数据仓库技术

数据仓库的概念如图。数据图书馆是存放的地方数据(信息的原材料)。数据 仓库是一个系统，这个系统也用数据来存储东西。(这个有点不清楚:我个人理解数据 Ku和-1仓库都是安装数据的地方。关键区别在于安装的是哪种数据。而数据 仓库则是为了满足分析需要，来源数据是Transform，具体处理过程可以从BillInmon的仓库四个特性的定义中了解。

数据仓库of数据如何定期将常用的技术和方法添加到数据-中？数据仓库数据来自OLTP 数据 library，问题是如何知道哪些数据是经过上次添加过程后新生成的。常用的技术和方法如下:(1)时间戳法:如果数据包含时间戳，则将更新的时间戳添加到新插入或更新的数据记录中，然后只需根据时间戳进行判断即可。但是，并非库中的所有数据都包含时间戳。

使用DELTA文件效率很高，避免了扫描整个数据库，但同样的问题是生成DELTA文件的应用不具有通用性。此外，还有一些方法可以更改应用程序代码，以便应用程序可以在生成新的数据时自动记录它。但是应用有几千个，修改代码非常繁琐，所以这种方法很难实现。(3)前后镜像文件的方法:对数据 library进行提取前后的快照，然后比较两个快照的差异，确定新的数据。

(1)数据Source is数据仓库系统的基础和整个系统的来源。通常包括内部信息和外部信息。内部信息包括存储在RDBMS 数据和各种文档数据中的各种业务流程。外部信息包括各种法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。(2)对数据的存储和管理是整个数据 仓库系统的核心。数据 仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据 仓库的组织管理决定了它不同于传统的数据库，也决定了它对外的数据表达式。

根据主题对现有业务系统进行提取、清理、有效集成和组织。数据 仓库根据数据，覆盖范围可分为企业级数据 /和部门级数据 /。(3) OLAP(联机分析处理)服务器将分析所需的数据有效整合，按照多维模型进行组织，进行多角度、多层次的分析，发现趋势。其具体实现可分为ROLAP(关系联机分析处理)、MOLAP(多维联机分析处理)和HOLAP(混合联机分析处理)。

数据仓库是整合多个数据来源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产和销售的异质性数据库。数据图书馆一般都是单一结构的，不可能把异构的源整合起来做一个统一的接口。所以这样的概念是在数据分析需求达到宏观规模之后产生的。所谓面向事务，面向主题，就是这个意思。事务是数据记录查询的单个任务，其主题是数据分析目标的相关性数据类别。数据 -0/是数据要挖掘的对象规模较大数据必须在挖掘前建立-1仓库。

(2) 数据 仓库为数据采矿提供了新的支撑平台。(3) 数据 仓库它为更好的使用提供了便利数据挖掘这个工具。(4) 数据挖掘为数据 仓库提供了更好的决策支持。(5) 数据发掘对数据数据组织提出了更高的要求。(6) 数据 Mining也为数据 仓库提供了广泛的支持。数据 仓库和数据的区别挖掘(1) 数据 仓库是一种数据存储和。

数据 仓库最根本的特点是物理存储数据，而这些数据并不是最新的和唯一的，而是来自其他数据库。数据 仓库的建立并不是为了取代数据库，而是基于更加全面完善的信息化应用来支持高层的决策分析，而事务处理数据库承担着企业信息化环境下的日常操作，数据 仓库是数据Library技术的新应用，到目前为止，数据 -0。