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Oracle数据仓库设计指南

在一般的数据仓库应用系统中，根据系统体系结构的不同，数据仓库设计的内容和范围不尽相同，并且设计方法也不尽相同，下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同，并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法。

在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。

根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。

ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。

一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用：

1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层

一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。

2）转移一部分业务系统细节查询的功能

在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。

3）完成数据仓库中不能完成的一些功能

一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析等查询功能。

在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。

设计方法

在数据仓库设计方法和信息模型建模方法中，前人的著作对各种思路和方法都做过大量的研究和对比，重点集中在ER模型和维模型的比较和应用上。根据我们的实践经验，ER 模型和维模型在数据仓库设计中并非绝对对立，尤其在ODS设计上，从宏观的角度来看数据之间的关系，以ER模型最为清晰，但从实现出来的数据结构上看，用维模型更加符合实际的需要。因此孤立地看ER模型或者维模型都缺乏科学客观的精神，需要从具体应用上去考虑如何应用不同的设计方法，但目标是一定的，就是要能够把企业的数据从宏观到微观能够清晰表达，并且能够实现出来。

本文中重点介绍维模型的应用。

ODS设计指南

在ODS的概念定义中，已经描述了ODS的功能和特点，实际上ODS设计的目标就是以这些特点作为依据的。ODS设计与DW设计在着眼点上有所不同，ODS重点考虑业务系统数据是什么样子的，关系如何，在业务流程处理的哪个环节，以及数据抽取接口等问题。

第零步：数据调研

有关数据调研的内容和要求，在《调研规范》文档中做了详细定义，此处不再重复。

第一步：确定数据范围

确定数据范围实际上是对ODS进行主题划分的过程，这种划分是基于对业务系统的调研的基础上而进行的，并不十分关心整个数据仓库系统上端应用需求，但是需要把上端应用需求与ODS数据范围进行验证，以确保应用所需的数据都已经从业务系统中抽取出来，并且得到了很好的组织。一般来讲，主题的划分是以业务系统的信息模型为依据的，设计者需要综合各种业务系统的信息模型，并进行宏观的归并，得到企业范围内的高层数据视图，并加以抽象，划定几个逻辑的数据主题范围。在这个阶段，以ER模型表示数据主题关系最为恰当。

第二步：根据数据范围进行进一步的数据分析和主题定义

在第一步中定义出来了企业范围内的高层数据视图，以及所收集到的各种业务系统的资料，在这一步中，需要对大的数据主题进行分解，并进行主题定义，直到每个主题能够直接对应一个主题数据模型为止。在这个阶段，将把第一步生成的每个ER图中的实体进行分解，分解的结果仍以ER表示为佳。

第三步：定义主题元素

定义维、度量、主题、粒度、存储期限

定义维的概念特性：

维名称，名称应该能够清晰表示出这个维的业务含义。

维成员，也就是这个维所代表的具体的数据，

维层次，维成员之间的隶属与包含的层次关系，每个层次需要定义名称

定义度量的概念特性：

度量名称，名称应该能够清晰标书这个度量的业务含义

定义主题的概念特性：

主题名称和含义，说明该主题主要包含哪些数据，用于什么分析；

主题所包含的维和度量；

主题的事实表，以及事实表的数据。

定义粒度：

主题中事实表的数据粒度说明，这种粒度可以通过对维的层次限制加以说明，也可以通过对事实表数据的业务细节程度进行说明。

定义存储期限：

主题中事实表中的数据存储周期。

第四步：迭代，归并维、度量的定义

在ODS中，因数据来自于多个系统，数据主题划分时虽然对数据概念进行了一定程度上的归并，但具体的业务代码所形成的各个维、以及维成员等还需要进一步进行归并，把概念统一的维定义成一个维，不允许同一个维存在不同的实体表示（象不同的业务系统中一样）。

第五步：物理实现

定义每个主题的数据抽取周期、抽取时间、抽取方式、数据接口，抽取流程和规则。

物理设计不仅仅是ODS部分的数据库物理实现，设计数据库参数、操作系统参数、数据存储设计之外，有关数据抽取接口等问题必须清晰定义。

DW设计指南

尽管我们看到过很多关于“不考虑应用，先建立数据平台”的说法，但建立一个“万能的”东西是不可能的，所以数据仓库的设计必须参照应用范围、应用类型，例如要考虑到系统用于报表、OLAP、数据挖掘的哪些模型等等，不同的应用对数据仓库的设计有不同的要求。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据，数据仓库的这几个特征的含义在这里不具体多介绍，但本人要说明如何实现这些特性。

在数据仓库的设计中时刻不能忘记的几个问题列举如下：

1、数据粒度和数据组织

在数据仓库的每个主题，都必须知道这个主题所限定的维的层次、事实数据的粒度；事实数据存储的期限，“过期”的数据的处理方法。

2、维和度量的唯一性和公用性

千万不要在不同的主题中定义多个表示同一内容的维，尤其对于业务代码类型的维，如果一个业务代码形成了多个维表，那么在元数据维护过程中将困难重重。在整个系统范围内，要不断检视维定义是否唯一，如果有可能，一个维表要尽量被多个主题引用。

