高级数据库技术-高级数据库技术10-DW+olap原理PPT
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第三章OLAP的基本原理_部分1
3.1.1 OLAP的基本概念
OLAP联机分析处理的概念是在1993年 提出的。Codd认为OLTP已不能满足终端用 户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据 库进行的简单查询也不能满足用户分析的 需求；用户的决策分析需要对关系数据库 进行大量计算才能得到结果，而查询的结 果并不能满足决策者提出的需求。因此 Codd提出了多维数据库和多维分析的概念， 即OLAP。
3.1.1 OLAP的基本概念
7．多维数据立方体 如果我们在各个维度的取值范围内逐 点进行标注，则可以得到“数据立方体”。 如立方体的3个维度分别是客户维、时间维、 地理维，反映的是客户通话情况，立方体 中每一个交点对应于一个事件。比如立方 体中某点代表事件“王五于2001年1月1日在 北京进行了一次通话”，对应这个事件的度 量就是“通话时间10分钟”、“通话费用1元”。
3.1.2 OLAP的基本分析动作
3.1.2 OLAP的基本分析动作
3.1.3 OLAP的展现方式
OLAP对数据的展现方法很多，上面示 例中出现的多维报表只是其中最简单的一 种。 多维报表是显示详细数据的一种很好 的形式，但是许多决策人员并不十分关心 具体的数据，而是关心各种因素对问题的 影响程度，因此图像能够给予决策者更好 的感性认识。
4．数据聚合 数据聚合实际上是钻取的逆向操作， 是对数据进行高层次综合的操作。我们可 以将每3个月的数据聚合成季度数据，再将 4个季度的数据聚合成年数据，以此类推。
3.1.2 OLAP的基本分析动作
5．数据旋转 数据旋转是改变维度的位置关系，使 最终用户可以从其它视角来观察多维数据。 比如，把横向的时间维度和纵向的地理维 度进行交换，从而形成横向为地理、纵向 为时间的报表。再比如在维度层次之间进 行交换，使最终用户能够更好地对不同年 份同时期的数据进行比较。
数据库技术ppt课件
B
C
D
安全审计
定期对数据库进行安全审计和漏洞扫描， 及时发现和修复潜在的安全风险。
错误处理
合理处理数据库操作过程中的错误信息， 避免将详细的错误信息暴露给攻击者。
06
数据库性能优化与故障恢复策 略
性能监控指标分析方法
监控数据库性能指标
包括吞吐量、响应时间、并发用户数等关键指标，以评估数据库 性能状态。
物理设计阶段
选择存储结构和存取方法
根据数据库管理系统的特性和数据量大小等因素，选择合适的存 储结构和存取方法。
设计物理存储方案
确定数据的物理存储方案，如数据文件的大小、增长方式、备份策 略等。
优化数据库性能
通过调整数据库参数、优化SQL语句等方式，提高数据库的性能和 稳定性。
04
数据库操作与编程实践
01
数据共享性高
数据库中的数据可以被多个用户、多 个应用程序共享使用。
03
数据冗余度小
数据库通过数据共享和结构化存储，可以大 大减少数据冗余，提高数据一致性。
05
02
数据结构化
数据库中的数据按照一定的数据模型组织、 描述和存储，具有较高的结构化程度。
04
数据独立性高
数据库中的数据独立于应用程序，即 数据的逻辑结构、存储结构以及存取 方式的改变不会影响应用程序。
数据库安全与保护
探讨了数据库的安全威胁、防 护措施以及备份恢复技术。
学员心得体会分享
加深了对数据库技术的理 解
通过本次课程，学员们对数据库的基本概念 、原理和设计方法有了更深入的理解。
掌握了实用的数据库技能
学员们通过实践操作，掌握了SQL语言的基本语法 和常用操作，能够独立完成简单的数据库设计和开 发工作。
《高级数据库技术》PPT课件
6、数据库系统的特点
数据结构化 数据的共享性高，冗余度低 数据独立性高
数据由DBMS统一管理和控制
Advanced Database Technologies
20
金培权（jpq@）
7、数据库系统中的三个主要问题
如何设计和实现一个DBMS来高效的组织
和管理数据库？——DBMS实现问题
高级数据库技术
金培权
jpq@
Advanced Database Technologies
金培权（jpq@）
课程目的
掌握数据库设计和优化的方法 深入掌握DBMS的原理和技术 了解DBMS实现技术
数据库原理/ 本科课程 数据库系统及应用 Application-Oriented
课程安排
上机软件
Oracle/Sybase ASE/MS SQL Server Sybase PowerDesigner
C++/Java
Advanced Database Technologies
7
金培权（jpq@）
课程知识结构
Chp.1 数据库系统概述
Chp.2 关系数据库回顾
3、数据库模式
数据库模式是数据库中全体数据的逻辑结
构和特征的描述
数据库
数据库 模式
数据
数据的语义
Advanced Database Technologies
15
金培权（jpq@）
举例
模 式
学号 001 002 003
姓名 张三 李四 王五
年龄 20 21 22
学生(学号:char,姓名:char,年龄:int)
