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《数据仓库》PPT课件 (2)
数据仓库体系结构
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
21
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
22
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
25
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
26
第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
21
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
22
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
25
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
26
第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
数据仓库培训课件
聚类分析
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
数据仓库概述PPT(共 57张)
决策支持系统：需要花数小时甚至更长时 间的处理、需要遍历数据库中的大部分数据， 进行复杂的计算，需要消耗大量的系统资源。
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
27
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
27
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
数据仓库与数据挖掘PPT第10章 聚类方法
3. 连通性相似性度量
数据集用图表示，图中结点是对象，而边代表对象之 间的联系，这种情况下可以使用连通性相似性，将簇定义 为图的连通分支，即图中互相连通但不与组外对象连通的 对象组。
也就是说，在同一连通分支中的对象之间的相似性度 量大于不同连通分支之间对象的相似性度量。
某种距离函数
4. 概念相似性度量
值ε，即：
k
SSE
| o mx |2
x1 oCx
k-均值算法示例
【例10.3】如图10.4所示是二维空间中的10个数据点 （数据对象集），采用欧几里得距离，进行2-均值聚类。其 过程如下：
初始的10个点
（1）k=2，随机选择两个点作为质心，假设选取的质 心在图中用实心圆点表示。
（2）第一次迭代，将所有点按到质心的距离进行划分， 其结果如图10.5所示。
10.1.6 聚类分析在数据挖掘中的应用
① 聚类分析可以用于数据预处理。 ② 可以作为一个独立的工具来获得数据的分布情况。 ③ 聚类分析可以完成孤立点挖掘。
10.1.7 聚类算法的要求
① 可伸缩性。 ② 具有处理不同类型属性的能力。 ③ 能够发现任意形状的聚类。 ④ 需要（由用户）决定的输入参数最少。 ⑤ 具有处理噪声数据的能力。 ⑥ 对输入记录顺序不敏感。 ⑦ 具有处理高维数据的能力。 ⑧ 支持基于约束的聚类。 ⑨ 聚类结果具有好的可解释性和可用性。
只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用，那当涉 及有分类属性的数据时该怎么办?
需要事先给出k，即簇的数目 不能处理噪声数据和孤立点 不适合发现非凸面形状的簇
5. 二分k-均值算法
二分k-均值算法是基本k-均值算法的直接扩充，它基于 一种简单的想法：为了得到k个簇，将所有点的集合分为两 个簇，从这些簇中选取一个继续分裂，如此下去，直到产 生k个簇。
数据仓库基础.ppt
• 特殊要求
根据所选的OLAP引擎特殊需要，确保数据诸如完整性等的特殊要求。
• 增量更新
必须考虑数据增量和更新的策略，以保证多维数据集中有所需的数据。
数据仓库基本元素（一）
• 关系型数据库
关系数据库是建立数据仓库的基础引擎平台，它为数据仓库提供临时存 储、清理和转换传入的数据，容纳和管理数据仓库中的大量数据，并支 持数据仓库的功能。
税务 机关 维表
时间 维表
行业 维表
事 实 表
经济 性质 维表
税种 维表
数据仓库组织形式（二）
• 雪花型模型
雪花型架构比星型模型增加了次要维表，有一个或多个维表是联接到其 它维表上，而非事实数据表上。
机构 维表
时间 维表
事 实 表
行业 维表
地区维
地市 维表 省份 维表
数据仓库设计（一）——事实表
数据仓库定义
？
• 数据仓库的概念
什么是数据仓库？
数据仓库就是面向主题的、集成的、不同时间的、稳定的数据集 合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据仓库的特点
• 面向主题
• 集成性—企业数据框架
• 历史性、稳定性
数据仓库与业务数据库的比较
什么是联机分析处理（OLAP）？
• OLAP的定义
OLAP是使分析人员、管理人员能够从多种角度对从原始数据中转
数据仓库设计原则（一）
• 模型构架
尽量使用星型架构，使用雪花架构的目的是使事实表第一级的维表数量 达到最小。
• 设计方法
将常识规范化方法应用于维度表设计。例如，不相关的数据不应组合到 单一维度表中，而且在多个维度表中数据不应重复。
• 维表设计
设计维表应包含需要分析的有关事实的有意义信息，例如产品的颜色和 大小。
