数据仓库与OLAP概述

OLTP与OLAP数据仓库比较

OLTP面向操作人员，支持事务型操作；OLAP面向决策人员，支持分析性管理需求。OLTP数据为当前值和细节，OLAP数据为历史值和综合值。OLTP处理小量数据，OLAP处理大规模数据。OLTP关注事务吞吐量，OLAP关注查询吞吐量和响应时间。

算法与数据结构 5 2024-04-30

OLAP概述-数据仓库与数据挖掘的基本原理及应用

1960年代，关系数据库的创建者E.F.Codd提出了关系模型，推动了在线事务处理（OLTP）的发展，以表格形式而非文件方式存储数据。1993年，E.F.Codd引入OLAP概念，认为OLTP无法满足终端用户对数据库查询分析的需求。针对大型数据库的简单SQL查询也无法满足用户分析需求。决策者需要大量计算才能得出结果，并非所有查询结果都能满足决策者需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

数据挖掘 3 2024-07-16

OLTP与OLAP-第3章数据仓库

OLTP与OLAP 1.OLTP（OnLine Transaction Processing)—联机事务处理系统，它是事件驱动、面向应用的。例如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。其特点是：对响应时间要求非常高；用户数量非常庞大，主要是操作人员；数据库的各种操作基于索引进行t关系数据库满足了联机事务处理（OLTP）的要求

算法与数据结构 1 2024-08-01

数据仓库与OLAP技术的实现及优势

数据仓库是专为决策支持和分析设计的数据库系统，填补了传统数据库在复杂分析需求方面的不足。它源自对大型数据库系统的研究，为OLAP和数据挖掘提供平台，支持企业决策制定。数据仓库的关键特性包括面向主题、集成的数据整合、非易失性和时间变化，以反映数据随时间的演变。在实际应用中，数据仓库解决了信息孤岛问题，实现了数据的深度整合和统一管理。通过数据清洗、转换和加载等步骤，结合多维数据模型和性能优化策略，数据仓库有效支持了OLAP技术的快速交互式分析能力。

数据挖掘 0 2024-10-09

Druid 实时 OLAP 数据仓库架构解析

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

Hadoop 3 2024-04-30

数据仓库、OLAP和数据挖掘技术指南

本课件全面涵盖数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术及其应用工具。共包含499页内容，提供了详尽的介绍、案例研究和实用指导。

数据挖掘 3 2024-05-13

数据仓库设计方法与建模概述

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

数据挖掘 2 2024-05-24

现代数据仓库概述

数据仓库是信息系统中的重要组成部分，用于集成和存储企业数据，支持决策制定和分析过程。它的发展历史可以追溯到几十年前，随着信息技术的进步，数据仓库的定义和功能不断演变和扩展。构建一个有效的数据仓库需要深入了解数据模型、ETL（抽取、转换、加载）流程等基础知识。

SQLServer 1 2024-08-03

面向主题的数据组织与数据仓库概述

在宏观分析领域，面向主题的数据组织是对分析对象数据的高层描述，确保完整一致。该方法注重企业部门结构和业务活动，反映内部数据流和业务处理流程。数据与应用有有效对应，例如保险公司涉及财产险、寿险、健康险和意外险等主题。

SQLServer 0 2024-08-22