机械工业出版社数据库系统概论第4版advanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn课程安掋课程安掋考核期末考试60作业20实验20预备知识数据库系统原理sql数据库应用编程advanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn课程安掋课程安掋上机软件oraclesybaseasemssqlserversybasepowerdesignercjavaadvanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn课程知识结构课程知识结构chp1数据库系统概述chp2关系数据库回顾chp3数据库设计chp4数据存储chp5数据元素表示chp7查询编译chp6索引结构chp8查询优化chp9故障不恢复chp10事务管理advanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn数据库系统概述数据库系统概述10advanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn主要内容主要内容数据库系统的基本概念dbms实现问题数据库设计问题数据库存取问题数据库技术的发展11advanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn一数据库系统的基本概念一数据库系统的基本概念数据数据库数据库模式数据库管理系统数据库系统12advanceddatabasetechnologies金培权jpqustceducn数据数据数据data是数据库中存储的基本对象数据的定义人们用来反映客观世界而记录下来的可以鉴别的符号数据的种类数值数据
第二章第一节 OLAP原理ppt课件
商品维
维
层
次 关
日用品
系
冰箱
电子 彩电
农用物资 商品大类
空调
商品小类
类划分
基于多维数据库的OLAP（MOLAP）
➢ 维的分类
2. 在层次和类上进行的分析动作不同
在维的层次上进行的分析主要有上探和下钻， 它们都是跨越维层次的分析。
而按照维成员的类进行的分析主要有分类和归 纳，不可能跨越不同的维层次。
查询结果
OLAP分类和体系结构
➢ OLAP的体系结构
3. HOLAP体系结构
Datebase 服务器
Load SQL 查询 查询结果
SQL 查询 查询结果
前端工具
MOLAP 服务器 用户请求
查询结果
第二章 联机分析处理（OLAP）
2.1 基本概念及原理
基于多维数据库的OLAP（MOLAP）
➢多维数据库 ➢维的分类 ➢多维数据库存储
上探：是在某一维上将低层次的数据概括到高 层次的汇总数据。
下钻：是从某一汇总数据深入到细节数据进行 观察。
OLAP的基本操作
➢ 数据上探/下钻
表1（单位：万美元）
按 时
按
间 维 向 下 钻 取
时
间
表2（单位：万美元）
维 向
上
钻
取
OLAP的基本操作
➢ 数据旋转
旋转：是改变维度的位置关系，通过旋转可以 得到不同视角的数据。旋转可能交换行和列，也可 能是在维度层次之间进行交换。
OLAP的基本操作
➢ 数据切片
从定义2可以得出两点： 1）一个多维数组的切片最终是由该数组中除
切片所在平面的两个维之外的其他维的成员值确定 的。
维
层
次 关
日用品
系
冰箱
电子 彩电
农用物资 商品大类
空调
商品小类
类划分
基于多维数据库的OLAP（MOLAP）
➢ 维的分类
2. 在层次和类上进行的分析动作不同
在维的层次上进行的分析主要有上探和下钻， 它们都是跨越维层次的分析。
而按照维成员的类进行的分析主要有分类和归 纳，不可能跨越不同的维层次。
查询结果
OLAP分类和体系结构
➢ OLAP的体系结构
3. HOLAP体系结构
Datebase 服务器
Load SQL 查询 查询结果
SQL 查询 查询结果
前端工具
MOLAP 服务器 用户请求
查询结果
第二章 联机分析处理（OLAP）
2.1 基本概念及原理
基于多维数据库的OLAP（MOLAP）
➢多维数据库 ➢维的分类 ➢多维数据库存储
上探：是在某一维上将低层次的数据概括到高 层次的汇总数据。
下钻：是从某一汇总数据深入到细节数据进行 观察。
OLAP的基本操作
➢ 数据上探/下钻
表1（单位：万美元）
按 时
按
间 维 向 下 钻 取
时
间
表2（单位：万美元）
维 向
上
钻
取
OLAP的基本操作
➢ 数据旋转
旋转：是改变维度的位置关系，通过旋转可以 得到不同视角的数据。旋转可能交换行和列，也可 能是在维度层次之间进行交换。
OLAP的基本操作
➢ 数据切片
从定义2可以得出两点： 1）一个多维数组的切片最终是由该数组中除
切片所在平面的两个维之外的其他维的成员值确定 的。
数据挖掘的数据仓库与OLAP技术课件
事实表包含度量 (如 dollars_sold) 和每个相关维表的键
在数据仓库的文献中, 一个 n-D 基本立方体 称作基本方体 (base cuboid). 最顶部的 0-D方体存放最高层的汇总, 称作顶 点方体( apex cuboid). 方体的格形成数据方.
