数据仓库与决策支持系统.ppt

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第4部分 其它高级主题
第12章 数据仓库与决策支持系统
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202X
第12章 数据仓库与决策支持系统
数据仓库技术概述

OLAP

OLAP的实现技术

视图与决策支持系统

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数据仓库技术概述
01.
决策支持查询的新特征
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03.
数据仓库
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02.
支持决策支持查询的系统类型
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Contents.
决策支持查询的新特征
查询表达的WHERE子句通常是包含很多AND和OR的复杂条件。
传统RDBMS针对OR的处理能力很弱。
数据分析应用需要广泛使用各种统计函数。
SQL-92只内置支持的了min/max/avg/sum/count五个统计函数，不支持象标准差等一些其它基本统计函数。
完成高级统计需要由嵌入SQL的应用代码来完成。
许多查询包括与时间有关的条件，通常需要基于各种典型时间周期进行分析和汇总。
SQL-92缺乏处理时间序列数据方面的功能支持。
在数据分析应用中，用户可能需要反复提出同一组类似查询。
这不仅枯燥乏味，也使得DBMS无法从中识别或发掘查询优化机会。
决策支持查询的系统类型
1）增强或扩展了OLAP特性的DBMS
OLAP: OnLine Analytic Processing
这类系统可高性能支持包含GROUP-BY和汇总操作符型式查询，且能对复杂布尔条件、统计函数和时间序列分析提供良好支持。
2）专用OLAP系统
在已有DBMSs的基础上，面向决策支持进行优化，以增强支持高效OLAP查询的一类专用系统。
随时间推移，专用OLAP系统和增强了OLAP特性的RDBMS系统之间区别可能会越来越小。
3）数据挖掘(Data Mining, DM)。
希望从大数据集中探索发现有趣、意外趋势，探索特别数据模式。
数据仓库系统
多维数据模型
OLAP查询
与SQL操作比较
统计数据库
OLAP设计
OLAP
多维数据模型
在多维数据模型中，核心数据项是一组事实度量，每个度量依赖于一组维度。
例如，在一个关于销售数据管理的应用中，
sales (销售数量)是度量属性。
维度则包括Product（产品）、Location（地区）和Time（时间）。
给定一个产品、一个地区和一个时间点，我们最多只有一个销售值。
一个多维数据集的图形化表示
每个小立方体格点（cell）内存储表示一个销售值。
多维数据模型
MOLAP
直接用多维数组来存储多维数据集的OLAP专用系统。
MOLAP: multidimensional OLAP
ROLAP
直接关系来存储多维数据集的OLAP专用系统。
例如对前述销售管理，可被表示为以下一组关系：
Sales(pid、timeid、locid, sales)
Locations (locid : integer, city : string , state : string ,
country : string);
Products (pid : integer, pname : string , category : string);
Times (timeid : integer, date : string , week : integer ,
month : integer, quarter : integer, year : integer,
holiday_flag : boolean);
OLAP查询
OLAP系统的目标是给最终用户提供一个直观且强有力的查询接口，满足一般的面向商务分析任务。
常见的OLAP操作是基于多维数据集，在一个或多个维度上的度量值汇总。
一些典型的OLAP操作
上卷(roll up)
下钻(drill-down)
绕轴旋转(pivoting) …
以下几个查询非常具有典型性，
查销售总额；
查询每个城市的销售总额；
查询每个州的销售总额；
查询销售总额排行前五名的产品类 (该查询无法用标准SQL语法来表达）。