库的概念，激发学生的兴趣。
2. 讲解数据库的基本概念：讲解数据库、数据模型、数据仓库、数据挖掘等基本概念，并通过示例进行说明。
3. 讲解数据库系统的组成：讲解数据库、数据库管理系统、数据库管理员、应用程序等组成要素，并介绍它们之间的关系。
4. 讲解数据库设计的基本步骤：讲解需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等步骤，并通过一个实际例子进行演示。
5. 实践操作：学生分组进行实践操作，根据给定的需求设计一个简单的数据库。
6. 例题讲解：通过一个具体的例题，讲解数据库设计的具体方法和技巧。
7. 随堂练习：学生根据所学内容，完成课堂练习，巩固所学知识。
板书设计：1. 数据库的基本概念2. 数据库系统的组成3. 数据库设计的基本步骤作业设计：1. 请简述数据库的基本概念。
2. 请说明数据库系统的组成。
3. 根据给定的需求，设计一个简单的数据库。
课后反思及拓展延伸：2. 拓展延伸：引导学生进一步深入学习数据库原理及应用的相关知识，如数据库的安全性、一致性、并发控制等，并提供相关的学习资源。
数据库原理教程习题答案全)
0000000000第1章数据库系统概述习题参考答案税务局使用数据库存储纳税人（个人或公司）信息、纳税人缴纳税款信息等。
典型的数据处理包括纳税、退税处理、统计各类纳税人纳税情况等。
银行使用数据库存储客户基本信息、客户存贷款信息等。
典型的数据处理包括处理客户存取款等。
超市使用数据库存储商品的基本信息、会员客户基本信息、客户每次购物的详细清单。
典型的数据处理包括收银台记录客户每次购物的清单并计算应交货款。
1.2 DBMS是数据库管理系统的简称，是一种重要的程序设计系统。
它由一个相互关联的数据集合和一组访问这些数据的程序组成。
数据库是持久储存在计算机中、有组织的、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，可以被各种用户共享，具有较小的冗余度、较高的数据独立性，并且易于扩展。
数据库系统由数据库、DBMS（及其开发工具）、应用系统和数据库管理员组成。
数据模型是一种形式机制，用于数据建模，描述数据、数据之间的联系、数据的语义、数据上的操作和数据的完整性约束条件。
数据库模式是数据库中使用数据模型对数据建模所产生设计结果。
对于关系数据库而言，数据库模式由一组关系模式构成。
数据字典是DBMS维护的一系列内部表，用来存放元数据。
所谓元数据是关于数据的数据。
1.3 DBMS提供如下功能：（1）数据定义：提供数据定义语言DDL，用于定义数据库中的数据对象和它们的结构。
（2）数据操纵：提供数据操纵语言DML，用于操纵数据，实现对数据库的基本操作（查询、插入、删除和修改）。
（3）事务管理和运行管理：统一管理数据、控制对数据的并发访问，保证数据的安全性、完整性，确保故障时数据库中数据不被破坏，并且能够恢复到一致状态。
（4）数据存储和查询处理：确定数据的物理组织和存取方式，提供数据的持久存储和有效访问；确定查询处理方法，优化查询处理过程。
（5）数据库的建立和维护：提供实用程序，完成数据库数据批量装载、数据库转储、介质故障恢复、数据库的重组和性能监测等。
数据库原理PPT课件
模式
也称为逻辑模式或概念模 式，定义了数据库中所有 数据的逻辑结构和关系。
内模式
也称为物理模式或存储模 式，描述了数据在物理存 储介质上的组织结构和存 储方式。
数据库管理系统
数据定义语言（DDL）
数据控制语言（DCL）
用于定义数据库中的各种对象，如表、 视图、索引等。
用于控制对数据库中数据的访问权限 和安全控制。
数据库原理ppt课件
目录
• 数据库概述 • 数据库系统结构 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库管理系统实现技术 • 数据库新技术与发展趋势
01 数据库概述
数据库的定义与作用
数据库的定义
数据库是一个长期存储在计算机 内的、有组织的数据集合，它能 为多种应用提供数据服务。
数据库的作用
数据库用于存储、检索、更新和 管理大量数据，支持企业或组织 的运营和决策。
NoSQL数据库具有可伸缩性强、灵活 性高和可靠性好等优点，可以满足大 规模数据处理和实时分析的需求。
03
NoSQL数据库的挑 战
NoSQL数据库面临着数据一致性、查 询效率和标准化等挑战，需要进一步 研究和标准化工作。
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关系数据库标准语言SQL
SQL定义
SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数 据库的标准编程语言，它包括数 据查询、数据操作、数据定义等
