数据库及其管理系统 虽然我们一直都在使用数据库, 但对究竟什么是数据 库并不十分清楚 一个简单的数据库可以是一种单机操作, 有关数据只驻留在一台特定的本地计算机里供单个用户使用 ; 而一个复杂的数据库可能有几千位用户在同时使用, 有关数据散布在多台计算机和几十个硬盘上 一个数据库可以小到只有几千个字

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1 数据库和数据仓库

2 数据库及其管理系统 虽然我们一直都在使用数据库, 但对究竟什么是数据 库并不十分清楚 一个简单的数据库可以是一种单机操作, 有关数据只驻留在一台特定的本地计算机里供单个用户使用 ; 而一个复杂的数据库可能有几千位用户在同时使用, 有关数据散布在多台计算机和几十个硬盘上 一个数据库可以小到只有几千个字节, 也可以大到需要以 TB(1TB=1024GB 1TB=1024GB,1GB=1024MB 1GB=1024MB, 1MB=1024KB) 作为计量单位

3 数据库术语清单 1. 什么是数据库 2. 表 3. 列和数据类型 4. 行 5. 主键 6. 查询和索引 查询是人们用各种 SQL 指令构造出来的,SQL 指令负责具体完成筛选和提取结果数据的工作 索引 (index index) 是一种辅助性的数据表, 它们只包含一种信息 : 原始数据记录的排序情况

4 数据库系统 数据库系统是一个实际可运行的存储 维护和应用系统提供数据的软件系统, 是存储介质 处理对象和管理系统的集合体 它通常由软件 数据库和数据管理员组成 软件主要包括操作系统 各种宿主语言 实用程序以及数据库管理系统 数据库由数据库管理系统统一管理, 数据的插入 修改和检索均要通过数据库管理系统进行 数据管理员负责创建 监控和维护整个数据库, 使数据能被任何有权使用的人有效使用

5 数据库管理系统 数据库管理系统 (Database Management System) 是一 种操纵和管理数据库的大型软件, 是用于建立 使用和维护数据库, 简称 DBMS 对数据库进行统一的管理和控制, 以保证数据库的安全 性和完整性 用户通过 DBMS 访问数据库中的数据, 数据库管理员也通过 DBMS 进行数据库的维护工作 提供多种功能, 可使多个应用程序和用户用不同的方法 在同时或不同时刻去建立, 修改和询问数据库

6 数据仓库的产生 随着数据库和信息系统的应用, 企业的日常经营运转越来 越依赖于信息系统中收集的数据和信息, 一些新的需求也随之产生 从大量数据中提取 ( 检索 查询等 ) 制定市场策略的信息就显得越来越重要了 这种需求既要求联机服务, 又涉及大量用于决策的数据, 传统的数据库系统已无法满足这种需求 1 历史数据量很大 2 辅助决策信息涉及许多部门的数据, 而不同系统的数据难以集成 3 由于访问数据的能力不足, 它对大量数据的访问性能明显下降

7 数据仓库的产生 大多数公司目前的系统都收集了海量的业务数据, 在一定时间后, 这些历史数据也被从业务数据库中转移到了备份系统中, 但是, 这些数据并不便于用户进行深入的数据分析, 难以支持用户做出有效的决策 随着 C/S 技术的成熟和并行数据库的发展, 信息处理技术的发展趋势是 : 从大量的事务型数据库中抽取数据, 并将其清理 转换为新的存储格式, 即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中 为了更好的管理数据, 保持数据的一致性, 从企业整体的 角度分析使用数据, 数据仓库的概念被提了出来

8 为什么要构建数据仓库 数据仓库的目的是为了收集尽可能多的信息, 用作公司的 决策支持 数据仓库是一种把收集的数据转变成有意义信息的技术, 采用特定工具进行清理后的数据往往以一种特定的格式存 放在数据仓库中 数据仓库通过使用多部进程来执行, 这些进程包括收集数据 过滤数据和存储数据, 以便把这些数据用在分析和报告应用程序中 数据仓库中的数据可以来源于不同的数据源, 如不同的数据库 不同的操作系统

9 为什么要构建数据仓库 数据仓库的目的是为了收集尽可能多的信息, 用作公司的 决策支持 数据仓库是一种把收集的数据转变成有意义信息的技术, 采用特定工具进行清理后的数据往往以一种特定的格式存 放在数据仓库中 数据仓库通过使用多部进程来执行, 这些进程包括收集数据 过滤数据和存储数据, 以便把这些数据用在分析和报告应用程序中 数据仓库中的数据可以来源于不同的数据源, 如不同的数据库 不同的操作系统

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11 数据仓库的概念 数据仓库领域的权威 W. H. Inmon 的定义为 : 数据仓 库是支持管理决策过程的 面向主题的 集成的 时变的 非易失的数据集合 (1) 面向主题 (Subject Oriented) 的数据集合 (2) 集成 (Integrated) 的数据集合 (3) 时变 (Time Variant) 的数据集合 (4) 非易失 (Nonvolatile) 的数据集合