12
立方体: 方体的格
all
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supplier(supplier_key, supplier_type))
0-D(顶点) 方体
time item location supplier
1-D 方体
time,item
time,location
Hale Waihona Puke item,location
time,supplier
location,supplier 2-D方体
item,supplier
time,item,location
time,location,supplier
shipper
shipper_key shipper_name location_key shipper_type 17
数据挖掘查询语言 DMQL: 语言原语
立方体定义 (事实表)
define cube <cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
在数据仓库的文献中, 一个 n-D 基本立方体 称作基本方体 (base cuboid). 最顶部的 0-D方体存放最高层的汇总, 称作顶 点方体( apex cuboid). 方体的格形成数据方.
12
立方体: 方体的格
all
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supplier(supplier_key, supplier_type))
0-D(顶点) 方体
time item location supplier
1-D 方体
time,item
time,location
Hale Waihona Puke item,location
time,supplier
location,supplier 2-D方体
item,supplier
time,item,location
time,location,supplier
shipper
shipper_key shipper_name location_key shipper_type 17
数据挖掘查询语言 DMQL: 语言原语
立方体定义 (事实表)
define cube <cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
【数据库系统课件】OLAP及其多维数据分析
OLAP及其多维数据分析国防科技大学系统工程与数学系陈元陈文伟联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时，Codd认为联机事务处理(OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
一、OLAP的概念根据OLAP产品的实际应用情况和用户对OLAP产品的需求，人们提出了一种对OLAP更简单明确的定义，即共享多维信息的快速分析。
（1）快速性用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。
如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦，因而可能失去分析主线索，影响分析质量。
对于大量的数据分析要达到这个速度并不容，因此就更需要一些技术上的支持，如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
（2）可分析性OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
尽管系统需要事先编程，但并不意味着系统已定义好了所有的应用。
用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。
用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、成本分配工具、意外报警、数据开采等。
（3）多维性多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
事实上，多维分析是分析企业数据最有效的方法，是OLAP的灵魂。
（4）信息性不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术概述(ppt 76张)
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
to
dol
units
一种数据挖掘查询语言: DMQL
• 立方体定义 (事实表)
define cube <cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>
OLTP系统和OLAP系统的比较
特征
任务特点 面向 用户 功能 DB设计 数据 操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 最新的、详细的
OLTP
信息处理 分析
OLAP
经理、主管、数据分
长期信息单位 访问数据量 用户数 DB规模 优先性 度量
item_key item_name brand type supplier_ty
branch
branch_key branch_name branch_type
location
location_k street city state_or_p country
雪花模式实例 time
time_key day day_of_the_week month quarter year
实例：使用DMQL定义星型模式
define cube sales_star [time, item, branch, location]: dollars_sold = sum(sales_in_dollars), avg_sales = avg(sales_ units_sold = count(*) define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, qu define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supp define dimension branch as (branch_key, branch_name, branch_ty define dimension location as (location_key, street, city, province_o
高级数据库技术-高级数据库技术10-DW+olap原理
Sybase－－－Warehouse Studio 包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、 数据存储与管理、元数据管理以及可视 化数据分析等工具。
完整版课件ppt
6
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
IBM:基于可视数据仓库的商业智能（BI）解 决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、 Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具 （如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
