数据仓库知识分享ppt课件
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基本概念 维：人们观察数据的特定角度，属性集合构成一个维
（时间维 地理维）。 维的层次：人们观察数据的特定角度可能存在细节程
度不同的多个描述方面，我们称其为维的层次。 多维分析的基本动作 上卷:汇总数据 下钻：明细数据 切片，旋转，。
13
维
14
多维数据模型
15
多维设计模型
数据仓库的设计模型有：星型模式，雪 花模式，混合模式
10
ETL
11
元数据（metedata）
元数据是“关于数据的数据” （RDBMS中的数据字典就是一种元数 据）。
数据仓库中的元数据描述了数据的结 构、内容、索引、码、数据转换规则、 粒度定义等。
12
维
数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型（在数据仓库中， 通常以多维方式来存储数据。 ）。
关系数据库将多维数据库中的多维结构 分为两类：一类是事实表，用来存储事 实的度量值以及各个维的码值；另一类 是维表。
16
星形模型
连锁店销售主题
17
雪花模型 星形的扩展
18
19
数据仓库相关基础知识
1
简介
介绍数据仓库的一些基础知识概念。 对大家的帮助，大气共享项目数据结构
基本以数据仓库为原型设计的，需要了 解一些数据仓库的知识。
2
数据仓库的定义及特征
3
数据仓库的面向主题性
4
数据仓库的面向主题性实例
5
数据的集成性
6
数据仓库的时变性
7
数据仓库的非易失性
8
Hale Waihona Puke Baidu
数据仓库系统结构：
9
操作数据存储（ODS ）
在许多情况下，DB-DW的两层体系结构并不 适合企业的数据处理要求。因为，虽然可以粗略 地把数据处理分成操作型和分析型，但这两种处 理处理并不是泾渭分明的。
ODS（Operational Data Store）作为一个中间 层次，一方面，它包含企业全局一致的、细节的、 当前的或接近当前的数据，另一方面，它又是一 个面向主题、集成的数据环境，适合完成日常决 策的分析处理。
（时间维 地理维）。 维的层次：人们观察数据的特定角度可能存在细节程
度不同的多个描述方面，我们称其为维的层次。 多维分析的基本动作 上卷:汇总数据 下钻：明细数据 切片，旋转，。
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维
14
多维数据模型
15
多维设计模型
数据仓库的设计模型有：星型模式，雪 花模式，混合模式
10
ETL
11
元数据（metedata）
元数据是“关于数据的数据” （RDBMS中的数据字典就是一种元数 据）。
数据仓库中的元数据描述了数据的结 构、内容、索引、码、数据转换规则、 粒度定义等。
12
维
数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型（在数据仓库中， 通常以多维方式来存储数据。 ）。
关系数据库将多维数据库中的多维结构 分为两类：一类是事实表，用来存储事 实的度量值以及各个维的码值；另一类 是维表。
16
星形模型
连锁店销售主题
17
雪花模型 星形的扩展
18
19
数据仓库相关基础知识
1
简介
介绍数据仓库的一些基础知识概念。 对大家的帮助，大气共享项目数据结构
基本以数据仓库为原型设计的，需要了 解一些数据仓库的知识。
2
数据仓库的定义及特征
3
数据仓库的面向主题性
4
数据仓库的面向主题性实例
5
数据的集成性
6
数据仓库的时变性
7
数据仓库的非易失性
8
Hale Waihona Puke Baidu
数据仓库系统结构：
9
操作数据存储（ODS ）
在许多情况下，DB-DW的两层体系结构并不 适合企业的数据处理要求。因为，虽然可以粗略 地把数据处理分成操作型和分析型，但这两种处 理处理并不是泾渭分明的。
ODS（Operational Data Store）作为一个中间 层次，一方面，它包含企业全局一致的、细节的、 当前的或接近当前的数据，另一方面，它又是一 个面向主题、集成的数据环境，适合完成日常决 策的分析处理。