3、数据粒度一旦变粗，就要考虑多个主题的融合汇总

在数据仓库中，我们出于数据组织的规则、业务的要求、性能的要求，都可能对一个主题的事实数据进行汇总，形成粒度较粗的事实数据，但这时候我们往往忘记了粒度变粗的事实数据为最终的用户提供了更宏观的数据视图，这种宏观的数据视图当然需要进行跨主题的数据融合才能更加具有应用的价值。

4、不论如何归并，需要保持数据之间的联系

在数据仓库中，不同主题的数据之间的物理约束或许不再存在，但无论这些数据如何变化，要知道必须有一些“键”在逻辑上保持着不同数据之间的联系，这样就可以保证有联系的主题数据之间可以进行汇总以支持未知的应用，否则数据仓库的数据是一潭死水，不可能灵活支持各种应用的。

数据仓库设计可以自底向上地进行，也就是说从汇总ODS数据入手，逐渐过渡到应用主题上面去（也就是说，ODS里面的数据主题域与DW中的分析主题完全不是一回事）。我们仍然按部就班地逐项设计，这样并不是完全限定设计思路和步骤，但可以有效地提醒设计

者有哪些事情要做。

第一步：对ODS中的各个主题的事实数据进行时间上的汇总

ODS的事实数据是纯细节的交易数据，进入ODS的第一步就是要按照时间维进行汇总，以实现初步的信息沉淀。这种汇总不是只进行一次，而是要制定下来汇总的级别，比如日汇总信息保留3个月，月汇总信息保留2年，年汇总信息长期保存（当然在时间粒度变粗的同时一般都伴随着其他维粒度的变粗或者舍弃），我们最终一定要定义到何种程度的数据可以在数据仓库中永久保存为止的地步。

第二步：按照业务逻辑的规则，对数据进行归并

把ODS中不同主题中的表示相同业务的数据（来自不同的业务系统）进行归并，例如一般企业的客服系统（Call Center）都受理一部分业务，而这些业务受理与在营业厅或销售店的受理是一样的，因此这类数据要归并到一起。

第三步：把包含细节过多的交易记录进行拆分

事实上，一个交易记录所包含的信息内容非常丰富，往往超越了某个人或部门的分析需求，但不同的人有不同的关注点，因此为提高性能起见，我们需要把一个长记录包含的信息进行分析、分解、汇总。例如在电信企业中，经过二次批价后的通话详单包含多种信息，经过分析，它包括网络信息、业务类型信息、时间信息、地理信息、费用信息这样几个类别的信息，而每一类信息都由几个字段来进行记录。这些不同类别的信息是很少有人都同时关心的，一般来说网管部门关心网络信息，市场部门关心业务类型信息，而时间信息和地理信息恰是所有部门都需要的。按照这样的情况，我们把一条话单按照信息内容进行拆分，拆分后进行汇总归并，以支持不同部门的分析要求。当然，对于数据挖掘应用，可能同时关心所有的信息以发掘不同信息之间的关系，但这种情况一则很少，二则真正的数据挖掘更多的时候依赖于交易细节数据，也就是说，对于专题问题的研究可以从ODS中进行数据的再次处理。

第四步：汇总、再汇总

汇总的问题决不仅仅是为了提高性能而做的事情（当然汇总能够有效提高性能），但汇总同时意味着更高程度的综合，在这个过程中，我们会发现与ODS系统设计过程相反，我们从细节走向了宏观，在ODS中我们初步确定了企业信息模型，对企业信息模型进行初步分解，再分解、再分解，得到了一个个的主题；在数据仓库中，我们从一个个的主题开始，综合、再综合，我们沿着与ODS相反的方向，走向了企业的宏观数据视图。事实上在DW设计中，汇总、综合的终极目标，是要在最后把多个主题汇总成为一个大的主题，而这个主题所包含的维度和度量就是这个企业运行的命脉指标，是企业老板所最为关注的那几个指标。

数据仓库模型的设计

2.5数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内

数据仓库设计指南

数据仓库设计指南在一般的数据仓库应用系统中，根据系统体系结构的不同，数据仓库设计的内容和范围不尽相同，并且设计方法也不尽相同，下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同，并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法。GV1 =p}` 在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。M)_m= }d 根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。_R)tJ Ro ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。4\&P~kI 一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用：#:1< R\H6m 1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。[t"C/;S! 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。,8mPV{U KU 2）转移一部分业务系统细节查询的功能 Cr

数据库与数据仓库的区别是什么

数据库与数据仓库的区别是什么简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。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帐。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，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。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。 “与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。 “不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库

数据仓库-系统设计说明书

归一大数据平台数据仓库系统设计说明书受控不受控

修改变更记录：

目录 1引言 (5) 1.1文档编制目的 (5) 1.2背景 (6) 1.3词汇表 (6) 1.4参考资料 (6) 2总体设计 (7) 2.1软件体系结构 (7) 2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。 2.3系统物理结构 (7) 2.4技术路线 (8) 3系统接口设计 (8) 3.1用户接口 (8) 4子系统/模块设计 (8) 4.1数据仓库 (8) 4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8) 4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10) 4.1.3IDL(宽表)层设计 (11) 4.1.4PDL(应用)层设计 (12) 4.1.5PUB(维度)层设计 (15) 4.1.6数据导出设计 (16) 5数据结构与数据库设计 (17) 6外部存储结构设计 (17) 7故障处理说明 (17) 8尚需解决的问题 (18)

