ch04 数据仓库与OLAP技术.pdf

Data Mining: Concepts and Techniques — Chapter 4 — 1 第4章: 数据仓库与OLAP技术  数据仓库: 基本概念  数据仓库建模: 数据立方体和OLAP  数据仓库设计和使用  数据仓库实现  数据泛化：面向属性的归纳  小结 2 什么是数据仓库? (1)  著名的数据仓库专家William.H.Inmon在其著作《 Building the Data Warehouse》中给予如下描述 ：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，用于支持管理决策  面向主题的（subject-oriented）：数据仓库 中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题 是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进 行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与 多个操作型信息系统相关 3 什么是数据仓库? (2)  集成的（integrated）：数据仓库中的数据是在对 原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系 统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的 不一致性，以确保命名约定、编码结构、属性度量 等的一致性  时变的（time-variant）：数据仓库中的数据通常 包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点( 如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的 信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未 来趋势做出定量分析和预测 4 什么是数据仓库? (3)  非易失的（nonvolatile）：数据仓库的数据主要供企 业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据的初 始化装入和数据访问，一旦某个数据进入数据仓库以 后，一般情况下将被长期保留，即数据仓库中一般有 大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需 要定期的加载、刷新，不需要事务处理、恢复和并发 控制机制  数据仓库的构造需要数据集成、数据清理和数据统一  数据仓库的构造需要决策支持技术  数据仓库使用更新驱动而不是查询驱动的方法对异种数据库集 成 5 数据仓库 vs.操作数据库系统  联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查 询处理，称为OLTP系统  数据仓库在数据分析和决策方面为用户提供服务，称 为OLAP系统  OLTP和OLAP的主要区别 OLTP和OLAP的主要区别 OLTP OLAP 功能 日常操作 长期信息需求，决策支持 特征 操作处理 信息处理 系统面向性 事务和查询处理 数据分析 用户面向性 客户 知识工人 数据内容