方面的命令。
SQL的主要功能
SQL的主要功能包括表格的定义 和维护、数据的查询和检索、数 据的插入和更新、数据的删除等。
SQL的特点
数据操纵语言（DML）
用于对数据库中的数据进行查询、插 入、更新和删除等操作。
数据库管理系统的架构与工作原理
数据库管理系统的架构与工作原理数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种软件系统，用于管理和组织数据。
它为用户提供了操作数据库的操作界面和功能，可以有效地管理大量的数据，并提供数据的安全性和一致性。
本文将介绍数据库管理系统的架构和工作原理。
一、数据库管理系统的架构数据库管理系统的架构可以分为三个主要层次：外层模式、概念模式和内层模式。
1. 外层模式（外模式）：外层模式是用户与数据库之间的接口，它定义了用户如何看待和访问数据库中的数据。
不同用户可以有不同的外层模式，以适应他们的需求和角色。
外层模式对于用户来说是透明的，用户可以通过查询语句和命令来对数据库进行操作。
2. 概念模式（模式）：概念模式是数据库的全局逻辑视图，它描述了数据库中数据的整体结构和关系。
概念模式定义了实体、属性、关系以及数据之间的约束和依赖关系。
概念模式通常由数据库管理员定义，并为数据库系统提供一致性和完整性的保证。
3. 内层模式（内模式）：内层模式是数据库的物理存储视图，它定义了数据在存储介质上的组织方式和访问方法。
内层模式包括数据的物理结构、索引结构和数据存储的算法等。
内层模式是对数据库的物理实现进行描述，并对用户来说是不可见的。
二、数据库管理系统的工作原理数据库管理系统的工作原理可以分为以下几个方面：1. 数据库的创建和定义：数据库管理员通过数据库管理系统创建数据库，并定义数据库中的实体、属性和关系。
管理员还可以设置数据的完整性约束和安全权限等。
2. 数据的存储和组织：数据库管理系统负责将数据存储到物理介质上，并组织数据的物理结构和索引结构。
它通过使用适当的数据结构和算法来提高数据的访问效率。
3. 数据的查询和操作：用户可以通过数据库管理系统提供的查询语言（如SQL）对数据库进行查询和操作。
数据库管理系统会解析用户的查询请求，并通过查询优化技术选择最优的查询执行计划。
4. 数据的完整性和安全性：数据库管理系统通过完整性约束和安全权限来保证数据的一致性和安全性。
数据仓库的数据同步原理
数据仓库的数据同步原理数据仓库是企业中用于存储和分析大量数据的重要系统。
在数据仓库中，数据的同步是一项关键任务。
数据同步指的是将源系统中的数据更新到数据仓库中，确保数据的一致性和准确性。
为了实现数据仓库的数据同步，需要采取一定的原理和方法。
数据同步的原理是基于增量更新。
增量更新是指仅将源系统中发生变化的数据同步到数据仓库中，而不是将所有数据都进行同步。
这样可以减少数据同步的时间和资源消耗，提高同步效率。
实现增量更新的关键是识别源系统中的新增、修改和删除的数据，并将其同步到数据仓库中。
数据同步的原理是基于数据抽取。
数据抽取是指从源系统中提取数据并将其导入到数据仓库中。
数据抽取可以采取多种方式，如全量抽取、增量抽取和增量抽取+全量抽取的混合方式。
全量抽取是指将源系统中的所有数据都抽取到数据仓库中，适用于数据量较小且变化不频繁的情况。
增量抽取是指仅将源系统中发生变化的数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较大且变化频繁的情况。
增量抽取+全量抽取的混合方式则是将全量抽取和增量抽取结合起来，以保证数据的完整性和准确性。
数据同步的原理是基于数据转换和数据加载。
数据转换是指对从源系统中抽取的数据进行清洗、过滤和转换，以适应数据仓库的数据模型和业务需求。
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和实时加载的方式。
批量加载是指将一定量的数据一次性加载到数据仓库中，适用于数据量较大且变化不频繁的情况。
实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中，适用于对数据要求实时性较高的情况。
数据同步的原理还涉及数据一致性和数据冲突的处理。
数据一致性是指在数据同步过程中保持数据的一致性和准确性。
为了实现数据一致性，可以采用事务和锁机制来控制并发访问和更新。
数据冲突是指在数据同步过程中可能出现的数据冲突和冲突解决的问题。
为了解决数据冲突，可以采用冲突检测和冲突解决的方法，如版本控制和分布式事务。
数据仓库的数据同步原理是基于增量更新、数据抽取、数据转换和数据加载。
数据库原理与应用重要知识点总结
数据库原理与应用重要知识点总结1.数据库的基本概念数据库是指存储、管理和组织数据的集合，它通过一系列的操作来实现对数据的有效管理和利用。