编写指南：本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。描述系统整体情况。如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不

ORACLE 数据库管理系统介绍

ORACLE 数据库管理系统介绍 1.ORACLE的特点: 可移植性ORACLE采用C语言开发而成，故产品与硬件和操作系统具有很强的独立性。从大型机到微机上都可运行ORACLE的产品。可在UNIX、DOS、Windows等操作系统上运行。可兼容性由于采用了国际标准的数据查询语言SQL，与IBM的SQL/DS、DB2等均兼容。并提供读取其它数据库文件的间接方法。可联结性对于不同通信协议，不同机型及不同操作系统组成的网络也可以运行ORAˉCLE数据库产品。 2.ORACLE的总体结构（1）ORACLE的文件结构一个ORACLE数据库系统包括以下5类文件:ORACLE RDBMS的代码文件。数据文件一个数据库可有一个或多个数据文件，每个数据文件可以存有一个或多个表、视图、索引等信息。日志文件须有两个或两个以上，用来记录所有数据库的变化，用于数据库的恢复。控制文件可以有备份，采用多个备份控制文件是为了防止控制文件的损坏。参数文件含有数据库例程起时所需的配置参数。（2）ORACLE的内存结构一个ORACLE例程拥有一个系统全程区（SGA）和一组程序全程区（PGA）。 SGA（System Global Area）包括数据库缓冲区、日志缓冲区及共

享区域。 PGA（Program Global Area）是每一个Server进程有一个。一个Server进程起动时，就为其分配一个PGA区，以存放数据及控制信息。（3）ORACLE的进程结构ORACLE包括三类进程: ①用户进程用来执行用户应用程序的。 ②服务进程处理与之相连的一组用户进程的请求。 ③后台进程ORACLE为每一个数据库例程创建一组后台进程，它为所有的用户进程服务，其中包括: DBWR（Database Writer）进程，负责把已修改的数据块从数据库缓冲区写到数据库中。LGWR（Log Writer）进程，负责把日志从SGA中的缓冲区中写到日志文件中。 SMON（System Moniter）进程，该进程有规律地扫描SAG进程信息，注销失败的数据库例程，回收不再使用的内存空间。PMON （Process Moniter）进程，当一用户进程异常结束时，该进程负责恢复未完成的事务，注销失败的用户进程，释放用户进程占用的资源。 ARCH（ARCHIVER）进程。每当联机日志文件写满时，该进程将其拷贝到归档存储设备上。另外还包括分布式DB中事务恢复进程RECO和对服务进程与用户进程进行匹配的Dnnn进程等。 3.ORACLE的逻辑结构构成ORACLE的数据库的逻辑结构包括: （1）表空间

数据仓库的开发设计过程

数据仓库之路 FAQ FAQ目录一、与数据仓库有关的几个概念 (3) 1.1 目录 (3) 二、数据仓库产生的原因 (8) 三、数据仓库体系结构图 (11) 四、数据仓库设计 (12) 4.1 数据仓库的建模 (12) 4.2 数据仓库建模的十条戒律： (13) 五、数据仓库开发过程 (14) 5.1 数据模型的内容 (14) 5.2 数据模型转变到数据仓库 (14)

5.3 数据仓库开发成功的关键 (15) 六、数据仓库的数据采集 (16) 6.1 后台处理 (17) 6.2 中间处理 (17) 6.3 前台处理 (18) 6.4 数据仓库的技术体系结构 (18) 6.5 数据的有效性检查 (20) 6.6 清除和转换数据 (20) 6.7 简单变换 (22) 6.8 清洁和刷洗 (24) 6.9 集成 (25) 6.10 聚集和概括 (27) 6.11 移动数据 (27) 七、如何建立数据仓库 (30) 7.1 数据仓库设计 (31) 7.2 数据抽取模块 (32) 7.3 数据维护模块 (33)

一、与数据仓库有关的几个概念 1.1 目录 ?Datawarehouse ?Datamart ?OLAP ?ROLAP ?MOLAP ?ClientOLAP ?DSS ?ETL ?Adhocquery ?EIS ?BPR ?BI ?Datamining ?CRM ?MetaData Data warehouse 本世纪80年代中期，“数据仓库之父”William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓

数据仓库数据库设计的心得总结

数据仓库数据库设计的心得总结数据仓库是企业商业智能分析环境的核心，它是建立决策支持系统的基础。一个良好的数据仓库设计应该是构建商业智能和数据挖掘系统不懈的追求。下面把数据仓库数据库设计的心得做一小结。一透彻理解数据仓库设计过程商业智能和数据挖掘归根到底是“从实践中来，到实践中去”。也就是说现实需求决定系统需求，业务数据决定系统构架，最终使用的时候又必须作用于现实需求，同时通过决策的行为影响业务。那么可以把数据仓库的设计看做是前一部分，即“从实践中来”，数据仓库的应用可以看做是“到实践中去”。把“从实践中来”这个过程进行抽象，数据仓库的设计就是“客观世界→主观世界→关系世界”的过程。在前面几节完成了6个任务：选择被建模主题的商业过程、确定事实表的粒度、区分每一个事实表的维和层、区分事实表的度量、确定每一个维表的属性、在D BMS中创建和管理数据仓库。实际上这些任务都可以归结到从客观世界到关系世界的过程。那么把这个过程再进行归纳，可以得到如图3-61所示的综合了模型、方法和过程的示意图。图3-61 数据仓库设计过程的模型和方法示意图二把握设计的关键环节