Oracle发布了具有内嵌OLAP功能的数据 库产品10g，以及在2007年收购了专业的BI公 司Hyperion
完整版课件ppt
4
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
Oracle的数据仓库解决方案 1. Oracle Express：
Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器 Oracle Express Web Agent支持基于Web的动态多维数据展
日期标识 日 月 年
地区名称 省
完整版课件ppt
产品号 产品名称 单价 公司代码 公司名称 地址
37
多维数据模型与OLAP分析
什么是OLAP？
－－OLAP分析
定义1 ：针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信 息(维数据) 多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交 互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
前端工具 包括各种报表工具、查询工具、数据分析工
具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库 或数据集市的应用开发工具。 其中数据分析工具主要针对OLAP服务器 报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
完整版课件ppt
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6
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
IBM:基于可视数据仓库的商业智能（BI）解 决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、 Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具 （如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
Oracle发布了具有内嵌OLAP功能的数据 库产品10g，以及在2007年收购了专业的BI公 司Hyperion
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4
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
Oracle的数据仓库解决方案 1. Oracle Express：
Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器 Oracle Express Web Agent支持基于Web的动态多维数据展
日期标识 日 月 年
地区名称 省
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产品号 产品名称 单价 公司代码 公司名称 地址
37
多维数据模型与OLAP分析
什么是OLAP？
－－OLAP分析
定义1 ：针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信 息(维数据) 多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交 互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
前端工具 包括各种报表工具、查询工具、数据分析工
具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库 或数据集市的应用开发工具。 其中数据分析工具主要针对OLAP服务器 报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
完整版课件ppt
《高级数据库技术》课件
学习事务的 ACID 特性，了解事务的一致
性、原子性、隔离性和持久性。
3
事务隔离级别
掌握事务隔离级别的不同及其对并发操
锁机制与死锁处理
4
作的影响，学习如何选择合适的隔离级
别。
学习数据库的锁机制，以及如何检测和
处理死锁情况。
第四章 数据库备份与恢复
数据库备份
了解数据库备份的重要性，学习常用的备份方 法和策略，以保障数据的安全性。
Spark 分布式计算框架
掌握 Spark 分布式计算框架的特点和使用方法， 以提高大数据处理的效率和性能。
MapReduce 模型
了解 MapReduce 模型的概念和工作原理，学习 如何分布式计算和处理大数据。
NoSQL 数据库
了解 NoSQL 数据库的概念和特点，学习如何选 择和使用适合大数据处理的和过程，以确保数 据库的可靠性和一致性。
数据库恢复
学习数据库恢复的方法和步骤，以应对数据丢 失或损坏的情况。
增量备份与差异备份
掌握增量备份和差异备份的概念和应用，以提 高备份效率和节省存储空间。
第五章 数据库高可用性
主从复制
学习主从复制的原理和方法，以 提高数据库的冗余和可靠性。
流处理与批处理
学习流处理和批处理的概念和应用场景， 了解它们在实时数据处理中的作用。
流数据处理系统
了解流数据处理系统的架构和特点，学 习如何构建和管理实时数据处理系统。
第七章 大数据处理技术
Hadoop 分布式文件系统
学习 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的原理和 使用，掌握大数据存储和处理的基本方法。
《高级数据库技术》PPT 课件
欢迎来到《高级数据库技术》PPT课件！在这个课程中，我们将深入探讨数据 库设计、查询优化、事务管理、备份与恢复、高可用性、实时数据处理、大 数据处理、数据库安全与隐私等主题。
高级数据库技术-第10章 空间数据库.ppt
2020/7/9
8
• （5）网络（Network）网络是由若干点和 一些点与点之间的联线组成。例如公路网、 河网、电力网、电话网、交通线路图等都 是网络的例子。
2020/7/9
9
10.2.2空间对象所处的环境
• 1.欧氏空间
• 设R表示实数域，V是R上向量的非空集合，如果 在V上定义了满足如下条件并称之为内积的一个 二元函数<x，y>，则称V为R的欧氏空间：
• [max{ x1A，x1B }<min{ x2A，x2B }]和 [max{ y1A，y1B }<min{ y2A，y2B }]
2020/7/9
32
10.2.6空间关系的代数描述与运算
• 空间代数运算的特点在于选择条件或连接 条件中出现空间谓词。投影、集合运算不 涉及空间谓词，与关系代数没有本质区别。 下面讨论空间选择和空间连接。
• 对象的这六个部分分别构成九种相交情况： • A∩ﹾB， A∂∩ﹾB，A ∩ﹾB- ； • ∂A∩Bﹾ， ∂A ∩∂B，∂A∩ B-； • A- ∩ B ﹾ， A-∩∂B， A-∩B-。