数据库管理系统（DBMS）则是对数据库进行管理的软件系统。
2.数据模型数据模型是描述数据库结构的方式，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型在实际应用中应用最广泛。
3.关系模型关系模型通过表格的形式来表示数据，表格中的行表示记录，列表示字段。
表格之间可以建立关系，例如通过外键实现表格之间的关联。
4.数据库管理系统（DBMS）DBMS是对数据库进行管理和操作的软件系统，它提供了数据的存储、检索、更新和删除等功能。
常见的DBMS有MySQL、Oracle、SQL Server 等。
5.SQL语言SQL（Structured Query Language）是用于访问和管理关系数据库的语言，它包括数据定义语言（DDL）、数据查询语言（DQL）、数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）等。
6.数据库设计数据库设计是指根据系统需求和功能要求，将现实世界中的实体和关系转化为数据库中的表格和关系的过程。
数据库设计需要考虑数据的完整性、安全性、可扩展性等方面。
7.关系数据库规范化关系数据库规范化是将数据库中的表格按照一定的条件和规则进行分解和重组的过程。
目的是减少数据冗余、提高数据的存储效率和查询性能。
8.数据库索引数据库索引是对数据库中的数据进行快速访问的数据结构，它可以提高查询效率。
常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引等。
9.数据库事务数据库事务是一系列的数据库操作，它要么全部完成，要么全部不完成。
事务具有ACID属性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
10.数据库安全性数据库安全性是指保护数据库中的数据免受恶意攻击和非法访问的能力。
数据库的安全措施包括用户认证、访问控制、数据加密等。
11.数据库备份与恢复数据库备份是指将数据库中的数据和结构以其中一种形式进行复制和存储，以防止数据丢失。
数据库运作的基本原理
数据库运作的基本原理数据库运作的基本原理包括以下几个方面：1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库的运作是通过数据库管理系统来实现的。
DBMS是一种软件，负责管理和操作数据库。
它提供了一系列的功能和接口，使得用户可以对数据库进行创建、读取、更新和删除等操作。
2. 存储结构：数据库中的数据以一种结构化的方式进行存储。
通常使用表格（表）的形式来组织数据，表中的每一行表示一个记录（记录）,每一列表示一个字段（字段）。
数据库还可以使用索引来提高数据访问的效率。
3. 数据操作语言：DBMS提供了一种特定的语言，用于对数据库进行操作。
常见的数据操作语言包括结构化查询语言（SQL），通过SQL语句可以进行数据的查询、插入、更新和删除等操作。
SQL语句可以通过命令行、图形界面或程序代码进行执行。
4. 事务处理：数据库支持事务处理，事务是由一系列操作组成的逻辑单元。
事务可以保证数据库的一致性和完整性，在事务中的操作要么全部执行成功，要么全部失败回滚。
通过事务的机制，可以确保数据的安全和一致性。
5. 并发控制：当多个用户同时对数据库进行操作时，可能出现数据的冲突和不一致。
并发控制是一种机制，用于控制并发操作的执行顺序，以避免数据的冲突和不一致。
常见的并发控制方法包括锁（lock）机制和事务隔离级别。
6. 数据库备份和恢复：数据库备份和恢复是保证数据库数据安全的重要措施。
数据库备份是指将数据库的数据和结构保存到其他存储介质中，以防止数据丢失。
数据库恢复是指在数据库发生故障后，将备份的数据和结构恢复到正常运行状态。
总的来说，数据库的运作原理就是通过数据库管理系统对数据进行存储、管理和操作，利用事务处理和并发控制机制保证数据的一致性和安全性，并使用备份和恢复机制保证数据的可靠性。
数据库的原理是什么
数据库的原理是什么
数据库的原理是指数据库系统的设计和工作方式。
它包括以下几个关键原理：
1. 数据模型和结构：数据库采用不同的数据模型，如层次型、网状型和关系型等。
每个模型都有自己的数据结构和组织方式，用于存储和访问数据。
2. 数据库查询语言：数据库系统通过查询语言（如SQL）来
实现数据的操作和检索。
查询语言允许用户以简单和易于理解的方式来请求数据，并通过优化技术提高查询效率。
3. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是管理和操作数据库的软件系统。
它负责数据的存储、访问、更新和保护。
DBMS
还负责实施数据完整性约束和事务处理等功能。