如果将时间、精力、金钱和人事优先花在前面的20%，那么这20%会创造出80% 的价值。这就是有名的2/8原则。下面将介绍在数据仓库设计中，哪些因素是属于这20%的范围。 1．需求需求分析在任何如见项目中都是最为重要的因素之一。企业模型是从企业的各个视点对企业数据需求及数据间关系的抽象。通过将企业模型映射到数据库系统，可以很快地了解现有数据库系统完成了企业模型中的哪些部分，还缺少哪些部分。然后再将企业模型映射到数据仓库系统，发现企业需要的（或可以构造的）主题。通过这样的过程完成对企业数据需求和现有数据的了解，达到明了原有系统和需要建设的主题域间共性的目的。 2．关键性能指标（KPI）一般而言，一个决策支持系统最重要的就是要呈现决策数据。而KPI就是决策过程中要显示的数据结果的部分，如销售数量、销售金额、毛利和运费等数值部分的数据。这些KPI是通过与相关的维表进行连接而映射出来的。在分析星形模式时，往往要首先确定KPI。 3．信息对象信息对象是指在每个分析过程中那些会影响到决策的因素。以销售分析为例，时间、产品、员工与客户就是影响决策的大因子，而每个因子又可以分离出多个分层结构，如时间可分为年、季度、月、周和日等，员工可分为年龄层、年龄、年薪层、年薪和员工所在城市等，也就是影响决策的详细因子。这些都是信息对象。从这里我们可以看出，每个大因子如时间、产品、员工与客户等就可以构成如时间维表、产品维表、员工维表与客户维表等。而时间维表又可分为年、季度和日等字段。在分析和设计这些信息对象组成的维度时，需要注意维的唯一性和公用性，千万不要在不同的主题中定义多个表示同一内容的维，如果有可能，一个维表要尽量被多个主题共享。 4．数据粒度在数据仓库的每个主题中，都必须考虑事实数据的粒度。粒度的具体划分将直接影响到数据仓库中的数据量及查询质量。在数据仓库开始进行分析时。就需要建立合适的数据粒度模型，指导数据仓库设计和其他问题的解决。如果数据粒度定义不当，将会影响数据仓库的使用效果，使数据仓库达不到设计数据仓库的目的。 5．数据之间的联系在数据仓库中，不同主题的数据之间的物理约束或许不再存在，但无论这些数据如何变化，要知道必须有一些“键”在逻辑上保持着不同数据之间的联系，这样

ORACLE数据库简介

1ORACLE数据库简介一、概论 ORACLE 是以高级结构化查询语言(SQL)为基础的大型关系数据库，通俗地讲它是用方便逻辑管理的语言操纵大量有规律数据的集合。是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)体系结构的数据库之一。二、特点 1、ORACLE7.X以来引入了共享SQL和多线索服务器体系结构。这减少了ORACLE 的资源占用，并增强了ORACLE的能力，使之在低档软硬件平台上用较少的资源就可以支持更多的用户，而在高档平台上可以支持成百上千个用户。 2、提供了基于角色(ROLE)分工的安全保密管理。在数据库管理功能、完整性检查、安全性、一致性方面都有良好的表现。 3、支持大量多媒体数据，如二进制图形、声音、动画以及多维数据结构等。 4、提供了与第三代高级语言的接口软件PRO*系列，能在C,C++等主语言中嵌入 SQL语句及过程化(PL/SQL)语句，对数据库中的数据进行操纵。加上它有许多优秀的前台开发工具如 POWER BUILD、SQL*FORMS、VISIA BASIC 等，可以快速开发生成基于客户端PC 平台的应用程序，并具有良好的移植性。 5、提供了新的分布式数据库能力。可通过网络较方便地读写远端数据库里的数据，并有对称复制的技术。三、存储结构 1、物理结构 ORACLE数据库在物理上是存储于硬盘的各种文件。它是活动的，可扩充的，随着数据的添加和应用程序的增大而变化。下图为ORACLE数据库扩充前后在硬盘上存储结构的示意图：

2、逻辑结构 ORACLE数据库在逻辑上是由许多表空间构成。主要分为系统表空间和非系统表空间。非系统表空间内存储着各项应用的数据、索引、程序等相关信息。我们准备上马一个较大的ORACLE应用系统时，应该创建它所独占的表空间，同时定义物理文件的存放路径和所占硬盘的大小。下图为ORACLE数据库逻辑结构与物理结构的对照关系：四、分布式数据库管理介绍 1、原理物理上存放于网络的多个ORACLE数据库，逻辑上可以看成一个单个的大数据库。用户可以通过网络对异地数据库中的数据同时进行存取，而服务器之间的协同处理对于工作站用户及应用程序而言是完全透明的：开发人员无需关心网络的连接