12 数据仓库的特性 1. 面向主题 : 以用户需要的方式组织 不同于面向功能的各种应用程序, 数据仓库面向与决策支持 只需要考虑数据建模以及数据库的设计, 无需顾及过程的设计 数据之间相互联系

13 数据仓库的特性 2. 数据集成 : 所有的名称和单位都进行了统一 数据仓库中所有的数据都是整合的, 是通过管理命名 度量属性 精确度和一般集合体的一致性表现出来的 涉及应用程序的时候, 对变量的命名是自由的, 但是, 一旦那些与应用程序相联系的数据库装载入数据仓库时, 采用什么命名方式就必须进行确定了, 需要使用统一的命名方式进行转换 数据整合的另一个结果是对于不同数据库中相似的数据建立统一的单位, 不仅仅要对装入的数据进行统一单位, 而且还要对最终数据统一单位

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15 数据仓库的特性 3. 时变 时间变量 : 不是当前的数据, 而是时间序列数据 数据的时间变量有不同的表示方法 数据的时间跨度比较长 (5-10 年 ), 应用系统中的时间跨度是当前的或 天内 另一个显示时间变量的地方是记录的主键, 每个主键或显式或隐式的包含时间变量 数据一旦被记录, 将不可更改和变化

16 数据仓库的特性 4. 非易失 即稳定 不可变性 : 只以只读的方式存储, 不随时间变化 在数据仓库中只有两种数据操作方法 : 数据装载和数据访问, 以保证数据不可更改和更新 应用设计, 第三范式要求, 无需存储所有可能的数据 数据仓库, 存储着很多操作数据中没有的计算结果和概括信息, 非常有用

17 数据仓库的特性 5. 综合的 : 操作型数据映射为制定决策可以使用的格式 6. 海量的 : 时间序列数据集一般数据量很大 7. 元数据 : 关于数据存储的数据 8. 数据源 : 数据来自内部和外部的未经过整合的操作型系 统

18 数据仓库的类型 企业数据仓库为通用数据仓库, 它既含有大量详细的数据, 也含 有大量累赘的或聚集的数据, 这些数据具有不易改变性和面向历 史性 此种数据仓库被用来进行涵盖多种企业领域上的战略或战 术上的决策 操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持, 又可用做 将数据加载到数据仓库时的过渡区域 与企业数据仓库 EDW 相比较, 操作型数据库 ODS 有下列特点 :ODS 是面向主题和面向综合的 ;ODS 是易变的 ;ODS 仅仅含有目前的 详细的数据, 不含有累计的 历史性的数据 数据集市是数据仓库的一种具体化, 它可以包含轻度累计 历史 的部门数据, 适合特定企业中某个部门的需要 几组数据集市可 以组成一个企业数据仓库

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20 操作性数据存储和数据仓库的特性比较 如何建立使用者的要求支持的领域访问类型访问频率数据容量保存时间数据更新时间数据有效性分析的单元设计重点

21 数据仓库环境 操作型数据存储 (ODS) 数据仓库环境中最基本的组成部分 每天存储各种应用程序的数据 为数据仓库提供必需的原始数据 数据组织形式是面向对象的 ( 顾客 产品 订单 政策等 ) 易变的 近期的 ODS 通常来源于一个或多个遗留系统 遗留系统在企业中广泛存在, 主要是指那些过时或存在问题的计算机系统 为了能够用于分析, 都必须进一步整合到数据仓库中

22 数据集市 以数据仓库为基础的决策支持环境, 要求数据仓库能够满足所有最终用户的 需求 然而, 不同最终用户的需求侧重点是不同的, 这就要求数据仓库存储的数据要具有充分的灵活性, 以能够适应各类用户的查询和分析 ; 最终用户对信息检索要求是高性能 越快越好 但是, 对数据仓库而言, 灵活性和性能 ( 速度 ) 是一对矛盾体 要保障灵活性以满足尽可能多用户的查询需求会影响整个数据仓库的性能 为了解决灵活性和性能之间的矛盾, 数据仓库体系结构中增加了数据集市一 种小型的部门或工作组级别的数据仓库 数据集市存储为特定用户预先计算好的数据, 从而满足用户对性能的需求

23 数据集市 适用于各个公司的 小型的 低成本的数据仓库常被视为开发数据仓库的一种方法, 直接向一个独立的数据使用者提供数据更为容易不能够从企业的范围内进行规划, 数据集市成为一个个信息孤岛如果在整个企业的层次上构筑, 可以提供低成本的数据存储并不断扩大发展成为整个的数据仓库环境

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25 数据仓库环境 组织的遗留系统和系统外部相关数据存储是数据仓库和数据集市的主要数据来源 数据在不同数据存储中传输的时候, 进行一个清理和转化的过程, 从而统一整合到数据仓库中 系统还收集元数据, 并与数据仓库的数据相关联, 使潜在的用户能够知道数据仓库中数据的来源和特性 从数据仓库或数据集市中产生一个或多个个人数据仓库, 应用于独立分析 元数据 : 数据的数据, 描述数据仓库中存储了什么样的数据 存储的位置, 如何获得数据等灯方面的内容 元数据是数据仓库的核心, 它用于存储数据模型和定义数据结构 转换规划 仓库结构 控制信息等

