高级数据库技术-高级数据库技术10－DW+olap原理

《高级数据库技术-高级数据库技术10－DW+olap原理》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、数据仓库与olap分析高级数据库技术课程讲义郭玉彬数据仓库与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PerformancePointServer2007Oracle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数据仓库原理与实现技术－－技术现状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OracleExpress：OracleExp

2、ressServer是一个MOLAP(多维OLAP)服务器OracleExpressWebAgent支持基于Web的动态多维数据展现OracleExpressObjects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VisualBasic语法的语言，支持OCX和OLE；OracleExpressAnalyzer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）。OracleDiscoverer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。数据仓库原理与实现技术－－技术现

3、状Microsoft将OLAP功能集成到MicrosoftSQLServer7.0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。Sybase－－－WarehouseStudio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。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：VisualWarehouse（VW）、Essbase/DB2OLAPServer5.0、IBMDB2UDB，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

4、（如SAS）。BusinessObjects（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30多个专用模块。数据仓库原理与实现技术－－系统分层结构图数据层各种数据源计算层关系数据库XML文本文件透视表服务数据挖掘其它可视化控制层呈现层系统总体架构图数据仓库原理与实现技术--模块划分元数据（MetaData）数据立方体预计算（PreComputation）数据立方体查询（QueryComputation）MDX解析（MDXParser）XMLA引擎（Eng

5、ine）管理控制台（ManagerConsole）XODBC数据访问（XODBC）ETL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数据仓库原理与实现技术--元数据管理技术现状OMG组织的CWM标准(CommonWarehouseMetamodel)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

6、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。较成熟的元数据管理解决方案Microsoft的MetaDataServiceSybase的WCC数据仓库原理与实现技术--元数据管理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XMl文件XML解析器元数据对象容器创建元数据对象数据库或文本加载成员信息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

7、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”GarbageInGarbageOut”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。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

8、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