大数据仓库建设方案设计

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

Oracle数据库简介

oracle数据库是一种大型数据库系统，一般应用于商业，政府部门，它的功能很强大，能够处理大批量的数据，在网络方面也用的非常多。不过，一般的中小型企业都比较喜欢用SQL数据库系统，它的操作很简单，功能也非常齐全。只是比较oracle 数据库而言，在处理大量数据方面有些不如。 Oralce数据库的发展历程 Oralce数据库简介 Oracle简称甲骨文，是仅次于微软公司的世界第二大软件公司，该公司名称就叫Oracle。该公司成立于１９７9年，是加利福尼亚州的第一家在世界上推出以关系型数据管理系统（RDBMS）为中心的一家软件公司。 Oracle不仅在全球最先推出了RDBMS，并且事实上掌握着这个市场的大部分份额。现在，他们的RDBMS被广泛应用于各种操作环境：Windows NT、基于UNIX系统的小型机、IBM大型机以及一些专用硬件操作系统平台。事实上，Oracle已经成为世界上最大的RDBMS供应商，并且是世界上最主要的信息处理软件供应商。由于Oracle公司的RDBMS都以Oracle为名，所以，在某种程度上Oracle己经成为了RDBMS的代名词。 Oracle数据库管理系统是一个以关系型和面向对象为中心管理数据的数据库管理软件系统，其在管理信息系统、企业数据处理、因特网及电子商务等领域有着非常广泛的应用。因其在数据安全性与数据完整性控制方面的优越性能，以及跨操作系统、跨硬件平台的数据互操作能力，使得越来越多的用户将Oracle作为其应用数据的处理系统。 Oracle数据库是基于“客户端／服务器”模式结构。客户端应用程序执行与用户进行交互的活动。其接收用户信息，并向“服务器端”发送请求。服务器系统负责管理数据信息和各种操作数据的活动。 Oracle数据库有如下几个强大的特性：支持多用户、大事务量的事务处理数据安全性和完整性的有效控制支持分布式数据处理可移植性很强 Oracle大体上分两大块，一块是应用开发，一块是系统管理。开发主要是写存储过程、触发器什么的，还有就是用Oracle的Develop工具做form。有点类似于程序员，需要有较强的逻辑思维和创造能力。管理则需要对Oracle 数据库的原理有深刻的认识，有全局操纵的能力和紧密的思维，责任较大，因为一个小的失误就会丢失整个数据库，相对前者来说，后者更看重经验。 Oracle数据库服务器： Oracle数据库包括Oracle数据库服务器和客户端 Oracle Server是一个对象一关系数据库管理系统。它提供开放的、全面的、和集成的信息管理方法。每个Server由一个 Oracle DB和一个 Oracle Server实例组成。它具有场地自治性（Site Autonomy）和提供数据存储透明机制，以此可实现数据存储透明性。每个 Oracle数据库对应唯一的一个实例名SID，Oracle数据库服务器启动后，一般至少有以下几个用户：Internal，它不是一个真实的用户名，而是具有SYSDBA优

Oracle数据仓库-电信行业应用案例

转眼，从事电信行业BI/DW已经有三年时间了，一直想写点东西，给大家共同分享，感谢ERP 100给我了一个展示的平台！连载时间：一周一篇连载提纲: 第一篇数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战第二篇选择数据仓库平台的考虑第三篇选择Oracle产品的原因第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则及整体规划的实现第五篇整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法第六篇数据仓库的效益、成本和风险控制第七篇数据模型设计方法第八篇构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分第九篇数据抽取策略、数据抽取过程管理、对脏数据的管理、数据去重及元数据管理及第十篇典型的应用流程、主题分析及应用推广方法（第一篇）数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战 1 数据仓库项目建设目标: 建立统一的数据信息平台，实现客户资料和生产数据的集中存储。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术为市场营销和客户服务工作提供有效的支撑: 2 目前系统规模: 包含12个月的话单；数据库容量为65TB,其中原始数据为25TB；最大的表包含1800亿话单

3 项目面临的技术挑战: 数据存储－系统要求存储12－18个月的详单数据；数据装载－按小时装载详单数据，要求每天在8小时内装载5亿条详单；高峰时一个小时装载6500万条详单；在8小时内同时完成1亿7000万个汇总操作数据访问－支持680个并发用户，支持8000个系统用户;5%的预定义查询操作在5秒钟内完成;每秒钟23个查询操作 Sina微薄互动地址：https://www.sodocs.net/doc/c61182503.html,/2186879022/zDx5x29Cw 感谢大家的参与和鼓励，pathwide的建议很好，下面列举出该连载的计划提纲，如下：连载周期:一周一篇连载提纲：第一篇数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战第二篇选择数据仓库平台的考虑第三篇选择Oracle产品的原因第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则及整体规划的实现第五篇整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法第六篇数据仓库的效益、成本和风险控制第七篇数据模型设计方法第八篇构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分第九篇数据抽取策略、数据抽取过程管理、对脏数据的管理、数据去重及元数据管理及第十篇典型的应用流程、主题分析及应用推广方法希望大家积极参与，共同分享BI/DW的项目经验，同时，有不到位的地方，还请大家多多指正，谢谢！选择数据仓库平台时的考虑 4 选择数据仓库平台时的考虑 4.1 强大的ETL支持能力－支持按小时的数据装载 4.2 高效的数据访问－硬件的支持:多CPU 大内存并发处理分区技术索引技术数据库内置分析能力 4.3 高可用性7 * 24小时不间断运行 4.4 数据访问每秒钟23到100个并发查询操作; 95%的查询在1秒内完成 4.5 数据表分区－混合分区按地区建立列表分区；按时间建立范围分区； 4.6 可传输的表空间操作系统文件的直接复制；不需要数据的导入、导出

