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文档简介

.,1,数据仓库相关基础知识,.,2,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。,.,3,数据仓库的定义及特征,.,4,数据仓库的面向主题性,.,5,数据仓库的面向主题性实例,.,6,数据的集成性,.,7,数据仓库的时变性,.,8,数据仓库的非易失性,.,9,数据仓库系统结构:,.,10,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(OperationalDataStore)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。,.,11,ETL,.,12,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。,.,13,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。)。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,。,.,14,维,.,15,多维数据模型,.,16,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。

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