第12章数据仓库与数据挖掘技术 宁可、吴菁、胡海编著 教材:数据库技术及应用2006年4月
第12章数据仓库与数据挖掘技术 教材：数据库技术及应用 2006年4月 宁可、吴菁、胡海编著
本章要点 数据仓库的基本概念 数据仓库与联机事务处理 数据仓库的基本特点 数据仓库的基本体系结构 ·数据仓库的数据模型 数据仓库系统的前端工具-联机分析处理 数据仓库的前端工具数据挖掘 T
本章要点 • 数据仓库的基本概念 • 数据仓库与联机事务处理 • 数据仓库的基本特点 • 数据仓库的基本体系结构 • 数据仓库的数据模型 • 数据仓库系统的前端工具-联机分析处理 • 数据仓库的前端工具-数据挖掘
目录 12.1数据仓库的基本概念 12.2数据仓库的基本特点 12.3数据仓库的基本体系结构 12.4数据仓库的数据库模式 12.5数据仓库的前端工具 12.5.1联机分析处理 12.5.2数据挖掘 小结
目 录 12.1 数据仓库的基本概念 12.2 数据仓库的基本特点 12.3 数据仓库的基本体系结构 12.4 数据仓库的数据库模式 12.5 数据仓库的前端工具 12.5.1 联机分析处理 12.5.2 数据挖掘 小结
121数据仓库的基本概念 数据仓库的概念提出于20世纪80年代中期。目前数据仓库的定义 不完全统一。“数据仓库之父” WH. Inmon在其( Building the Data Warehouse)一书中定义:数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题 的、集成的、随时间而变、持久的数据集合。它指出了数据仓库技术 是解决企业决策支持系统的重要手段。 数据仓库与传统的数据库系统有着本质的区别。传统的数据库都 是事务处理型,主要是对数据库联机的日常操作,这种数据库应用称 为联机事务处理( OnLine Transaction Processing,简称OLTP)。而数 据仓库是为了满足管理层和分析人员的信息需求,从来自不同地点或 不同操作系统的不同数据源的数据进行计算机辅助分析决策,称决策 支持系统( Decision Support Systems,简称DSS)
12.1 数据仓库的基本概念 数据仓库的概念提出于20世纪80年代中期。目前数据仓库的定义 不完全统一。“数据仓库之父”W.H.Inmon在其（Building the Data Warehouse）一书中定义：数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题 的、集成的、随时间而变、持久的数据集合。它指出了数据仓库技术 是解决企业决策支持系统的重要手段。 数据仓库与传统的数据库系统有着本质的区别。传统的数据库都 是事务处理型，主要是对数据库联机的日常操作，这种数据库应用称 为联机事务处理（OnLine Transaction Processing，简称OLTP）。而数 据仓库是为了满足管理层和分析人员的信息需求，从来自不同地点或 不同操作系统的不同数据源的数据进行计算机辅助分析决策，称决策 支持系统（Decision SupportSystems，简称DSS）
数据仓库系统与传统的数据库系统区别 (1)驱动和面向对象不同。OLTP事务驱动,面向应用的:而DDS是分析驱动, 面向分析的 (2)特性不同。OLTP一般是操作频率高、处理时间短、一次操作量小,对系 统性能要求高;而DSS的分析处理一次操作量大,往往需要连续运行几 个小时或更长,占用的大量系统资源,但对系统的性能要求比较宽松 (3)数据集成问题。OLTP一般只需要与本部门业务有关的当前数据,对于整 个企业范围内的集成应用考虑很少。而DSS需要集成的数据,全面而正 确的数据是进行有效分析和决策的首要前提,相关数据收集的越完整, 得到的结果就越可靠 (4)历史数据问题。OLTP一般只需要当前的数据,数据库中一般也只存放更 新后的数据。但对于DSS决策分析来说,历史数据是非常重要的,许多 分析方法都以大量的历史数据为依据来进行分析,分析历史数据对于把 握企业的发展方向是很重要的。 (5)数据的综合问题,OLTP处理的是大量的细节数据,这些细节往往需要综 合后被DSS所用,而OLTP不具备这种综合能力 综上所述,传统的事务型数据库是不适用于决策支持系统的,DSS的需 是数据仓库技术出现的根本原因
数据仓库系统与传统的数据库系统区别 (1) 驱动和面向对象不同。OLTP事务驱动，面向应用的；而DDS是分析驱动， 面向分析的。 (2) 特性不同。OLTP一般是操作频率高、处理时间短、一次操作量小，对系 统性能要求高；而DSS的分析处理一次操作量大，往往需要连续运行几 个小时或更长，占用的大量系统资源，但对系统的性能要求比较宽松。 (3) 数据集成问题。OLTP一般只需要与本部门业务有关的当前数据，对于整 个企业范围内的集成应用考虑很少。而DSS需要集成的数据，全面而正 确的数据是进行有效分析和决策的首要前提，相关数据收集的越完整， 得到的结果就越可靠。 (4) 历史数据问题。OLTP一般只需要当前的数据，数据库中一般也只存放更 新后的数据。但对于DSS决策分析来说，历史数据是非常重要的，许多 分析方法都以大量的历史数据为依据来进行分析，分析历史数据对于把 握企业的发展方向是很重要的。 (5) 数据的综合问题，OLTP处理的是大量的细节数据，这些细节往往需要综 合后被DSS所用，而OLTP不具备这种综合能力。 综上所述，传统的事务型数据库是不适用于决策支持系统的，DSS的需 求是数据仓库技术出现的根本原因