提升数据保护：Oracle数据仓库的实时数据采集

提升数据保护：Oracle数据仓库的实时数据采集在使用数据仓库软件时，最常见的约束之一是源系统数据批量提取处理时的可用时间窗口。通常，极其耗费资源的提取流程必须在非工作时间进行，而且仅限于访问关键的源系统。低影响实时数据整合软件可以释放系统的批处理时间。当提取组件使用非侵入式方法时，如通过读取数据库事务日志，只会捕捉发生变化的数据，不会对源系统产生影响。因此，数据提取流程可以在任意时段全天候执行，即使用户在线也可以。当以实时方式提取数据时，虽然必须改变数据采集流程中各个元素支持实时数据的方式，但是这些数据可以带来不一般的业务价值。而且，这些数据必须得到有效的保护，同时也很难针对这些不停变化的数据应用灾难恢复和备份技术。但是，在数据仓库中应用实时数据整合的技术也可以进一步保护数据。毕竟，实时移动数据的技术也可以实时操作数据，从而形成一个数据保护技术入口。但是，变化数据的速度和效率可能会受制于数据保护流程的延迟。

这意味着，在转到整合数据仓库的主动数据采集模式时，首要考虑的问题之一是数据经过IT系统的流程和可能产生的延迟。换而言之，实时数据整合要求理解变化的数据，以及促进或妨碍这种变化的组件。显然，企业希望保护他们的数据。然而，随着数据容量需求的增长，存储技术也成为业务持续性依赖的重要业务资产。而且，随着实时分析成为业务流程的一部分，它也归入到业务持续性的范畴之中。实现数据安全性和持续性的最基本方法是硬件或软件复制，它会自动保存第二个关键数据副本。此外，自行创建或基于开源软件创建的备份方法也不存在。企业级数据管理应用主要涉及5个重要领域：灾难恢复、高可用性、备份、数据处理性能和更高级数据库移植。这促使IT不停地追寻先进技术，如实现数据整合及其相关基础架构元素。此外，这些战略投资能够提供符合预算的资源，在加快实时技术应用的同时，提高投资回报和修正实时数据整合项目的商业提案。

数据仓库设计文档模板

数据仓库设计与实现学号 128302106 姓名江晨婷成绩教师张丹平二O一五年四月

数据仓库建设方案设计与实现摘要：本文以博士学位调查为基础，创建方案，设计与实现数据仓库，通过对当前各种主流数据仓库软件在性能、价格等方面的对比，充分考虑统计业务、单位数量等实际情况，本系统决定采用SQL Server 2005数据仓库软件来构建综合信息分析系统的数据仓库。关键词：数据仓库；联机分析；数据挖掘；博士学位一、概述数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 1.数据仓库设计根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 2.数据抽取根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 3.数据管理数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。二、博士学位授予信息年度数据统计分析 1.按主管部门统计从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示

数据仓库和数据库

数据仓库和数据库有什么区别？通常情况下基于业务数据库数据分析人员也能完成数据分析需求，但是为什么要建数据仓库？没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。业务数据库主要是为业务操作服务的，虽然可以用于分析，但需要很多额度的调整。一，业务数据库中存在的问题基于业务数据库来做分析，主要有以下几个问题：结构复杂，数据脏乱，难以理解，历史缺失，数据量大时查询缓慢。结构复杂业务数据库通常是根据业务操作的需要进行设计的，遵循3NF范式，尽可能减少数据冗余。这就造成表与表之间关系错综复杂。在分析业务状况时，储存业务数据的表，与储存想要分析的角度表，很可能不会直接关联，而是需要通过多层关联来达到，这为分析增加了很大的复杂度。数据脏乱因为业务数据库会接受大量用户的输入，如果业务系统没有做好足够的数据校验，就会产生一些错误数据，比如不合法的身份证号，或者不应存在的Null值，空字符串等。理解困难业务数据库中存在大量语义不明的操作代码，比如各种状态的代码，地理位置的代码等等，在不同业务中的同一名词可能还有不同的叫法。这些情况都是为了方便业务操作和开发而出现的，但却给我们分析数据造成了很大负担。各种操作代码必须要查阅文档，如果操作代码较多，还需要了解储存它的表。同义异名的数据更是需要翻阅多份文档。缺少历史出于节约空间的考虑，业务数据库通常不会记录状态流变历史，这就使得某些基于流变历史的分析无法进行。比如想要分析从用户申请到最终放款整个过程中，各个环节的速度和转化率，没有流变历史就很难完成。大规模查询缓慢当业务数据量较大时，查询就会变得缓慢。二，数据仓库解决方案上面的问题，都可以通过一个建设良好的数据仓库来解决。业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。而数据仓库则是面向分析的，主要服务于我们分析人员。评价数据仓库做的好不好，就看我们分析师用得爽不爽。因此，数据仓库从产品设计开始，就一直是站在分析师的立场上考虑的，致力于解决使用业务数据进行分析带来的种种弊端。数据仓库解决的问题结构清晰，简单数据仓库不需要遵循数据库设计范式，因此在数据模型的设计上有很大自由。数据模型一般采用星型模型，表分为事实表和维度表两类。其中事实表位于星星的中心，存储能描述业务状况的各种度量数据。