26 元数据 数据的数据 元数据是关于数据的简单数据, 也就是说, 是关于数据仓库的信息, 而不是数据仓库内存储的信息元数据是高层次的数据, 为我们提供对低层次数据的简明的抽象元数据是把原始数据转化为知识的主要元素 没有了元数据, 数据就失去了意义 一个没有元数据的数据仓库, 就好像一个装满文件的厨柜, 但是没有文件夹和标签 例 : 三个数据集 数据仓库中的数据不论是不是元数据都是不可更新的 数据仓库中数据的每一次增加, 元数据都会进行扩展为了描述数据仓库中大量的元素, 元数据必须组织为精确的 前后对照的方式

27 数据仓库的其他重要概念 数据仓库的逻辑结构和物理结构 逻辑结构数据由 3 层到 4 层数据组成, 它们均由元数据 (Meta Data) 组织而成 物理存储形式有多维数据库组织形式 ( 空间超立方体形式 ) 和基于关系数据库组织形式 ( 由关系型事实表和维表组成 )

28 数据仓库的其他重要概念 数据仓库系统 (DWS) 由数据仓库 仓库管理和分析工具三部分组成 (1) 数据仓库 : 数据仓库的数据来源于多个数据源, 包括企业内部 数据 市场调查报告及各种文档之类的外部数据 (2) 仓库管理 : 在确定数据仓库信息需求后, 首先进行数据建模, 然后确定从数据源到数据仓库的数据抽取 清理和转换过程, 最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构 仓库管理包括对数据的安全 归档 备份 维护 恢复等工作, 这些工作需要利用数据库管理系统 (DBMS) 的功能 (3) 分析工具 : 用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具 多维数据的 OLAP 分析工具 数据开采 DM 工具等, 以实现决策支持系统的各种要求

29 数据仓库的其他重要概念 数据仓库应用的 C/S 结构形式 两层结构 : 客户端的工作包括客户交互 格式化查询及结果和报表生成等, 服务器端完成各种辅助决策的 SQL 查询 复杂的计算和各类综合功能等 三层结构 : 在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器 该服务器能加强和规范决策支持的服务工作, 集中和简化原客户端和 DW 服务器的部分工作, 降低系统数据传输量, 因此工作效率更高

30 数据仓库体系的组成

31 数据仓库体系的组成 操作和外部数据库层 : 数据仓库的数据源, 用户不必考虑访问数 据库的操作型应用的执行过程 信息访问层 : 直接与最终用户打交道的一层, 最终用户用来提取 和分析数据仓库中数据的工具 数据访问层 : 连接操作型信息访问层与数据仓库本身的一个接 口, 包括数据仓库所涉及的不同的数据库, 为数据仓库用户访问 数据提供方便 元数据层 : 为实现通用的数据访问服务

32 数据仓库体系的组成 过程管理层 : 主要着重于调度数据仓库的建立以及元数据的维护 所必需的各种任务 应用消息发送层 : 用于在计算机网络中传递信息 不仅包括网络协议和请求路由的功能, 还可以使得操作和信息的应用于数据的格式相隔离 可视作数据仓库底层的传输系统 物理数据仓库层 : 数据实际存储的地方, 包括虚拟的和本地的数据数据分段运输层 : 包括选择 编辑 小结 合并以及从操作性和 / 或外部数据库中装载数据仓库和信息访问数据的所有过程

33 元数据 数据的数据 数据仓库中存了什么表 属性和键每一个数据集合的来源是什么在数据装载入库时使用的什么转换逻辑元数据如何随时间变化数据的别名是什么以及数据之间的关系如何技术和业务过程的关联是什么数据重载的频率是多少数据仓库中共有多少数据元素

34 数据库 OLTP 和数据仓库 数据库与数据仓库的内在区别 以银行业务为例 数据库是事务系统的数据平台, 客户在银行做的每笔交易都会写入数据库, 被记录下来, 这里, 可以简单地理解为用数据库记账 数据仓库是分析系统的数据平台, 它从事务系统获取数据, 并做汇总 加工, 为决策者提供决策的依据 比如, 分析某银行某分行一个月发生多少交易, 该分行当前存款余额是多少 OLTP 与数据仓库 程序大部分都属于不是很复杂的数据库, 但是完全可以将其看作一个在单用户环境下的 OLTP( 在线事务处理系统 ) 简单示例 它使用了所有的所谓访问数据的操作 CRUD( 创建 读取 更新 删除 ) 当数据存储达到一定量的时候, 规模就会几乎保持不变, 因为可以从存储中删除过期数据

35 数据仓库的开发 数据仓库的开发流程 数据仓库开发工具 1. 数据清洗 2.ETL 工具 在实施数据仓库过程中应避免的 11 个错误 构建基于数据仓库的决策支持系统 DSS 的先天不足 DSS 因数据仓库而实现了突破 如何建立数据仓库 数据仓库对 DDS 的支持

36 ERP 和数据仓库 ERP 数据仓库基于 ERP 的数据仓库建立基于 ERP 的数据仓库需要注意的问题 阅读材料 :Sybase 数据仓库解决方案招商银行应用案例

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