Oracle 数据仓库设计与应用

数据仓库是企业信息技术中的重要组成部分，专门用于存储和管理大规模历史数据，以支持高效的数据分析和决策。清华大学出版的《数据仓库教程》由陈文伟教授撰写，系统介绍了数据仓库的核心理论、设计原则及实际应用。书中详细解释了数据仓库与在线事务处理系统的区别，强调了其在决策支持方面的重要性。涵盖了数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模（星型模型、雪花模型）、以及现代工具如云数据仓库和大数据处理框架对数据仓库的影响。此外，还探讨了性能优化策略和实际案例，帮助读者理解和应用所学内容。通过本书，读者能够全面掌握数据仓库的设计与实施，提升数据驱动决策的能力。

数据处理的分类，数据仓库的历史、概念及特点，数据仓库系统的体系结构以及数据仓库的实际应用。

数据仓库的概念涵盖了主题领域的标识和关系，明确了模型的边界，实现了原始数据与导出数据的有效分离。在每个主题领域中，键码属性及其分组关系被清晰定义，处理多重出现的数据及其类型。

设计具有可扩展性、通用性、用户友好操作界面和统一元数据管理的数据ETL系统，并在石化企业中应用。

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型

《数据仓库原理、设计与应用》电子教案非常出色

在云端数据存储的领域，元数据、计算和存储的分离是实现高可用、高并发和良好扩展性的关键。这种新型对象存储系统有望取代传统的HDFS。

仓库管理通过外购工具或自定义程序实现数据仓库管理，自动化程度决定了程序复杂性。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。