数据仓库知识分享ppt课件
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。
16
星形模型
连锁店销售主题
17
雪花模型 星形的扩展
18
19
10
ETL
11ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。
12
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。 ）。
9
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（Operational Data Store）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。
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，。
13
维
14
多维数据模型
15
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
数据仓库相关基础知识
1
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
16
星形模型
连锁店销售主题
17
雪花模型 星形的扩展
18
19
10
ETL
11ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。
12
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。 ）。
9
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（Operational Data Store）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。
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，。
13
维
14
多维数据模型
15
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
数据仓库相关基础知识
1
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
数据库基础知识ppt教材
数据库基础知识ppt教材
数据库发展热点
❖ 数据仓库与XML引领主流 ❖ 2007年是数据库厂商的数据仓库年和XML年(XML（eXtensible Markup
Language）即可扩展标记语言。XML是Internet环境中跨平台的，依赖于内 容的技术， 是当前处理结构化文档信息的有力工具。扩展标记语言XML是一 种简单的数据存储语言，使用一系列简单的标记描述数据，而这些标记可以 用方便的方式建立，虽 然XML占用的空间比二进制数据要占用更多的空间， 但XML极其简单易于掌握和使用。 XML与Access,Oracle和SQL Server等数 据库不同，数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力，例如：数据索引、 排序、查找、相关一致性等，XML仅仅是展示数据。) 。 ❖ 从微软、IBM和Oracle发布的产品介绍看，数据仓库成为厂商拉动中高端 客户的有利措施，为了提升用户的认同度，三家还适时推出面向各主要行业 的专用数据仓库方案，并辅以一定参考案例。 ❖ 随着SOA和Enterprise2.0从概念走向实施，在巩固数据仓库市场的同时， 为了抓住下一个以数据服务和用户体验为主体的数据库应用时代， SQLServer2008、DB2Viper和Oracle11g在XML数据库方面的宣传声势比商 务智能更大，由于XML技术已经从简单的数据内容，逐步过渡到数据结构定 义、业务数据模型和业务语义模型，数据库厂商在上一代产品XML数据引擎 的基础上，也面向XML应用不断增加必要的XML数据转换、数据验证、层次 型数据重构和更高效的层次信息检索技术，并且在国内一些信息化应用水平 较高的行业投入实际应用。
数据是数据库中存储的基本对象。除了最基本的 数据形式－数字外，还有文字、图形、图像、声 音 、学生的档案记录、货物的运输情况等。
数据库发展热点
❖ 数据仓库与XML引领主流 ❖ 2007年是数据库厂商的数据仓库年和XML年(XML（eXtensible Markup
Language）即可扩展标记语言。XML是Internet环境中跨平台的，依赖于内 容的技术， 是当前处理结构化文档信息的有力工具。扩展标记语言XML是一 种简单的数据存储语言，使用一系列简单的标记描述数据，而这些标记可以 用方便的方式建立，虽 然XML占用的空间比二进制数据要占用更多的空间， 但XML极其简单易于掌握和使用。 XML与Access,Oracle和SQL Server等数 据库不同，数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力，例如：数据索引、 排序、查找、相关一致性等，XML仅仅是展示数据。) 。 ❖ 从微软、IBM和Oracle发布的产品介绍看，数据仓库成为厂商拉动中高端 客户的有利措施，为了提升用户的认同度，三家还适时推出面向各主要行业 的专用数据仓库方案，并辅以一定参考案例。 ❖ 随着SOA和Enterprise2.0从概念走向实施，在巩固数据仓库市场的同时， 为了抓住下一个以数据服务和用户体验为主体的数据库应用时代， SQLServer2008、DB2Viper和Oracle11g在XML数据库方面的宣传声势比商 务智能更大，由于XML技术已经从简单的数据内容，逐步过渡到数据结构定 义、业务数据模型和业务语义模型，数据库厂商在上一代产品XML数据引擎 的基础上，也面向XML应用不断增加必要的XML数据转换、数据验证、层次 型数据重构和更高效的层次信息检索技术，并且在国内一些信息化应用水平 较高的行业投入实际应用。
