第二章 数据仓库原理09
数据挖掘2
（4）数据压缩技术 （5）复合键码技术 （6）有效地装载数据
2. 数据存储技术
数据的存储技术包含多介质存储设备的管 理技术，数据存储的控制技术，数据的并行存 储与管理技术，可变长技术和锁切换技术、双 层环境等。
3. 数据仓库接口技术
（1）多技术的接口：对于数据仓库的创建和运行来说，能够 使用各种不同的技术获取或传送数据是很重要的。 （2）语言的接口：数据仓库的实际应用必须依赖某种语言来 完成，典型的数据仓库语言接口必须满足如下要求：
• • • • 能够一次访问一条记录或一组数据 能够确保索引可以满足用户需要 有SQL接口 能够插入、删除和更新数据
（3）数据加载技术
2.2 数据仓库中的数据
2.2.1数据仓库的数据组织
1.数据仓库组成 （1）数据仓库管理部分 数据仓库的数据来自多个数据源，包括企业内 部数据和市场调查与分析的外部数据。数据仓库管 理部分的组成包括：
图2-11 企业数据模型
财务部门 销售收入帐 应收帐 应付帐 成本帐 销售部门 销售计划 销售合同 销售统计 人事部门 员工业绩记录 员工技能情况 员工薪酬表 财务 销售
企业数据模型
人事
…….. …..
…….
（2）星型数据模型 星型数据模型将数据分为两类：事实和维。星 型模型是数据的图形视图。星形的中心是事实表 （有时称为主表），其中存放要考查的数据—事实。 在事实表的外围是维表（有时称为副表、维度表）， 主要存储事实的特征数据。每个维表利用维关键字 通过事实表中的外键被约束在事实表中的某一行， 以与事实表相关联。
这种方式在提高性能和可靠性、降低数据传输 量以及保证数据的安全性等方面有来很大的好处。
2. 数据仓库的数据组织
数据仓库中数据的组织方式与数据库不同， 通常采用分级的方式进行组织。一般包括早期 细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高 度综合数据以及元数据五部分。 （1）早期细节数据：指存储过去的详细数据， 它反映了真实的历史情况。 （2）当前细节数据：指最近时期的业务数据， 它反映了当前业务的情况，数据量大，是数据 仓库用户最感兴趣的部分。
45商务智能原理与应用第二章——数据仓库
数据分析与挖掘
数据仓库 数据源
02
ETL处理过程
什么是ETL
➢ETL（Extract-Transform-Load）是将联机事务处理系 统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过 程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据 整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL是构建 数据仓库的重要过程。
使用频率
• 数据库存储的是联机事务处理的操作数据，通常联机事务处理每时每刻都 在进行着对数据的读写，对数据的使用频率较高。而数据仓库是为分析型系 统提供数据支持，一般是企业管理层或者决策者需要，使用频率较低。
数据库与数据仓库的区别
设计方式
• 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库 在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库1 数据库2 数据库3
ETL处理
数据仓库
数据仓库的特点
数据相 对稳定
• 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查询， 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，也就是数据仓库中 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。
数据库
System of Record 系统记录域
Housekeeping 内部管理域
Analysis Area 分析域
Summary of Area 汇总域
Feedback Area 反馈域
数据仓库数据模型架构
系统记录域 内部管理域
汇总域 分析域 反馈域
• 这部分是主要的数据仓库业务数据存储区，数据模型在这里确保数 据的一致性。
处理性能
• 联机事务处理系统涉及频繁、简单的数据存取，因此对数据库的性能要求 较高，需要数据库在短时间内做出响应，而分析型系统对响应的时间要求不 是那么苛刻，有的分析甚至可能需要几个小时。
数据库系统原理第二章关系数据库
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数据库系统数据库系统
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第二章 关系数据库
笛卡尔积可以写成一个二维表 例如： 设 D1={张三，李四}，
D2={数学，语文}，
张三 数学 优 张三 数学 良 张三 语文 优 张三 语文 良 李四 数学 优
一、传统的集合运算 1、并（Union）： R S = { t | t∈R∨t∈S} 2、交（Intersection）：R S = { t | t∈R∧t∈S} 3、差（Difference）： R S = { t | t∈R∧t∈S} 4、笛卡尔积（广义）： R S = { trts | tr ∈ R ∧ ts ∈ S}
不论是实体还是实体间的联系都用关系表示。 实体值 关系的元组，在关系数据库中通常称为记录 属性值 元组的分量，在关系数据库中通常称为字段 关键字（码）：唯一标识一个元组的属性组
关键字可以有多个，统称候选关键字。在使用时，通 常选定一个作为主关键字。主关键字的诸属性称为主属 性，其它为非主属性。
