数据仓库与数据挖掘的OLAP技术----韩家炜教授的《数据挖掘概念与技术》学习笔记

数据仓库与数据挖掘的OLAP技术

1.数据仓库

Ø 概念：数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.

Ø 关键特征：

v 面向主题：围绕一些主题；关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事务处理（这是数据库的任务）。排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。

v 数据集成：由异种数据源（关系数据库，一般文件，联机事务处理记录）集成构成的；使用数据清理和数据集成技术。

v 随时间而变化：数据仓库的时间范围比操作数据库要长的多，每一个关键结构都隐式或显式地包含时间元素。

v 数据不易丢失：数据是只读的（除了初始转载），不需要事务处理，恢复，和并发控制。

Ø 建立数据仓库

数据集成，数据清理和数据统一

对于异种数据库的集成，传统的数据库做法：包装程序和集成程序 --》查询驱动

数据仓库做法：异种源的信息预先集成 --》更新驱动

Ø 操作数据库系统（OLTP）与数据数据仓库（OLAP）的区别

特征	OLTP	OLAP
用户和系统的面向性	顾客	市场
数据内容	当前详细的数据	历史汇总的数据
数据库设计	ER模型，面向应用的数据库设计	星型。雪花模型和面向主题的数据库设计
视图	当前的，企业内部的数据	经过演化的集成的数据
访问模式	事务操作	事务查询
任务单位	简短的事务	复杂的查询
数据访问量	数十个	数百万条
用户数	数千个	数百个
DB规模	100M-数