4. 数据库索引：为了提高数据查询效率，数据库使用索引来加速数据的检索。
索引是预先创建的数据结构，可以根据特定的列或字段值快速定位到相关的数据记录。
5. 数据库事务：事务是数据库中执行的一系列操作的逻辑单位。
数据库系统使用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）
属性来确保事务的正确执行和数据的完整性。
6. 数据库优化和性能调优：为了提高数据库系统的性能，需要对数据库进行优化和调优。
这包括索引的设计和使用、查询的优化、存储空间的管理等。
7. 数据库安全和权限控制：数据库系统需要提供安全机制来保护数据的机密性和完整性。
它能够对用户进行身份验证，并根据用户的权限限制对数据进行访问和操作。
综上所述，数据库的原理基于数据模型和结构、查询语言、数据库管理系统、索引、事务、优化和安全等关键技术，以实现数据的有效存储、高效检索和安全保护。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据库工作原理
数据库工作原理数据库是现代计算机系统中一种重要的数据存储和管理方式。
它是一个结构化的数据集合，可以被多个用户共享，并且可以被多个应用程序访问和操作。
数据库工作原理涉及到数据库的组织结构、数据存储和检索、事务管理等方面。
1. 数据库的组织结构数据库通常由表（table）组成，每个表由多个字段（field）构成。
表中的每一行表示一个记录（record），每个字段存储一个数据项。
数据库还可以包含索引（index），用于加快数据的检索速度。
数据库中的数据按照一定的逻辑关系进行组织，例如层次结构、网络结构或关系结构。
2. 数据的存储和检索数据库通过存储介质（如硬盘）将数据永久存储起来，以便随时可以被访问和操作。
数据存储的基本单位是数据页（page），一个数据页可以存储多条记录。
当需要访问数据库中的数据时，可以通过索引或者全表扫描的方式进行检索。
索引是一种特殊的数据结构，可以按照某个字段的值快速定位到对应的记录。
3. 事务管理事务是数据库中的一个基本概念，它是一组数据库操作的逻辑单位，要么全部执行成功，要么全部回滚到初始状态。
事务具有ACID属性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
数据库通过日志（log）来记录所有的操作，以保证事务的原子性和持久性。
4. 并发控制数据库通常支持多用户并发访问，因此需要进行并发控制，以防止数据的不一致和冲突。
数据库使用锁（lock）来对数据进行保护，锁可以分为共享锁和排他锁。
共享锁用于读操作，多个用户可以同时获取共享锁；排他锁用于写操作，只有一个用户可以获取排他锁。
数据库还可以使用事务隔离级别来控制并发访问的效果，常见的隔离级别有读未提交、读已提交、可重复读和串行化。
5. 数据库的优化为了提高数据库的性能，可以进行各种优化策略。
例如，可以通过合理设计数据库的结构，减少数据冗余和复杂性；可以使用索引来加速数据的检索；可以进行适当的物理存储优化，例如数据分区和磁盘分离；还可以通过调整数据库参数和优化SQL语句来提高数据库的性能。
数据仓库的概念
数据仓库与操作型数据库的区别
操作型数据库主要用于日常业务处理，如订单处理、库存管理等；而数据 仓库主要用于数据分析、报表生成和决策支持等。
操作型数据库通常需要快速响应和实时处理能力；而数据仓库则更注重数 据质量和完整性。
EDI的应用可以帮助企业更好地管理和利用数据资源， 提高企业的数据处理能力和数据价值，促进企业的数 字化转型和升级。
06
数据仓库的发展趋势和 挑战
大数据时代的挑战
数据量的快速增长
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，对数据存储和处 理能力提出了更高的要求。
数据多样性的增加
数据来源和类型越来越多样化， 包括结构化、半结构化和非结构 化数据，需要更灵活的数据处理 和分析方法。
数据实时性的需求
随着业务对数据处理速度的要求 提高，数据仓库需要具备实时数 据处理的能力。
数据仓库技术的发展趋势
分布式存储与计算
利用分布式技术提高数据仓库的 存储和计算能力，满足大数据时
代的需求。
内存计算技术
利用内存计算技术提高数据处理速 度，实现更快速的分析和响应。
云计算技术
通过云计算技术实现数据仓库的弹 性扩展和按需服务，降低运维成本。
数据源的质量
在选择数据源时，需要考虑数据的质量、准确性和完整性，以确保数据仓库中的数据是 可靠的。
数据清洗和转换
数据清洗
数据清洗是去除重复、无效或错误数据 的过程，以确保数据的准确性和一致性 。
VS
数据转换
数据转换是将数据从其原始格式或结构转 换为数据仓库所需格式的过程，以满足数 据仓库的设计和规范。
性能优化
