中文les06_分析用户的查询需求_数据仓库教学课件 中文oracle99版

分析用户的查询需求 总述 项目管理 方法论 维持元数据 定义数据仓库的概念及术语 规划一个成功的数据仓库 分析用户查询需求 选择一个处理体系结构 建模数据仓库 规划仓库存储 ETT 构建数据仓库 满足业务需求 支持最终用户存取 管理数据仓库 目标 在完成这一课后 你应该能够做到以下几点 确定仓库的用户明确如何收集用户需求确定有关管理查询存取的任务确定支持OLAP查询工具的不同数据库模型描述查询存取的体系结构 用户类型 用户项目代表项目经理业务分析人员 用户访问 用户的类型用户项目代表临时用户或项目经理业务分析人员或资深用户 结构化的 非结构化的 收集用户需求 焦点领域 用户从事什么样的业务以及业务驱动是什么用户需要什么属性 相对重要的属性 业务层次是什么用户使用什么数据以及他们喜欢使用怎样的数据需要什么层次的细节描述或总结需要什么类型的前期数据访问工具用户希望看到怎样的查询结果 收集用户需求 可能的障碍 以下是一些可能的障碍 数据仓库的业务目标还没有明确界定数据仓库的范围太宽对业务系统和决策支持系统的目的和功能的一些误解 数据存取工具需求 简单的报告复杂的趋势分析回归分析多维数据分析异常报告预测数据操作数据挖掘批量执行的参数报告基于网络还是客户机服务器类型 或两者都是 数据存取策略 尽早定义用户需求尽早决定工具的选择明确用户的角色和存取需求 用户查询的发展过程 从简单开始变得更善于分析需要不同的技巧和灵活的工具 是什么 为什么 为什么 为什么 培训 方法非正式的 一对一或小班上课正式的 大班上课自学基本内容登陆访问元数据创建和提交一个查询解释结果保存查询和存储结果利用资源学习仓库的基本原理 ILT IDL CBT 查询效率 用户需要考虑的事项成功地完成更快速的执行查询更少的CPU占用率更多机会进行更深层次的分析 查询效率 设计者需要考虑的事项使用索引选择最小量的数据启用资源管理器将瓶颈减到最小开发可重复利用的查询使用准备好的和经测试过的查询使用平静的周期 收费模型 收费模型的例子 单调的分配模型基于事务的模型电话服务模型有线电视模型开发自己独特的模型避免使得用户不再使用数据仓库的收费模型 查询调度与监视 查询调度管理信息的使用直接查询执行查询设置工作队列的优先级查询监视监视资源密集型查询找出未被使用的查询截获对概要数据利用不充分的查询截获经常执行汇总计算的查询检测出非法进入 查询管理和监视工具 使用工具 日程安排程序 Oracle企业管理器考虑自动化的水平技术接口成本 安全 不能忽视主题领域的提出者 审查及批准对访问权利的要求增强识别能力安全透明机制容易执行 维护及管理 安全策略 定义一个策略 分配给业务领域的拥有者确保不可见性确保方便的管理考虑审计管理口令 基于角色的安全体系 对主题的访问 新用户访问概要数据有经验的用户访问所有数据部门级别的访问限制对象的访问在载入期间访问 Oracle8i中的应用文本及良好的访问控制 应用文本 访问策略 表 我是谁 我在哪里 联机分析处理与决策支持系统的比较 OLAP 联机分析处理 被用于多维分析 DSS 决策支持系统 提供了一个系统使得依据此系统能够做出决策 OLAP工具提供了一种决策支持的能力 OLAP对数据仓库提供了分析的能力 其他的术语 EIS 领导信息系统 KBS 知识管理系统 联机分析处理的功能 循环地螺旋上升并更深入地研究一系列连续级别的细节数据 根据大量数据来创建和检查数据 作明确的比较或者是相对差异 执行异常处理及趋势分析 执行高级的分析功能 如预测 建模及回归分析等 OLAP的12准则 1 多维概念视图2 透明性准则3 存取能力准则4 稳定的报表性能5 客户 服务器体系结构 OLAP的12准则 6 维的等同性准则7 动态稀疏矩阵处理准则8 多用户支持能力准则9 不限制的跨维操作10 基于直觉的数据操纵11 灵活的报告生成12 不受限的维及聚集层次 1001100710101020 关系数据库模型 31422232 FMMF AndersonGreenLeeRamos 属性1Name 属性2Age 属性3Gender 记录1记录2记录3记录4 上表举例说明了雇佣关系 属性4EmpNo 多维的数据库模型 这些数据是多维数据的交集 Store GL Line Time FINANCE Store Product Time SALES Customer 基于关系型数据库的OLAP服务器 ROLAP 优点 具有良好的使用环境并配有很多能够提供产品支持的专家可能结合数据仓库及操作型系统进行使用拥有很多具有先进特点的工具 包括提出改善性能的报告服务器缺点 缺乏OLAP提供的复杂功能和分析能力那些产品可能会受它们所访问的数据的限制 以多维数据库为基础的OLAP服务器 MOLAP 优点 能够快速访问大批量数据全面和广泛的的库能够针对分析提供复杂的功能强大的建模和预测能力可以访问多维的和关系数据库结构缺点 如果没有将时间维进行聚集 那么很难改变维数缺少对于大量数据的支持 MOLAP服务器 应用层以多维结构来存储数据表示层提供多维的视图 MOLAP引擎 DSS客户端 应用层 数据仓库 MOLAP服务器 数据数组高速缓冲存储器从服务器载入有效的存储及处理对用户隐藏复杂性利用已经聚集好的数据和预先计算好的结果来进行分析 MOLAP引擎 DSS客户端 应用层 数据仓库 ROLAP服务器 仓库存储原子数据 应用层为三维视图生成SQL语句表示层提供多维视图 ROLAP引擎 DSS客户端 应用层 仓库服务器 多维SQL ROLAP服务器 在服务器中的数据及元数据数据的多维视图高连通性无限制的数据库容量查询标准由工具产生的复杂SQL语句 ROLAP引擎 DSS客户端 应用层 数据仓库服务器 多层SQL MOLAP ROLAP andHOLAP OLAP服务器 用户 数据仓库 MOLAP OLAP服务器 用户 数据仓库 查询 数据 MDDB 阶段性载入 ROLAP OLAP服务器 用户 数据仓库 数据缓存 实时获取 缓存 查询 数据 Hybrid HOLAP OLAP服务器 用户 数据仓库 获取 缓存 MDDBandcache 阶段性载入 查询 数据 选择报告器的体系结构 业务需求用户适应性图形用户界面接口计算机体系结构网络体系结构网络吞吐量开放性 简单 复杂 查询操作 Good OK 分析 选择报告器的体系结构 性能规模管理企业远景 简单 复杂 查询性能 Good OK 分析 客户 服务器访问 主机能量的保护工具简单查询复杂查询数据挖掘 公共协议 公共网关 公共协议 仓库服务器 WindowsMacintoshOS 2UNIX Web访问 Internet 全球的网络Intranet 公司级访问低成本硬件通讯应用安全机制 胖客户端 PC客户机到高级终端服务器需要更多的软件及硬件难于管理提供有限的应用提供的许多软件都具有限制性购买 维护及许可证的费用颇高 瘦客户端 浏览器到服务器降低硬件成本降低许可成本开放式部署挑战缺少一个库更具安全性 数据完整性及分布式能力健壮性 规模性和扩展性例子 Oracle的NC 总结 这次课讨论了以下几个问题 为了使用户能够访问仓库中