商务智能系列文章目录
【商务智能】数据预处理
【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
文章目录
- 商务智能系列文章目录
- 前言
- 一、数据仓库 与 传统数据库 区别
- 二、数据仓库系统体系结构
- 三、多维数据模型
-
- 1、星型模式
- 2、雪片模式
- 3、事实星座
- 四、在线分析处理
- 五、多维数据分析操作
- 总结
前言
上一篇博客 【商务智能】数据预处理 中讲解了数据预处理操作 , 本篇博客介绍 数据仓库 , 数据仓库与传统数据库区别 , 多维数据模型 等 ;
一、数据仓库 与 传统数据库 区别
数据仓库特征 :
- 面向主题
- 集成
- 不可更新
- 随时间不断变化
数据仓库定义 : 数据仓库 是 用于 更好地 支持 企业 / 组织 决策分析处理 , 面向主题的 , 集成的 , 不可更新的 , 随时间不断变化的 数据集合 ;
传统的数据库 又称为 操作型数据库 , 如 Oracle , MySQL 等数据库 ;
| 操作型数据 | 分析型数据 |
|---|---|---|
数据粒度 | 细节的 | 综合的 |
数据时效 | 存储瞬间准确 | 过去的历史数据 |
是否只读 | 可更新 | 不可更新 |
需求可知 | 操作时实现知道需求 | 操作时事先不知道需求 |
生命周期 | 生命周期符合 SDLC | 完全不同的生命周期 |
性能要求 | 性能要求高 | 性能要求低 |
操作大小 | 同一时刻操作一个单元的数据 | 同一时刻操作一个集合的数据 |
数据大小 | 单次操作数据量小 | 单次操作数据量大 |
驱动力量 | 事务驱动 | 分析驱动 |
具体用途 | 面向应用 | 面向分析 |
应用场景 | 支持日常操作 | 支持管理需求 |
数据内容 | 业务相关数据 | 决策相关数据 |
数据模型 | 关系,层次结构 | 关系, 多维数据结构 |
数据访问 | 随机读写操作 | 只有查询操作 |
工作负载 | 事物处理量大, 每个事物涉及记录很少 | 查询小, 每次需要查询大量数据 |
事务输出 | 很少 | 很大 |
系统停机 | 灾难性的系统宕机 | 延迟决策 |
二、数据仓库系统体系结构
数据仓库系统体系结构 :
- 数据源
- 集成工具
- 数据仓库
- 数据仓库服务器
- OLAP 服务器
- 元数据
- 元数据管理工具
- 数据集市
- 前台分析工具
三、多维数据模型
多维数据模型 : 从 业务分析 角度 , 对数据进行 逻辑建模 的方法 ; 具有 简单 , 易于理解 , 方便查询 ;
多维数据模型 又称为 维度数据模型 , 由 维度表 和 事实表 构成 ;
1、星型模式
星型模式 : 中间有一个表 , 称为 事实表 , 周围有很多小表 , 这些表称为 维表 ;
星型模式 缺点 :
① 星型模式 不支持 维 的层结构 ;
- 单一维表 : 每个 维 只有一个维表 , 所有的 维层属性 都放在一个表中 , 没有进行规范化 ;
- 单一维表 示例 : 以上述 “商品” 事实表的 时间 对应的维表 为例 , 将 年 , 月 , 日 , 时 , 分 , 秒 等字段放在同一个 维表 中 , 时间维 可以变成 多个维表 , 如只包含 年月日的维表 , 只包含 年 月 的维表 等 ;
② 数据冗余 :
- 数据冗余 : 每个 维表 都要表示所有的层 , 每个层有自己的属性 , 有很多数据冗余 ;
- 数据冗余 示例 : 上述 时间维表 中每个商品 , 都要存储完整的 年 , 月 , 日 , 时 , 分 , 秒 数据 , 实际上商品的 年 , 月 , 等数据 , 很多商品都是相同的 , 只记录一次即可 , 不同所有的商品都记录年月 信息 , 因此产生了大量的冗余数据 ;
③ 不同维层属性名相同查询问题 :
- 不同维层 , 有相同的属性 , 只能使用 换名 方式进行查询 ;
- 不同维层 相同属性示例 : 如 商店 事实表中 , 城市 , 省份 , 国家 , 每个层级都有一个经理 Manager , 当 查询 Manager 属性时 , 直接将 城市经理 , 省份经理 , 国家经理 , 都查询出来了 , 无法查询单独一个级别的经理信息 ;
2、雪片模式
对于 维层次 复杂的维
- 为了 避免 冗余数据占用过多空间
- 为了 支持 不同维层 相同属性 查询
使用多个维表 描述复杂的维 , 这样在 星型模型 的 星的角上 , 出现了分支 , 类似于雪花形状 , 因此这种变种的 星型模型 称为 “雪片模型” ;
雪片模型 优缺点 :
- 雪片模型优点 : 雪片模型的维表是规范化的维表 , 雪片模型维表 易于维护 , 节省存储空间 ;
- 雪片模型缺点 : 雪片模型 查询时 , 需要 进行较多的连接操作 , 影响系统性能 ;
3、事实星座
该模型 比 星型模式 , 雪片模型 更复杂 , 上述两个模型 , 只有一个事实表 , 但是 在事实星座模型中 , 有多个事实表 , 两个事实表 , 可能公用一些维表 ;
四、在线分析处理
在线分析处理 : 一类软件技术 , 分析人员 , 管理人员 利用该技术 , 从 多种视角 , 通过 快速 , 一致 , 交互 的访问数据 , 达到 对数据洞察 ;
五、多维数据分析操作
多维数据分析操作 :
切片 : 在 数据方体 某一维 , 选定一个 维成员 ;
切块 : 在 数据方体 某一维 , 选定 某个区间的 维成员 ;
旋转 : 改变 数据方体 维次序 ;
下钻 : 分析过程中 , 用户需要从 更多维 或者 某个维更细层次上 观察数据 , 前者 增加更多的维 , 后者 在现有维上钻取到更细一层的数据 ;
上卷 : 分析过程中 , 用户需要从 更少维 或者 某个维更粗层次上 观察数据 , 前者 减少一个维后分析 , 后者 上卷到现有的某个维的更高层次进行分析 ;
总结
本博客中从各个角度分析了 数据仓库 与 数据块 的区别 , 简要介绍了数据仓库体系结构 , 多维数据模型的三种模型结构 , 以及在多维数据模型中的数据分析操作 ;