随着数据的增长和变化，需要定期对数据仓 库进行性能优化，以提高查询速度和响应时 间。
数据仓库技术
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义， 设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库 和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓 库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对 象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据 改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模 型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性， 但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视 图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根 据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。 这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型 也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随 时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更 高层次上被综合。
数据仓库原理
数据仓库原理
数据仓库原理是一个关于数据处理的概念，它是为了帮助组织、分析和报告大量的数据而设计的一种特殊数据库系统。
数据仓库原理包括以下几个方面：
1. 数据提取：从多个来源系统中提取数据，并将其转换为数据仓库可以接受的格式。
2. 数据清洗：对提取的数据进行清理，包括去除重复数据、处理缺失值、校验数据准确性等。
3. 数据转换：对清洗后的数据进行转换和整合，使其适应数据仓库的结构和格式要求。
4. 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常采用批量加载或增量加载的方式。
5. 数据建模：根据业务需求和分析目的，对数据仓库进行建模，建立合适的维度模型和事实表。
6. 数据存储：将数据存储在数据仓库中的物理存储介质上，常用的存储方式包
括关系数据库和多维数据库。
7. 数据查询和分析：通过数据仓库提供的查询和分析工具，对数据进行灵活的查询和多维分析，从而支持决策和业务分析。
8. 数据维护和更新：定期对数据仓库进行维护和更新，包括数据清理、数据变更追踪、数据仓库性能优化等。
通过应用数据仓库原理，企业可以更好地管理和利用大量的数据资源，支持决策和业务分析，提高组织的竞争力和业务效益。
《数据库原理》知识点总结归纳
《数据库原理》知识点总结归纳数据库原理是计算机科学中的重要基础课程，它涉及到数据库的架构、数据模型设计、数据操作和查询、事务处理等方面的知识。
下面对《数据库原理》的主要知识点进行总结归纳。
1.数据库基本概念-数据：存储在计算机中的描述事物属性和关系的符号记录。
-数据库：长期存储在计算机内、有组织地、可共享的大量数据的集合。
-数据库管理系统（DBMS）：用于管理和操作数据库的软件系统。
-数据库系统：由DBMS、数据库和应用程序组成的完整系统。
2.数据模型-关系模型：基于关系理论，将数据组织成二维表格形式。
-实体-关系模型：基于实体和实体之间的关系来描述现实世界。
-层次模型：数据组织为树形结构。
-网状模型：数据组织为图形结构。
-对象模型：以对象为中心来描述数据。
3.关系代数和关系演算-关系代数：一组运算符和规则，用于操作关系数据库的各种操作，包括选择、投影、并、差、交、连接等。
-关系演算：基于数理逻辑的一种查询方式，分为元组关系演算和域关系演算。
4.数据库设计-概念设计：确定数据库的整体结构和模式。
-逻辑设计：将概念模型转化为关系模型。
-物理设计：确定存储结构、访问路径、索引等。
5.数据库查询-SQL语言：结构化查询语言，用于对数据库进行操作和查询。
-查询优化：通过优化查询计划来提高查询效率。
6.事务处理-事务：是对数据库进行访问和更新的基本单位，具有原子性、一致性、隔离性和持久性的特性。
-并发控制：用于处理多个事务并发执行时可能出现的并发不一致问题，包括锁、并发控制技术等。
