数据仓库原理与实践 课件全套 第1--9章 数据仓库概述 -- OLAP联机分析处理.pptx

第1章数据仓库概述

1.1数据仓库与数据库

1.2数据仓库系统及开发工具

1.3商业智能与数据仓库

1.4大数据时代数据仓库建设

1.1数据仓库与数据库

1.1.1数据仓库的定义

1.数据仓库的定义

数据仓库之父比尔.恩门(W.H.Inmon在)

《BuildingtheDataWarehouse》一书中，

对数据仓库的定义为：

一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变

化的数据的集合，以用于支持管理决策过程。

◎面向主题

主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，也就是在一个较高的管

理层次上对信息系统的数据按照某一具体的管理对象进行综合、归类所形成的分析对象。

例如，从两个MIS(寿险和财险数据库)中提取3个主题：

j面向主题组织的数据具有以下特点：

◆各个主题有完整、一致的内容以便在此基础上作分析处理。

◆主题之间有重迭的内容，反映主题间的联系。重迭是逻辑上的，不是物理上的。

◆各主题的综合方式存在不同。

◆主题应该具有独立性(数据是否属于该主题有明确的界限)和完备性(对该主题进行

分析所涉及的内容均要在主题域内)。

◎集成

数据仓库中存储的数据一般从企业原来已建立的数据库系统中提取出来，但并不是原有数

据的简单拷贝，而是经过了抽取、筛选、清理、转换、综合等工作。

例如，从3个应用中集成创建数据仓库时，将性别统一起来。

◎稳定性即非易失的

操作型数据库系统中一般只存储短期数据，因此其数据是不稳定的，它记录的是系统中数

据变化的瞬态。

数据仓库中的数据大多表示过去某一时刻的数据，主要用于查询、分析，不像业务系统中

的数据库那样，要经常进行修改、添加，除非数据仓库中的数据是错误的。

从一段时间看是稳定的

应用数据库数据仓库

抽取2004～2013年的数据时间段：

2004～2013

插入更新删除查询查询

数据仓库主要是查询操作

◎随时间而变化即时变的

数据仓库大多关注的是历史数据，其中数据是批量载入的，即定期从操作型应用系统中接收新的

数据内容，这使得数据仓库中的数据总是拥有时间维度。

但数据不是一成不变的。采用分阶段装入数据。

数据仓库的演进

萌芽阶段探索阶段雏形阶段确立阶段下一代数据仓库

·MIT的研究员致力·20世纪80年代中后期，·IBM公司第一次提出了·1991年BillInmon出·2008年BillInmon提

于研究一种优化的DEC公司结合MIT的研信息仓库版了他的第一本关于数据出了《DW2.0下一代

技术架构，该架构究结论，建立了TA2(仓库的书《Buildingthe数据仓库的架构》,相

试图将业务处理系(TechnicalInformationWarehouDataWarehouse》,标对于以前数据仓库，在

统和分析系统分开，Architecture2)规范，se)的概念，并称之为志着数据仓库概念的确立。数据生命周期、非结构

即将业务处理和分该规范定义了分析系统