数据是数据库中存储的基本对象。除了最基本的 数据形式－数字外，还有文字、图形、图像、声 音 、学生的档案记录、货物的运输情况等。
《数据仓库技术》课件
数据质量参差不齐
数据来源多样，数据质 量难以保证，需要进行
数据清洗和校验。
数据分析需求多变
不同部门和业务场景对 数据分析的需求各不相 同，需要灵活地调整数 据仓库架构和查询方式
。
应对策略
采用分布式存储和计算 技术，提高数据存储和 处理能力；建立数据质 量管理体系，确保数据 质量；提供灵活的数据 仓库架构和查询方式， 满足多变的分析需求。
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量呈爆 炸式增长，如何高效地存储、处理和 分析这些数据成为数据仓库面临的挑 战。
机遇
大数据时代为数据仓库技术的发展提 供了广阔的空间，通过技术创新和优 化，数据仓库能够更好地应对大数据 的挑战，为企业提供更有价值的数据 分析服务。
数据仓库技术的未来发展
云端部署
AI与数据仓库的结合
随着云计算技术的成熟，数据仓库将 逐渐向云端迁移，以提高可扩展性和 灵活性。
人工智能技术的不断发展将为数据仓 库带来更多智能化功能，如自动分类 、预测等。
实时分析
随着对数据实时性的需求增加，数据 仓库将加强实时分析功能，提高数据 处理速度。
数据仓库与其他技术的结合
数据仓库与大数据技术的结合
OLAP技术
多维数据分析
OLAP支持多维数据分析，这意味着用户 可以从多个角度和维度（如时间、地点、
产品类别等）来分析数据。
A OLAP技术概述
OLAP是一种用于分析大量数据的工 具和技术，它允许用户通过多维数 据分析来深入了解数据的不同方面 。
B
C
D
可视化工具
OLAP系统通常提供各种可视化工具，如 仪表盘、报表、图表等，以帮助用户更好 地理解数据和分析结果。
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数据仓库相关基础知识
最新.
1
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。
最新.
2
数据仓库的定义及特征
最新.
3
数据仓库的面向主题性
最新.
4
数据仓库的面向主题性实例
最新.
5
数据的集成性
最新.
6
数据仓库的时变性
最新.
10
ETL
最新.
11
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。
最新.
12
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。 ）。
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。
最新.
16
星形模型
连锁店销售主题
最新.
17
雪花模型 星形的扩展
最新.
18
最新.
19
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最新.
7
数据仓库的非易失性
最新.
8
数据仓库系统结构：
最新.
9
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（Operational Data Store）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。
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，。
最新.
13
维
最新.
14
多维数据模型
最新.
15
多维设计模型
最新.
1
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。
最新.
2
数据仓库的定义及特征
最新.
3
数据仓库的面向主题性
最新.
4
数据仓库的面向主题性实例
最新.
5
数据的集成性
最新.
6
数据仓库的时变性
最新.
10
ETL
最新.
11
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。
最新.
12
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。 ）。
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。
最新.
16
星形模型
连锁店销售主题
最新.
17
雪花模型 星形的扩展
最新.
18
最新.
19
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最新.
7
数据仓库的非易失性
最新.
8
数据仓库系统结构：
最新.
9
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（Operational Data Store）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。
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，。
最新.
13
维
最新.
14
多维数据模型
最新.
15
多维设计模型