7.数据库完整性和安全性-完整性约束：用于保证数据库中数据的完整性，包括实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性等。
-安全性：包括用户权限管理、数据加密、备份和恢复等。
8.数据库备份和恢复-备份：将数据库的副本存储在其他位置，以防止数据丢失。
-恢复：将备份的数据库恢复到原来的状态，包括崩溃恢复和事务恢复。
以上是《数据库原理》的主要知识点总结归纳，通过对这些知识点的掌握，可以深入理解数据库的基本原理和操作，为实际应用提供支持。
数据仓库ppt课件
Data Warehouse
可编辑ppt
1
数据仓库——起源
由20世纪60年代初期，运行在主文件上的单个应用是存储在磁带 上，发展到1970年出现新的存储技术，磁盘存储器（Direct Access Storage Device，DASD）数据库管理系统（Database Management System，DBMS），70年代中期，出现了联机事务处理(Online Transaction Processing,OLTP)。
数据集市：是从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数 据或主题数据。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据 集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注 意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容， 这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。
联机事务处理提高了访问数据的快速，可以完成许多过去无法完 成的事情。随着PC机的发展，人们开始利用数据做更多的事。出现 了抽取程序。抽取技术，可以实现把想要的数据从联机事务处理系统 中分离出来，解决数据分析性能方面的问题。慢慢的人们发现在抽取 结果中，加上一些条件限制可以更方便的得到想要的数据，于是就出 现了基于抽取之上的抽取。
可编辑ppt
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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数据仓库——组成
数据源：是指企业操作型数据库中的各种生产运营数据、办公管理数 据等内部数据和一些调查数据、市场信息等来自外环境的数据总称。 这些数据是构建数据仓库系统的基础是整个系统的数据源泉。
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，这个目录全面描述了数据仓库中都有 什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库 运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户 通过他来了解和访问数据。
数据入仓实现原理
数据入仓实现原理数据入仓是指将数据从源系统导入到数据仓库中的过程。
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数据存储系统，它用于支持企业的决策制定和分析需求。
数据入仓实现原理是指如何将源系统中的数据有效地导入到数据仓库中，以保证数据的准确性、完整性和一致性。
数据入仓实现的原理包括以下几个关键步骤：1. 数据抽取：数据抽取是将源系统中的数据提取出来的过程。
源系统可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等。
数据抽取可以通过多种方式进行，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
全量抽取是指将源系统中的全部数据都导入到数据仓库中，增量抽取是指只将源系统中新增或更新的数据导入到数据仓库中。
2. 数据清洗：数据清洗是指对抽取出的数据进行清洗和转换的过程。
在数据抽取过程中，可能会出现各种数据质量问题，如缺失值、错误值、重复值等。
数据清洗可以通过各种数据清洗技术来解决，如数据去重、数据填充、数据转换等。
清洗后的数据可以更好地满足数据仓库的需求。
3. 数据转换：数据转换是指将清洗后的数据按照数据仓库的数据模型进行转换的过程。
数据仓库通常采用星型模型或雪花模型来组织数据，需要将抽取和清洗后的数据转换为符合数据模型的格式。
数据转换可以包括数据列的拆分、合并、计算等操作，以满足数据仓库的分析需求。
4. 数据加载：数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是指将全部转换后的数据加载到数据仓库中，适用于首次加载或数据仓库重建的情况。