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数据库系统数据库系统
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第二章 关系数据库
一、关系的数学定义 1、域（Domain）: 值的集合。它们具有相同的数据类型
，语义上通常指某一对象的取值范围。 例如：全体整数， 0到100之间的整数， 长度不超过10的字符串集合
2、笛卡尔积（Cartesian Product）：设D1、D2、…、Dn是 n个域, 则它们的笛卡尔积为 D1D2…Dn={(d1，d2，…，dn) | di Di， i=1,2,…,n}
用户定义的某一属性值必须满足的语义要求。
数据库原理第2章
图号总号 分号 书 书 编 类 名
作 出单 者 版位
单 价
450 T35 操系 王 高教出社1.0 453 P1 作统 生 等育版 22
数据库系统基础
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2.投影 2.投影 从关系模式中挑选若干属性组成新的关 系称为投影。这是从列的角度进行的运 算，相当于对关系进行垂直分解。经过 投影运算得到一个新关系，其关系模式 所包含的属性个数比原关系少，或者属 性的排列顺序不同。 PROJECT <关系名> （属性1，属性 <关系名> （属性1 2，...） ...）
数据库系统基础
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§2.2关系运算 2.2关系运算 关系是由若干个元组组成，每个元组 有若干个属性。关系的基本运算有两 类：
一类是传统的集合运算（并、交、差 等）； 一类是专门的关系运算（选择、投影、 联接等）有些查询需要几个基本运算的 组合。 1.并
数据库系统基础
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2.笛卡尔积 2.笛卡尔积
D1 × D2 × ... × DN = {(d1 , d 2 ,..., d n ) d i ∈ DI , i =1,2,..., n}
例：给出下面三个域 例：给出下面三个域
D1=教师名={张辉，李晓云，王东} 教师名={张辉，李晓云，王东} D2=性别={男，女} 性别={男，女} D3=职称={副教授，讲师，助教} 职称={副教授，讲师，助教} 则它们的笛卡儿积也是一个域，表示为: 则它们的笛卡儿积也是一个域，表示为: D1×D2×D3={（张辉，男，副教授），（张辉， ={（ 男，讲师），（张辉，男，助教），（张辉， 女，副教授），（张辉，女，讲师），
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例3.从图书中列出所有书的书名、作者、出版 3.从图书中列出所有书的书名、作者、出版 社、单价。 PROJECT 图书（书名，作者，出版单位，单价）
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据库原理与应用第二章
Sdept 计算机 物理 化学 计算机 英语 中文
2.2 关系代数和关系演算
关系演算是以数理逻辑中的谓词演算为基础的。按谓词变元的 不同，关系演算可分为元组关系演算和域关系演算。
2.2 关系代数和关系演算
以下例题均基于下面两个关系R和S。
A
B
C
a1
b1
c1
a1
b2
c2
a2
b2
c1
（a） 关系R
A
B
C
a1
b2
c2
a1
b3
c2
a2
b2
c1
（b） 关系S
2.2 关系代数和关系演算
R∩S={t | t∈R∧t∈S} 其结果关系仍为n目关系，由既属于R又属于S的元组组成。 关系的交可以用差来表示，即
R∩S=R－(R－S) 或R∩S=S－(S－R)
2.2 关系代数和关系演算
关系的交操作对应于寻找两关系共有记录的操作，是一种 关系查询操作。关系的交操作只能用差操作来代替，不是一个 独立的操作，因此不是关系代数的基本操作。
化学
032004 陈春平 女
计算机
011008 赵风云 女
中文
2.2 关系代数和关系演算
2．投影（Projection） 从一个关系R中选出若干指定字段的值的操作称为投影。
记为： ∏A（R）={t[A]|t∈R} 其中，A为R中的属性列。投影是从列的角度进行的运算，
ห้องสมุดไป่ตู้所得到的字段个数通常比原关系少，或者字段的排列顺序不同。
2.2.1关系代数
1．并 设关系R和关系S具有相同的目n（即两个关系都有n个属性），且
相应的属性取自同一个域，则关系R与关系S的并由属于R或属 于S的所有元组组成。记为：
数据库原理与应用第二章
整理课件
第二章 关系数据库
2.1 关系模型概述 2.2 关系数据结构 2.3 关系的完整性 2.4 关系代数 2.5 关系演算 2.6 小结
整理课件
2.2 关系数据结构
关系数据结构非常简单，在关系数据模型 中，现实世界中的实体及实体与实体之间的联 系均用关系来表示。从逻辑或用户的观点来看 ，关系就是二维表。
整理课件
基本关系的性质(续)
上例中也可以只给出两个域： 人（PERSON）=张清玫，刘逸，李勇，刘晨，王敏 专业（SPECIALITY）=计算机专业，信息专业 SAP关系的导师属性和研究生属性都从PERSON域中取值 为了避免混淆，必须给这两个属性取不同的属性名，而不能直接使 用域名。 例如定义: 导师属性名为SUPERVISOR-PERSON（或SUPERVISOR） 研究生属性名为POSTGRADUATE-PERSON（或
1. 关系数据结构
• 单一的数据结构----关系
– 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用 关系来表示
• 数据的逻辑结构----二维表