2020/7/9
15
• 考虑到{0，1}取值情况{0，1}，可以确定有 29=512种二元拓扑关系，这里，人们研究 其中的八种彼此互斥关系：
线、区域 • ● CDT 集合型（collection）空间数据类型，例
如网络、划分等
2020/7/9
21
• ● PT 点 • ● LN 线 • ● RG 区域 • ● PTN 划分 • ● NTW 网络
2020/7/9
22
• 2.基于拓扑的描述 • ●两个同类型空间数据是否相等（= 或 ≠） • PT×PT →Bool • LN×LN→ Bool • RG×RG → Bool • ●空间数据SDT是否在区域RG中（INSERT） • SDT× RG →Bool
高级数据库开发技术培训课件(ppt 25页)
1.3 数据库配置助手(DBCA)
在桌面上执行以下操作：开始→程序→Oracle-OraDb10g_home1→配置和移植工具 →Database Configuration Assistant，激活数据库配置助手初始化窗口，如图 1.10所示。初始化完成后自动进入欢迎窗口，如图1.11所示。
图1.10初始化窗口
(3) (3)
单击“我同意”按钮，进入Oracle 10g企业管
理器界面。
图1.2许可证说明界面
1.1 企业管理器（OEM）
4.关闭实例 在使用OEM打开或关闭数据库时，需要在Window环境中
进行一下设置： (1)在“控制面板”中选择“管理工具”。 (2)选择“本地安全策略”→“本地策略” →“用户权
1.1 企业管理器(OEM)
2. OEM的管理工具 (4) 存储管理。使用存储管理器可管理表空间、回滚段、数据文件和
重做日志等存储对象。利用它可以进行以下操作： ①创建存储对象。 ②将数据文件和回滚段添加到表空间中。 ③删除存储对象。 ④将对象脱机或联机。 ⑤显示对象的相关性。
1.1 企业管理器(OEM)
SQL>C/5/4/ /*学分为4替换学分为5 */
3* WHERE xf=4
/*替换后显示的内容*/
语法格式：
I[NPUT] [text]
【例1.6】在上述查询语句后添加另外的查询条件。
SQL>L 3
/*指定第三行为当前行*/
SQL>I and kkxq=2
/*添加查询条件*/
SQL>L
/*显示添加查询条件后的语句*/
4. 在SQL*Plus中启动或关闭实例
(1) 启动实例 启动数据库可以使用STARTUP命令。 语法格式： STARTUP [FORCE] [RESTRICT] [PFILE=filename] [QUIET] [MOUNT
数据挖掘章数据仓库和数据挖掘的OLAP技术PPT课件
第17页/共52页
O LT P 和 O L A P 的 区 别
• 用户和系统的面向性: O LT P 是 面 向 顾 客 的 , 用 于 事 务 和 查 询 处 理 OLAP是面向市场的,用于数据分析 • 数据内容: O LT P 系 统 管 理 当 前 数 据 . OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和 聚集机制.
• 定义维 Define dimension time as (time_key,day,day_of_week ,month,quar ter,year)
第25页/共52页
度量的分类和计算
• 分布的: 设数据被划分为n个集合,函数在每一部分上的计算得到一个聚集值.如果将函数用于n个聚集值得到的结果, 与将函数用于所有数据得到的结果一样则该度量是分布的,如count(),sum()等
• 数据仓库是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的、 面向主题及不可更新的数据集合。
• W.H.Inmon对数据仓库所下的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、 随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
第5页/共52页
数据仓库的适用范围
• 信息源中的数据变化稳定
• Oracle公司: 则推出从数据仓库构建、OLAP到数据 集市管理等一系列产品包（如Oracle Warehouse Builder、Oracle Express、DataMart Suit等）。
第2页/共52页
数据仓库的我国的发展
• 前景：随着计算机技术的发展，尤其是分布式技 术的发展， 数据仓库在我国有着广阔的发展空间 和良好的发展前景。例如：
• 由于银行商业化的步伐正在加大，各大中型银行在入世 的机遇和挑战下，开始重新考虑自身的业务，特别是信 贷风险管理方面特别注意，因而有关信贷风险管理和风 险规章的基于数据仓库的决策支持系统的需求逐渐增多；
数据仓库OLAP技术
MOLAP Server
Metadata Request Processing
Info. Request
Front-end Tool
Result Set
MOALP Architecture
4/23/2021
OLAP技术简介
OLAP分类（八）
MOLAP Architecture：
Database Server
4/23/2021
地 区
时间
2003年 2003年1月 2003年1月1日 2003年1月2日 2003年1月3日 2003年2月
OLAP技术简介 OLAP的多维数据分析方法简介（二）：旋转
按照不同的顺序组合维，对数据进行考察
地 区
时间
4/23/2021
漫 游
地区
OLAP技术简介 OLAP的多维数据分析方法简介（三）：切片、切 块
多立方体结构：即将超立方结构变为子立方结构。面向某一特定应用对维进行分割, 它具 有很强的灵活性,提高了数据（特别是稀疏数据）的分析效率。
4/23/2021
OLAP技术简介
OLAP分类（一）
按照存储类型，OLAP可以分为以下三种类型：
n MOLAP（Multidimensional OnLine Analytical Processing ） ：数据以多维方式 存储，每一个数据单元（Cell）都可以通过维度的定位直接访问。 db2
4/23/2021
OLAP技术简介
OLAP定义
定义1 ：OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据) 的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进 行深入观察。
数据仓库技术分享ppt
Lambda架构存在的问题：
• 同样的需求要开发两套一样的代码，开发成本、维护成本极高。 • 同样资源计算两次，资源占用多。 • 实时链路和离线链路计算结果容易让人误解，昨天和今天看到的数据不一致。 • 下游需整合实时和离线处理结果。
PART/02 数仓架构
kappa架构: 使用不可改变的数据流作为主要的记录 源，而不使用数据库或文件的时间点来 表示。 Kappa架构将数据作为事件写入到持久 化的流中，对代码的修改只需要重放过 去的事件即可。
PART/02 数仓架构
03
数仓建模
PART/03 数仓建模
数仓分层
清晰数据结构 数据血缘追踪 减少重复开发 把复杂问题简单化 屏蔽原始数据的异常
PART/03 数仓建模
ODS层
DWD层 DWS层 ADS层