增量加载是指将新增或更新的数据加载到数据仓库中，适用于增量抽取和增量更新的情况。
数据加载可以通过批量加载或实时加载来实现，以满足不同的数据仓库需求。
5. 数据校验：数据校验是指对加载到数据仓库中的数据进行校验的过程。
数据校验可以通过比较源系统和数据仓库中的数据来验证数据的准确性、完整性和一致性。
校验可以包括数据总量的对比、数据行数的对比、数据列的对比等操作，以保证数据仓库中的数据与源系统中的数据一致。
数据库系统原理
数据库系统原理数据库系统是指在计算机系统上以数据库为核心，以存储、管理和维护数据为主要任务的软件系统。
它是对数据进行组织、存储和管理的重要工具。
数据库系统原理是数据库系统设计与开发的基础，它涵盖了数据模型、数据库设计、数据存储、查询处理、事务处理等多个方面。
本文将介绍数据库系统原理的基本概念、架构和相关技术。
一、数据库系统原理的基本概念数据库系统原理的基本概念包括数据模型、数据库管理系统（DBMS）和数据库。
数据模型是对现实世界中数据的抽象和描述，常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型等。
数据库管理系统是实现数据库系统的软件，它提供了数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）等接口，用于管理和操作数据库。
数据库是存储数据的集合，它将数据按照一定的结构进行组织和存储。
二、数据库系统原理的架构数据库系统原理的架构包括用户视图、外模式、概念模式和内模式。
用户视图是用户对数据库中数据的看法，它可以只看到数据库中特定的数据子集。
外模式是数据库的一个逻辑表示，它反映了用户的观点和对数据库的需求。
概念模式是整个数据库的全局逻辑结构，它描述了数据库中存储的所有数据及其之间的关系。
内模式是数据库存储的物理表示，它描述了数据在存储介质上的存储方式和组织结构。
三、数据库系统原理的数据存储数据库系统原理的数据存储涉及到数据的物理存储和索引技术。
数据的物理存储是指将数据存储在数据库管理系统中的物理介质上，包括磁盘、固态硬盘等。
索引技术是指对数据库中数据的一种快速检索方法，常见的索引包括B-树索引和哈希索引等。
四、数据库系统原理的查询处理数据库系统原理的查询处理包括查询语言、查询优化和查询执行。
查询语言是用户与数据库系统进行交互的语言，常见的查询语言有结构化查询语言（SQL）和关系代数等。
查询优化是在执行查询之前，对查询进行优化，以减少查询的执行时间和资源消耗。
查询执行是指执行优化后的查询计划，获取查询结果。
五、数据库系统原理的事务处理数据库系统原理的事务处理是指对数据库中的一组操作进行管理和控制，以保证数据库的一致性和完整性。
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面向主题
主题（Subject）：特定的数据分析领域 与目标。
面向主题：为特定的数据分析领域提供数据 支持。
面向主题
为特定数据分析领域提供的数据与传统数据库中的 数据是有不同的。传统数据库中的数据是原始的、 基础的数据，而特定分析领域数据则是需要对它们 作必要的抽取、加工与总结而形成。
数据仓库是面向分析、决策人员的主观要求的，不 同的用户有不同的要求，同一个用户的要求也会随 时间而经常变化，因此，数据仓库中的主题有时会 因用户主观要求的变化而变化的。
不同的主题之间也有重叠的内容，但这种重叠是逻辑上的，而 不是物理存储上的重叠；是部分细节的重叠，而不是完全的重 叠。
面向主题
每个主题所需数据的物理存储： 多维数据库（MDDB—Multi-Dimensional DataBase）用多维数组形式存储数据。
关系数据库。用一组关系来组织数据的存储， 同一主题的一组关系都有一个公共的关键字， 存放的也不是细节性的业务数据，而是经过一 定程度的综合形成的综合性数据。
面向主题示例
库存管理子系统：
领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
人事管理子系统：
员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号） 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）
2.1 数据仓库定义
William H.Inmon:数据仓库是一个面向主 题的、集成的、非易失的且随时间变化的数 据集合，用于支持管理人员的决策。
数据仓库之父--Bill Inmon
四个基本特征
数据仓库的数据是面向主题的 数据仓库的数据是集成的 数据仓库的数据是非易失的 数据仓库的数据是随时间不断变化的
集成的
