00911互联网数据库自考资料：数据仓库

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数据仓库

【学习要求】

通过本章的学习，考生应了解数据仓库的基本概念、框架以及基本操作，并对OLAP有一定的了解。对本章的要求是达到“识记”层次。

【重点、难点】

（一）数据仓库的概念及好处

（二）数据仓库的框架

（三）数据仓库的基本操作

（四）联机分析处理（OLAP）的数据组织模式

【考核知识点】

（一）数据仓库的定义

在支持管理的决策生成过程中，一个面向主题的、集成的、时变的、非易失

的数据集合。

（二）数据仓库的最终目的

将企业范围内的全体数据集成到一个数据仓库中，用户可以方便地从中进行信息查询、产生报表和进行数据分析等。数据仓库是一个决策支撑环境，它从不同的数据源得到数据，组织数据，使得数据有效地支持企业决策。总之，数据仓库是数据管理和数据分析的技术。

（三）数据仓库的好处（选择）

数据仓库的成功实现能为一个企业带来的主要好处是：

①提高公司决策能力②竞争优势③潜在的高投资回报

（四）开发和管理数据仓库的问题

开发和管理一个数据仓库常出现的问题有：低估数据装载工作、源系统隐藏的问题、从现存的数据源捕捉不到的数据、终端用户的需求不断增长、数据差异被忽略、对资源过高需求、数据的所有权问题、高维护性和集成的复杂性。

（五）数据仓库的结构

数据仓库的结构：数据源、装载管理器、数据仓库管理器、查询管理器、详细数据、轻度和高度汇总的数据、归档/备份数据、元数据和终端用户访问工具。

（六）数据仓库的目的是为公司决策者作出战略决策提供信息。这些用户用终端用户访问工具与仓库打交道。有五类访问工具：报表和查询工具、应用程序开发工具、执行信息系统（EIS）工具、联机分析处理（OLAP）工具、数据挖掘工具。此处的执行信息系统工具，又称每个人的信息系统的工具，是一种提供给个人的可按自己风格裁剪系统的所有层次（数据管理、数据分析、决策）的支持工具。

（七）数据仓库主要对五种信息流进行管理：入流（inflow）、上流（upflow）、下流（downflow）、出流（outflow）和元流（metaflow）。

入流：源数据的析取、纯化和装载。

上流：通过对数据汇总、包装和分配增加数据到数据仓库中（增加各级汇总数据）。

下流：存档和备份或恢复仓库中的数据。

出流：使终端用户可以使用数据。

元流：处理元数据。

（八）数据仓库要求多项技术的支持，大致可分为五方面（简答）

（1）导购多数据源集成技术

（2）RDBMS对数据仓库的支撑技术

（3）硬件系统

（4）数据模式设计

（5）决策用的工具和接口软件

（九）数据仓库的工具和技术：析取、纯化和变换工具，数据仓库DBMS，数据仓库元数据和管理工具。

（十）数据仓库管理工具必须能支持的任务：监督来自于多个源的数据装载，数据质量和完整性检查，管理和更新元数据，监督数据库性能以确保高效的查询响应时间和资源利用，统计数据仓库的使用并提供用户费用信息，复制数据同时构造数据子集和分配数据，维护有效的数据存储管理，净化数据，归档和备份数据，实现从故障中恢复和安全管理。

（十一）数据仓库的设计过程主要有：

（1）提取数据特征；（2）设计星状模式；（3）设计雪花状模式；（4）设计星片状模式

（十二）OLAP的数据组织模式（填空）

目前主要有两种组织模式：一种是建立专用的多维数据库系统；另一种是利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据，用二维关系表示多维概念。这两种组织方式对应的OLAP系统分别称为多维OLAP（MD-OLAP）和关系OLAP（ROLAP）。

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