保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 数据采用压缩，减少磁盘存储空间 创建分区表，防止后续的全表扫描
比尔·恩门（Bill Inmon） 《 Building the Data Warehouse 》
数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。 数仓并不是数据的最终目的地，而是为主句最终的目的地做好准备。包括：清洗，转义，分 类，充足，合并，拆分，统计等。
PART/01 什么是数据仓库
3、相对稳定的。 操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供查询，数据进入数据仓 库以后，一般将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期 的加载、刷新。
4、反映历史变化。 操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过 去某一时点（如开始应用数据仓库的时点）到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未 来趋势做出定量分析和预测。
• 同样的需求要开发两套一样的代码，开发成本、维护成本极高。 • 同样资源计算两次，资源占用多。 • 实时链路和离线链路计算结果容易让人误解，昨天和今天看到的数据不一致。 • 下游需整合实时和离线处理结果。
PART/02 数仓架构
kappa架构: 使用不可改变的数据流作为主要的记录 源，而不使用数据库或文件的时间点来 表示。 Kappa架构将数据作为事件写入到持久 化的流中，对代码的修改只需要重放过 去的事件即可。
PART/02 数仓架构
03
数仓建模
PART/03 数仓建模
数仓分层
清晰数据结构 数据血缘追踪 减少重复开发 把复杂问题简单化 屏蔽原始数据的异常
PART/03 数仓建模
ODS层
DWD层 DWS层 ADS层
保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 数据采用压缩，减少磁盘存储空间 创建分区表，防止后续的全表扫描
比尔·恩门（Bill Inmon） 《 Building the Data Warehouse 》
数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。 数仓并不是数据的最终目的地，而是为主句最终的目的地做好准备。包括：清洗，转义，分 类，充足，合并，拆分，统计等。
PART/01 什么是数据仓库
3、相对稳定的。 操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供查询，数据进入数据仓 库以后，一般将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期 的加载、刷新。
4、反映历史变化。 操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过 去某一时点（如开始应用数据仓库的时点）到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未 来趋势做出定量分析和预测。
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Sybase－－－Warehouse Studio 包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、 数据存储与管理、元数据管理以及可视 化数据分析等工具。
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数据仓库原理与实现技术
－－技术现状 IBM:基于可视数据仓库的商业智能（BI）解
决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、 Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具 （如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。 Business Objects（BO）是集查询、报表和 OLAP技术为一身的智能决策支持系统。 SAS公司90年代加入数据仓库市场的竞争，并 提供了特点鲜明的数据仓库解决方案，包括 3
XMLA引擎（Engine）
管理控制台（Manager Console）
XODBC数据访问 （XODBC）
ETL
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数据仓库基础知识 －－与数据库区别
用户和系统的面向性: OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理 OLAP是面向市场的,用于数据分析 数据内容: OLTP系统管理当前数据. OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和 聚集机制. 是多操作数据库系统中分离出来的 用以提高两个系统的性能
现 Oracle Express Objects前端数据分析工具，提供图形化建
模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术， 提供兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE； Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和 分析工具（目前仅支持Windows平台）。
11
数据仓库原理与实现技术
技术现状
--元数据管理
OMG 组织的CWM 标准(Common Warehouse Metamodel)
一个特定于数据仓库领域的元数据模型集，它独
立于具体数据仓库的实现，包含了各类有代表性 的数据仓库元数据的有效描述。已被IBM、 UNISYS、NCR、 Hyperion 、Oracle 等多家公司 支持。
Oracle发布了具有内嵌OLAP功能的数据 库产品10g，以及在2007年收购了专业的BI公 司Hyperion
4
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
Oracle的数据仓库解决方案 1. Oracle Express：
Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器 Oracle Express Web Agent支持基于Web的动态多维数据展
数据仓库与olap分析
高级数据库技术课程讲义 郭玉彬
1
数据仓库与OLAP分析
数据仓库原理与实现技术 ETL原理与实现技术
2
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
3
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
2007年olap技术发展：