– 从用户角度，关系模型中数据的逻辑结构是 一张二维表。
整理课件
2. 关系操作集合
• 1) 常用的关系操作 • 2) 关系操作的特点 • 3) 关系数据语言的种类 • 4) 关系数据语言的特点
整理课件
PO ST G R A DU AT E 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏
3. 关系（Relation）
1) 关系
D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，… ，Dn上的关系，表示为 R（D1，D2，…，Dn）
R：关系名 n：关系的目或度（Degree）
数据库系统原理-第二章 关系数据模型
• 高级数据模型
– The Entity/Relationship Model – Object Definition Language
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2.1 数据模型概述
• 关系数据模型简介，例如：描述电影信息的 movies关系 movies(title, year, length, genre)
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2.1 数据模型概述
<movies> <movie title=“Gone With the Wind”> <year> 1939 </year> <length 231 </length> <genre> drama </genre> movies </movie> title year length <movie title=“Star Wars”> <year> 1977 </year> Gone With the Wind 1939 231 <length 124 </length> Star Wars 1977 124 <genre> sciFi </genre> Wayne’s Word 1992 95 </movie> <movie title=“Wayne’s Word”> <year> 1992 </year> <length 95 </length> <genre> comedy </genre> </movie> </movies>
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2.2.7 关系上的键
数据仓库原理
数据仓库原理
数据仓库原理是一个关于数据处理的概念，它是为了帮助组织、分析和报告大量的数据而设计的一种特殊数据库系统。
数据仓库原理包括以下几个方面：
1. 数据提取：从多个来源系统中提取数据，并将其转换为数据仓库可以接受的格式。
2. 数据清洗：对提取的数据进行清理，包括去除重复数据、处理缺失值、校验数据准确性等。
3. 数据转换：对清洗后的数据进行转换和整合，使其适应数据仓库的结构和格式要求。
4. 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常采用批量加载或增量加载的方式。
5. 数据建模：根据业务需求和分析目的，对数据仓库进行建模，建立合适的维度模型和事实表。
6. 数据存储：将数据存储在数据仓库中的物理存储介质上，常用的存储方式包
括关系数据库和多维数据库。
7. 数据查询和分析：通过数据仓库提供的查询和分析工具，对数据进行灵活的查询和多维分析，从而支持决策和业务分析。
8. 数据维护和更新：定期对数据仓库进行维护和更新，包括数据清理、数据变更追踪、数据仓库性能优化等。
通过应用数据仓库原理，企业可以更好地管理和利用大量的数据资源，支持决策和业务分析，提高组织的竞争力和业务效益。
简述数据仓库原理及基本架构
简述数据仓库原理及基本架构一、数据仓库原理哎呀，小伙伴们，数据仓库这东西可有意思啦。
简单来说呢，数据仓库就是一个超级大的数据存储中心，不过它可不是随随便便存数据的哦。
它是为了方便企业或者组织做决策而存在的。
你想啊，一个企业每天有那么多的数据产生，就像流水一样，什么销售数据、员工数据、生产数据等等。
这些数据要是乱七八糟地堆在那里，就像一堆乱麻，根本找不到有用的信息。
数据仓库呢，就像是一个很有秩序的大仓库，它把这些数据按照一定的规则和结构整理好。
比如说，它会把相关的数据放在一起，就像把同一种类的货物放在一个货架上一样。
它的原理就是从各种不同的数据源，就像好多小湖泊一样，把数据抽取出来，然后经过清洗，这个清洗就像是给数据洗澡，把那些脏东西，也就是错误的数据或者不完整的数据去掉。
再经过转换，把数据变成一种统一的格式，最后把这些干净又整齐的数据加载到数据仓库里。
二、数据仓库的基本架构1. 数据源层这就是数据的源头啦，就像河流的源头一样。
这里面包含了各种各样的数据来源，比如企业的业务系统，像销售系统、财务系统、人力资源系统等等。
这些系统每天都在产生大量的数据，它们就像一个个小的数据工厂，源源不断地输出数据。
2. 数据抽取、转换和加载（ETL）层这个层就像是一个数据的加工厂。
它的任务就是把数据源层的数据抽取出来，就像从各个小工厂把货物拉出来一样。
然后进行转换，把不同格式的数据变成数据仓库能接受的格式，这就好比把不同形状的货物整理成统一的形状。
最后加载到数据仓库里，就像把货物放进仓库的货架上。
这个过程很复杂呢，就像精心制作一个工艺品一样，每一个步骤都要很小心，不然数据就会出错。
3. 数据存储层这就是数据仓库的核心部分啦，就像仓库的主体建筑。
这里存放着经过ETL处理后的大量数据。
这些数据按照一定的结构组织起来，比如可以是星型结构或者雪花型结构。
星型结构就像星星一样，中间有一个核心的事实表，周围围绕着很多维表。
雪花型结构就像雪花一样，比星型结构更复杂一点，维表还可以细分。