Oracle数据仓库中的OLAP及ODM技术分析

１Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术在传统的数据仓库技术中，数据访问技术经常分为两部分，复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器，而复杂度较高的联机分析处理应用（ＯＬＡＰ）程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能，查询性能更好，但系统的维护十分困难。多维数据库需要从数据仓库复制数据，获取数据的时间延迟相当长，并需要独立的管理过程，专门的数据建模、ＥＴＬ过程、安全措施和灾难恢复方案。特别是当数据仓库的容量迅速膨胀时，系统性能会急剧下降，使数据访问应用变得不可使用。１．１ＯＬＡＰ的体系结构Ｏｒａｃｌｅ数据库作为数据仓库的核心和引擎，它集成了ＯＬＡＰ，Ｏｒａｃｌｅ数据库的ＯＬＡＰ选项是一种可用的关系多维数据库。多维技术和关系技术共存在同一平台上，实现了数据可管理性和分析能力之间的平衡。通过对ＳＱＬ的扩充以及在关系数据库中提供ＯＬＡＰ功能，支持复杂分析查询和提供卓越性能的同时，简化了数据迁移过程并降低了维护数据的费用。１．２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中ＯＬＡＰ的相关特点与传统的多维数据库相比，它集成了ｏｒａｃｌｅ数据库管理系统的优势。（１）由于ＯＬＡＰ集成在Ｏｒａｃｌｅ数据库中，将所有的管理任务整合到单一的数据库中，从而简化了管理。（２）Ｏｒａｃｌｅ数据库提供了基于角色的权限管理，没有授权的用户是无法访问Ｏｒａｃｌｅ数据库的。数据库中的所有数据，包括ＯＬＡＰ数据，都得到了单一安全策略的保护。所有的用户都被定义在单一的用户目录中，通过标准的Ｏｒａｃｌｅ安全功能，例如ＧＲＡＮＴ和ＰＲＩＶＩＬＥＧＥ来分配权限。（３）Ｏｒａｃｌｅ数据库是能够对关系和多维数据同时提供ＳＱＬ和ＯＬＡＰＡＰＩ访问的数据库。应用程序开发者可选择使用ＯＬＡＰＡＰＩ的计算和多维数据功能，或使用标准的ＳＱＬ访问多维数据，任何ＯＬＡＰ计算都可通过ＳＱＬ进行查询。提供ＡｎａｌｙｔｉｃＷｏｒｋｓｐａｃｅＭａｎａｇｅ（简称ＡＶＭ）。它是完全集中于分析工作区中维度模型定义和实施的管理工具。通过它可以方便地创建维表及其结构、事实表以及多维数据库与关系数据库之间的映射，并不需要编程就可实现各种运算。如最大、最小、平均、加权平均、比率和求和运算。并通过ｏｒａｃｌｅ提供的ＯＬＡＰＤＭＬ语言，这是一种过程编程语言，可用于表达各种类型的计算、设计自定义分析函数以及控制与多维数据类型相关的数据加载和计算过程。Ｏ－ＬＡＰＤＭＬ集成了大量的分析函数，可用于产生任何类型的多维计算。如汇总、分配／ｎ分摊、数据选择、财务、预测和回归、数学和统计、模型、定制维度成员等函数类型。通过ＳＱＬ和ＰＬ／ＳＱＬ以及ＯＬＡＰＷｏｒｋｓｈｅｅｔ工具可以访问ＯＬＡＰＤＭＬ。２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术数据挖掘可以帮助用户发现在数据中隐含的有用信息和规律。Ｏｒａｃｌｅ数据库中集成了数据挖掘功能，它避免了把大量数据卸载到外部专用分析服务器的复杂过程。所有的数据挖掘功能都嵌入到了Ｏｒａｃｌｅ数据库中，这样，数据准备、模型建立以及模型评估活动都在数据库内进行。ＯＤＭ可通过Ｊａｖａ和ＰＬ／ＳＱＬ应用程序程序员接口（ＡＰＩ）以及数据挖掘客户端访问ＯＤＭ模型构建和模型计分函数，并提供了多种模型建立向导（Ｗｉｚａｒｄ），能够协助业务分析人员和开发人员快速地建立数据挖掘模型和对模型进行检验。Ｏｒａｃｌｅ数据挖掘可以为多种数据挖掘算法提供支持，这些算法包括属性重要性、分类和回归、集群、关联、特性提取、文本挖掘、序列匹配和比对—ＢＬＡＳＴ等算法。３结语随着数据仓库技术的广泛应用，许多数据库厂商纷纷提出数据仓库解决方案。作为全球最大的关系数据库厂商，Ｏｒａｃｌｅ公司也提出了自己的数据仓库解决方案。与传统的数据仓库解决方案相比，Ｏｒａｃｌｅ公司提出了完整的数据仓库架构与集成方案。Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ及ＯＤＭ技术分析 □李发军（西北民族大学榆中校区计算机科学与信息工程学院甘肃?兰州７３０１２４）摘要：本文对Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术，以及Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术进行分析研究。关键词：ＯｒａｃｌｅＯＬＡＰＯＤＭ中图分类号：Ｃ９１４文献标识码：Ａ文章编号：１００７－３９７３（２００７）１０－０８８－１信息化之窗８８科协论坛?２００７年第１０期（下）