Microsoft收购专业开发企业分析软件的 ProClarity，还发布了PerformancePoint Server 2007
2. Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设 计的，分为最终用户版和管理员版。
5
数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
Microsoft将OLAP功能集成到Microsoft SQL Server 7.0中，提供可扩充的基于 COM的OLAP接口。它通过一系列服务 程序支持数据仓库应用。
14
数据仓库原理与实现技术
--元数据管理
数据仓库并没有严格的数学理论基础，也没 有成熟的基本模式，具有强烈的工程性。
从工作过程等方面来分析，其关键技术: 数据的抽取 存储与管理 数据的表现
15
数据仓库基础知识 －－所研究主要问题
数据的抽取－－数据进入仓库的入口。 通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部
数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据 仓库。 数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、 转换、调度和监控等方面。防止”Garbage In Garbage Out”
16
数据仓库基础知识 －－所研究主要问题
数据的存储和管理 数据仓库的组织管理方式决定了它有别于
传统数据库，同时也决定了其对外部数 据的表现形式。要决定采用什么产品和 技术来建立数据仓库的核心，则需要从 数据仓库的技术特点着手分析。
较成熟的元数据管理解决方案
Microsoft 的Meta Data Service Sybase 的WCC
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数据仓库原理与实现技术
--元数据管理
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数据仓库原理与实现技术
--元数据管理
元数据业务流程图
解析XML文件
创建元数据对象
XMl 文件
XML解析器
元数据对象容器
加载成员信息 数据库或文本
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数据仓库基础知识 －－所研究主要问题
数据表现--数据仓库的门面 主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘
方面。 多维分析又是数据仓库的重要表现形式，近
几年来由于互联网的发展，使得多维分析 领域的工具和产品更加注重提供基于Web 前端联机分析界面，而不仅仅是在网上发 布数据。
18
数据仓库基础知识 －－数据仓库系统的体系结构
心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。 针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理， 并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按 照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和 部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 虚拟数据仓库—一种特殊存储的数据仓库
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数据仓库基础知识 －－数据仓库系统的体系结构
数据源－－数据仓库系统的基础，是整个 系统的数据源泉。通常包括企业内部信息 和外部信息。 内部信息包括各种业务处理数据和各 类文档数据。外部信息包括各类法律法规、 市场信息和竞争对手的信息等等。
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数据仓库基础知识 －－数据仓库系统的体系结构
数据存储与管理 数据仓库的组织管理方式 要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核
7
数据仓库原理与实现技术
－－系统分层结构图
透视表服务
呈现层 数据挖掘
其它可视化
控制层 计算层
数据层
各种数据源
关系数据库
XML
文本文件
8
系 统 总 体 架 构 图
9
数据仓库原理与实现技术
元数据（MetaData）
--模块划分
数据立方体预计算（PreComputation）
数据立方体查询（QueryComputation）
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数据仓库原理与实现技术
－－技术现状 IBM:基于可视数据仓库的商业智能（BI）解
决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、 Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具 （如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。 Business Objects（BO）是集查询、报表和 OLAP技术为一身的智能决策支持系统。 SAS公司90年代加入数据仓库市场的竞争，并 提供了特点鲜明的数据仓库解决方案，包括 3
XMLA引擎（Engine）
管理控制台（Manager Console）
XODBC数据访问 （XODBC）
ETL
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数据仓库基础知识 －－与数据库区别
用户和系统的面向性: OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理 OLAP是面向市场的,用于数据分析 数据内容: OLTP系统管理当前数据. OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和 聚集机制. 是多操作数据库系统中分离出来的 用以提高两个系统的性能
现 Oracle Express Objects前端数据分析工具，提供图形化建
模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术， 提供兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE； Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和 分析工具（目前仅支持Windows平台）。
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数据仓库原理与实现技术
技术现状
--元数据管理
OMG 组织的CWM 标准(Common Warehouse Metamodel)
一个特定于数据仓库领域的元数据模型集，它独
