BigData19:数据仓库

数据仓库技术

数据仓库与OLAP

• 数据仓库的作用
• 存储经过加工处理的决策需要的数据
• 查询和决策分析的依据
 

原始数据与导出数据

• 原始数据可以更新，导出数据不可以更新。

• 原始数据（当前值数据）

• 导出数据（历史数据）

操作性数据（DB数据）和分析型数据（ DW数据）

数据生产型系统VS 数据分析型系统

数据仓库概念

• Data Warehouse，面向主题、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

• 面向主题

主题是数据的归类标准 高层次

• 集成的

多维数据

注意这里的维和空间的多维区别

• 维：维是人们观察数据的特定角度

• 变量/度量/事实

• 维的层次

• 多维数组

• 数据单元

OLAP概念

• 联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）

• OLAP基于数据仓库多维模型的基础上实现面向分析的各类操作集合

• 星型模式
• ER图向多维表转换

OLAP多维联机分析操作

• 钻取

• 上卷

• 切片

• 切块

• 旋转

OLAP目标

• 存取大量数据，包含聚集的数据

• 按层次对比不同时间周期的聚集数据

• 不同方式表现数据

• 数据元素之间的复杂计算

• 快速的响应用户查询