数据仓库和Oracle-BI

一、数据仓库和Oracle BI ORACLE数据库11GR2：数据仓库- 网上课程二、甲骨文快递/ OLAP 打不开三、商业智能 1.Oracle商务智能11g的R1：创建分析和仪表盘 2.Oracle商务智能11g的R1：BUILD库 3.Oracle商业智能套件企业版10g第3版：BUILD库 4.Oracle商业智能套件企业版10g第3版：创建报表和仪表板 5.ORACLE BI EE10g第3版：报表/仪表板及商业智能发布加速 6.Oracle商业智能发布11G R1：基本面 7.Oracle商业智能10G：分析概述 8.Oracle BI应用7.9：对于Oracle EBS实施 9.Oracle商业智能套件企业版10g BOOTCAMP 10.Oracle BI应用7.9：开发数据仓库 11.ORACLE的实时决策（RTD）开发 12.ORACLE的实时决策3.0（RTD）开发 13.Oracle商业智能10G：分析概述– RWC 14.Oracle商业智能应用7.9.6实施

15.到Siebel商业分析7.7：第二部分- 网上课程 16.Oracle BI应用7.9：概述- 网上课程 17.到Siebel商业分析7.7：第一部分- 网上课程 18.Data WarehousingOracle商务智能11g的简介：最终用户工具- 网上课程四、数据挖掘打不开五、Oracle Warehouse Builder将10g的 1.Oracle Warehouse Builder中10G：实现部分我 2.Oracle Warehouse Builder中10G：第二部分实施 3.Oracle Warehouse Builder中10G：新功能- 在线课程 4.Oracle9i的仓库构建器：脚本- 网上课程六、Oracle商务智能 1.Oracle商务智能11g的升级和新功能 2.ORACLE BI Discoverer管理员11G：制定一个EUL 3.Oracle商务智能Discoverer Plus中11G：关系型和OLAP数据进行分析 4.Oracle商业智能发布10g第3版：基本面 5.ORACLE BI Discoverer管理员11G：制定一个EUL 6.Oracle商务智能11g的R1：系统管理- 网络课程

数据仓库复习题

第一章概述 1.数据挖掘的定义？（书P2，PPT_P8）从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？（PPT_P14）关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等 3.数据挖掘的常用方法？（P4、PPT_P29）聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等 4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？（书P2-3，PPT_P17-19）确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。 5.数据挖掘与数据仓库的关系（联系和区别）？书P6-7，PPT_P45-46 联系：1，数据仓库为数据挖掘提供了更好的，更广泛的数据源 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

2，数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。 3，数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便 4，数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。 5，数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求 6，数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持区别：数据仓库是一种存储技术，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据，它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的，它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。第二章数据仓库 1.数据仓库的定义数据仓库——是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策定制过程。2.数据仓库数据的四大基本特征：面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 3.数据仓库体系结构有三个独立的数据层次： AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

数据仓库与数据库的区别

数据仓库与数据库的区别数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策面向主题：而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。集成：对原有分散的数据库数据经过系统加工,整理得到的消除源数据中的不一致性相对稳定：一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载、刷新反映历史变化通过这些信息，对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析预测数据仓库建设是一个工程，是一个过程，而不是一种可以购买的产品企业数据处理方式: 以联机事务处理形式信息，以联机分析处理形式处理信息，并利用信息进行决策；在信息应用过程中管理信息。 OLAP基本概念从动态的多维角度分析数据，对数据进行钻取，以获得更为精确的信息数据库设计是信息系统开发和建设中的核心技术。信息技术基础设施的定义 ? ?可以从技术和服务两个角度来定义信息技术基础设施从技术角度来看，信息技术基础设施---运营整个企业所必需的硬件设施和软件系统的集合。

?从服务角度定义信息技术基础设施更为恰当，信息技术基础设施是整个企业范围内由管理层所决定的包括人和技术能力的服务的组合。信息技术的普及性已经达到相当成熟的阶段 ?信息技术本身对企业来说不可或缺；尽管能为整个行业带来彻底的变化，但它已经不能为单个企业提供战略性的竞争优势；因为资源的稀缺性。?另一方面，不同企业应用信息技术的能力差异很大 ?企业在利用信息技术改进业务流程、创新业务、管理技巧