《数据仓库设计》PPT课件

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1、数据仓库结构设计与开发提纲1.数据仓库的发展2.数据仓库的概念及特性3.数据仓库的结构4.数据仓库的开发过程5.数据仓库的典型应用数据仓库的发展DevelopmentofDataWarehouse数据仓库的发展（1）NCR公司为Wal-mart建立了第一个数据仓库。1996年，加拿大的IDC公司调查了62家实现了数据仓库的欧美企业，结果表明数据仓库为企业提供了巨大的收益。IBM的实验室在数据仓库方面已经进行了10多年的研究，并将研究成果发展成为商用产品。其他数据库厂商在数据仓库领域也纷纷提出了各自的解决方案。数据仓库的发展（2）IBM:在其DB2UDB发布一年后的1998年

2、9月发布5.2版，并于1998年12月推向中国市场，除了用于联机分析处理（OLAP）的后台服务器DB2OLAPServer外，IBM还提供了一系列相关的产品，包括前端工具，形成一整套解决方案。Informix公司:在其动态服务器IDS（InformixDynamicServer）中提供一系列相关选件，如高级决策支持选件（AdvancedDecisionSupportOption）、OLAP选件（MetaCubeROLAPOption）、扩展并行选件（ExtendedParallelOption）等，这种体系结构严谨、管理方便、索引机制完善，并行处理的效率更高，其中数据仓库和

3、数据库查询的SQL语句的一致性使得用户开发更加简便。数据仓库的发展（3）微软公司:在其SQLServer7.0以及SQLServer2000中集成了代号为Plato的OLAP服务器。Sybase:提供了专门的OLAP服务器SybaseIQ，并将其与数据仓库相关工具打包成WarehouseStudio。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OracleWarehouseBuilder、OracleExpress、DataMartSuit等）。为什么要建立数据仓库数据大量积累数据丰富、知识贫乏数据—>信息—>知识—>效益的转换需求(DS

4、S)OLTP的局限性OLTP的局限性事务处理（操作型处理）和分析处理的性能特性不同OLTP对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短；在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几个小时，从而消耗大量的系统资源。数据保留最新，量少数据松散，集成度不高数据面向应用而非主题数据质量问题数据库应用的规模和深度的发展—高级数据库从在线事务处理(OLTP)到在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(DataMining)和决策支持(DS)突出的问题数据库适于存储高度结构化的日常事务细节数据，决策者可能并不关心具体的细节信息；存取操作频率高，操作处理的时间短；决策型数据多为历史性、汇总

5、性或计算性数据，多表现为静态数据，周期性刷新；多维性，分析内容复杂；细节数据量太大严重影响分析效率，分散决策者的注意力；连续运行，消耗大量的系统资源；数据来自企业内部或企业外部，在分析时直接对这些数据操作会造成分析混乱。外部一些非结构化数据，数据库系统常无能为力。多库系统的限制可用性：源站点或通信网络故障将导致系统瘫痪,源站点不能通过网络在线联入多库系统。响应速度：全局查询多级转换和通信传输,延迟和低层效率影响响应速度。系统性能：总体性能取决于源站点中性能最低的系统,影响系统性能的发挥;系统开销：每次查询要启动多个局部系统,通信和运行开销大。实施数据仓库的条件数据积累已达到

6、一定规模面临激烈的市场竞争在IT方面的资金能得到保障数据仓库的概念DataWarehouse数据仓库的概念数据仓库已被多种方式定义，使得很难提出一种严格的定义。按照W.H.Inmon这位数据仓库系统构造方面的领头设计师的说法：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程——建立数据仓库看作构造和使用数据仓库的过程。数据仓库特性面向主题典型的主题领域：客户；产品；交易；帐目集成的数据提取、净化、转换、装载非易失的数据仓库的数据通常是一起

7、载入和访问的，但并不进行一般意义上的数据更新随时间的变化性数据仓库中的时间期限要远远长于操作型系统中的时间期限（5~10年）；数据仓库中的数据是一系列某一时刻生成的复杂的快照；数据仓库的键码结构总是包含某时间元素。数据仓库OLTP数据库管理层使用一线工人使用战略性价值策略性价值支持战略定向支持日常操作用于联机分析用于事务处理面向主题面向应用程序存储历史数据仅存储当前数据不可预测查询模型可预测查询模型数据仓库与OLTP数据库数据集市数据集市（datamart）是数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，对于特定的用户