立于具体数据仓库的实现，包含了各类有代表性 的数据仓库元数据的有效描述。已被IBM、 UNISYS、NCR、 Hyperion 、Oracle 等多家公司 支持。
Oracle发布了具有内嵌OLAP功能的数据 库产品10g，以及在2007年收购了专业的BI公 司Hyperion
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数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
Oracle的数据仓库解决方案 1. Oracle Express：
Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器 Oracle Express Web Agent支持基于Web的动态多维数据展
数据仓库与olap分析
高级数据库技术课程讲义 郭玉彬
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数据仓库与OLAP分析
数据仓库原理与实现技术 ETL原理与实现技术
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数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
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数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
2007年olap技术发展：
Microsoft收购专业开发企业分析软件的 ProClarity，还发布了PerformancePoint Server 2007
2. Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设 计的，分为最终用户版和管理员版。
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数据仓库原理与实现技术
－－技术现状
Microsoft将OLAP功能集成到Microsoft SQL Server 7.0中，提供可扩充的基于 COM的OLAP接口。它通过一系列服务 程序支持数据仓库应用。
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数据仓库原理与实现技术
--元数据管理
数据仓库并没有严格的数学理论基础，也没 有成熟的基本模式，具有强烈的工程性。
从工作过程等方面来分析，其关键技术: 数据的抽取 存储与管理 数据的表现
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数据仓库基础知识 －－所研究主要问题
数据的抽取－－数据进入仓库的入口。 通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部
数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据 仓库。 数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、 转换、调度和监控等方面。防止”Garbage In Garbage Out”
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数据仓库基础知识 －－所研究主要问题
数据的存储和管理 数据仓库的组织管理方式决定了它有别于
传统数据库，同时也决定了其对外部数 据的表现形式。要决定采用什么产品和 技术来建立数据仓库的核心，则需要从 数据仓库的技术特点着手分析。
较成熟的元数据管理解决方案
Microsoft 的Meta Data Service Sybase 的WCC
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数据仓库原理与实现技术
--元数据管理
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数据仓库原理与实现技术
--元数据管理
元数据业务流程图
解析XML文件
创建元数据对象
XMl 文件
XML解析器
元数据对象容器
加载成员信息 数据库或文本
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数据仓库基础知识 －－所研究主要问题
数据表现--数据仓库的门面 主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘
方面。 多维分析又是数据仓库的重要表现形式，近
几年来由于互联网的发展，使得多维分析 领域的工具和产品更加注重提供基于Web 前端联机分析界面，而不仅仅是在网上发 布数据。
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数据仓库基础知识 －－数据仓库系统的体系结构
心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。 针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理， 并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按 照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和 部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 虚拟数据仓库—一种特殊存储的数据仓库
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数据仓库基础知识 －－数据仓库系统的体系结构
数据源－－数据仓库系统的基础，是整个 系统的数据源泉。通常包括企业内部信息 和外部信息。 内部信息包括各种业务处理数据和各 类文档数据。外部信息包括各类法律法规、 市场信息和竞争对手的信息等等。
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数据仓库基础知识 －－数据仓库系统的体系结构
数据存储与管理 数据仓库的组织管理方式 要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核
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数据仓库原理与实现技术
－－系统分层结构图
透视表服务
呈现层 数据挖掘
其它可视化
控制层 计算层
数据层
各种数据源
关系数据库
XML
文本文件
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系 统 总 体 架 构 图
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数据仓库原理与实现技术
元数据（MetaData）
--模块划分
数据立方体预计算（PreComputation）
数据立方体查询（QueryComputation）