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1、xshxieustc.edu第4部分其它高级主题第12章数据仓库与决策支持系统高级数据库系统及其应用第12章数据仓库与决策支持系统数据仓库技术概述12.1OLAP12.2OLAP的实现技术12.3视图与决策支持系统12.4快速返回部分结果12.52021/9/17212.1数据仓库技术概述12.1.1决策支持查询的新特征12.1.2支持决策支持查询的系统类型12.1.3数据仓库2021/9/17312.1.1决策支持查询的新特征查询表达的WHERE子句通常是包含很多AND和OR的复杂条件。传统RDBMS针对OR的处理能力很弱。数据分析
2、应用需要广泛使用各种统计函数。SQL-92只内置支持的了min/max/avg/sum/count五个统计函数，不支持象标准差等一些其它基本统计函数。完成高级统计需要由嵌入SQL的应用代码来完成。许多查询包括与时间有关的条件，通常需要基于各种典型时间周期进行分析和汇总。SQL-92缺乏处理时间序列数据方面的功能支持。在数据分析应用中，用户可能需要反复提出同一组类似查询。这不仅枯燥乏味，也使得DBMS无法从中识别或发掘查询优化机会。2021/9/17412.1.2决策支持查询的系统类型1）增强或扩展了OLAP特性的DBMSOLAP:On
3、LineAnalyticProcessing这类系统可高性能支持包含GROUP-BY和汇总操作符型式查询，且能对复杂布尔条件、统计函数和时间序列分析提供良好支持。2）专用OLAP系统在已有DBMSs的基础上，面向决策支持进行优化，以增强支持高效OLAP查询的一类专用系统。随时间推移，专用OLAP系统和增强了OLAP特性的RDBMS系统之间区别可能会越来越小。3）数据挖掘(DataMining,DM)。希望从大数据集中探索发现有趣、意外趋势，探索特别数据模式。2021/9/17512.1.3数据仓库系统2021/9/17612.2OLA
4、P12.2.1多维数据模型12.2.2OLAP查询12.2.3与SQL操作比较12.2.4统计数据库12.2.5OLAP设计2021/9/17712.2.1多维数据模型在多维数据模型中，核心数据项是一组事实度量，每个度量依赖于一组维度。例如，在一个关于销售数据管理的应用中，sales(销售数量)是度量属性。维度则包括Product（产品）、Location（地区）和Time（时间）。给定一个产品、一个地区和一个时间点，我们最多只有一个销售值。图12.2一个多维数据集的图形化表示每个小立方体格点（cell）内存储表示一个销售值。2021
5、/9/17812.2.1多维数据模型MOLAP直接用多维数组来存储多维数据集的OLAP专用系统。MOLAP:multidimensionalOLAPROLAP直接关系来存储多维数据集的OLAP专用系统。例如对前述销售管理，可被表示为以下一组关系：Sales(pid、timeid、locid,sales)Locations(locid:integer,city:string,state:string,country:string);Products(pid:integer,pname:string,category:string);Ti
6、mes(timeid:integer,date:string,week:integer,month:integer,quarter:integer,year:integer,holiday_flag:boolean);2021/9/17912.2.2OLAP查询OLAP系统的目标是给最终用户提供一个直观且强有力的查询接口，满足一般的面向商务分析任务。常见的OLAP操作是基于多维数据集，在一个或多个维度上的度量值汇总。一些典型的OLAP操作上卷(rollup)下钻(drill-down)绕轴旋转(pivoting)…以下几个查询非常具有
7、典型性，查销售总额；查询每个城市的销售总额；查询每个州的销售总额；查询销售总额排行前五名的产品类(该查询无法用标准SQL语法来表达）。2021/9/171012.2.3与SQL操作比较虽然有些OLAP查询很难用SQL表达，或根本不能用SQL表达（如TOPn查询）。但大多数的OLAP查询都可用SQL表达。典型地，它们是一些包含分组和聚合操作的SQL语句。单个OLAP操作可能导致几个密切相关的SQL查询。例如，对图12.5的交叉表，是通过绕轴(Time,Locatin)旋转获得。我们也可用下面查询来获得同样的结果：SELECTSUM(S.
8、sales)FROMSalesS,TimeT,LocationsLWHERES.timeid=T.timeidANDS.locid=L.locidGROUPBYT.year,L.state这个查询产生图12.5中灰色背景