集成的方法： 统一：消除不一致的现象 综合：对原有数据进行综合和计算
需要考虑的问题：
数据格式 计量单位 数据代码含义混乱 数据名称混乱
非易失的
数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据，不具有原 始性，主要供企业决策分析之用，执行的主要是‘查询’操作， 一般情况下不执行‘更新’操作。同时，一个稳定的数据环境 也有利于数据分析操作和决策的制订。
供应量等
主题三：顾客
顾客固有信息：顾客号，顾客名，性别，年龄，文化程 度，住址，电话等
顾客购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购 买量等
面向主题
在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息，同时又抛弃 了与分析处理无关或不需要的数据，从而将原本分散在各个子 系统中的有关信息集中在一个主题中，形成有关该主题的一个 完整一致的描述。面向主题的数据组织方式所强调的就是要形 成一个这样一致的信息集合。
集成的
数据是分散的；由于事务处理应用分散、蜘蛛 网问题、数据不一致问题、外部数据和非结构 化数据。
数据仓库中的数据是为分析服务的，而分析需 要多种广泛的不同数据源以便进行比较、鉴别， 因此数据仓库中的数据必须从多个数据源中获 取，这些数据源包括多种类型数据库、文件系 统以及Internet网上数据等，它们通过数据 集成而形成数据仓库中的数据。
但这也不等于数据仓库中的数据不需要‘更新’操作。 在需要进行新的分析决策时，可能需要进行新的数据抽 取和‘更新’操作 数据仓库中的一些过时的数据，也可以通过‘删除’操 作丢弃掉。
因此数据仓库的存储管理相对于DBMS来说要简单得多。
随时间不断变化
数据仓库中的数据必须以一定时间段为单位进行统一 更新。 不断增加新的数据内容 不断删去旧的数据内容 更新与时间有关的综合数据
商品采购数据集市 库房使用数据集市 商品销售数据集市
数据集市类型
按照数据获取来源：
独立型：直接从操作型环境获取数据。 从属型：从企业级数据仓库获取数据。
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市
从 数据集市 到 全局数据仓库
数据仓库 VS 数据集市
数据仓库与数据集市的关系类似于传统关系数据库系统 中的基表与视图的关系。
主题一：商品
商品固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等 商品采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，
供应量等 商品销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日期，销
售量等 商品库存信息：商品号，库房号ຫໍສະໝຸດ 库存量，日期等主题二：供应商
供应商固有信息：供应商号，供应商名，地址，电话等 供应商品信息：供应商号，商品号，供应价，供应日期，
面向主题示例
上述数据模式基本上是按照企业内部的业务活动及 其需要的相关数据来组织数据的存储的，没有实现 真正的数据与应用分离，其抽象程度也不够高。
如果按照面向主题的方式进行数据组织，首先应该 抽取主题，即按照管理人员的分析要求来确定主题， 而与每个主题相关的数据又与有关的事务处理所需 的数据不尽相同。
数据集市的数据来自数据仓库，它是数据仓库中数据的 一个部分与局部，是一个数据的再抽取与组织的过程。
2.2 数据集市（Data Mart）
建立数据集市的原因 数据仓库是一种反映主题的全局性数据组织。但是,全局 性数据仓库往往太大，在实际应用中将它们按部门或个 人分别建立反映各个子主题的局部性数据组织,它们即是 数据集市。因此，有时我们也称它为部门数据仓库。
例：在有关商品销售的数据仓库中可以建立多个不同主题的数 据集市：
第2章 数据仓库原理
本章学习目标：
掌握数据仓库的定义，四个基本特征 掌握数据集市的概念，与数据仓库区分 掌握数据仓库中数据组织方式 掌握数据处理过程
第2章 数据仓库原理
2.1 数据仓库定义 2.2 数据集市 2.3 数据组织结构和形式 2.4 数据抽取E、转换T和装载L（ETL）
面向主题示例
例：一个面向事务处理的“商场”数据库系统，其 数据模式如下 采购子系统：
订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
销售子系统：
顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址， 电话）
销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）