全面ORACLE数据仓库指南PPT

随着数据分析需求的增加，数据仓库工具在信息管理中扮演着关键角色。详细探讨数据仓库维度建模的方方面面，为读者提供全面的指导。

Oracle数据仓库系统的逻辑体系结构包括三层：1. 数据获取层，2. 数据管理层，3. 数据使用层。

详细探讨ORACLE数据仓库技术及产品方案，涵盖售前咨询、系统开发和架构设计。

数据仓库课程教案详细介绍了数据仓库在现代市场中的角色及相关术语，包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据仓库的管理和维护。课程涵盖商业智能在企业决策中的应用，以及数据仓库建模和数据质量保障的重要性。

Oracle 数据仓库实战指南 本指南深入探讨 Oracle 数据仓库的各个方面，从基础架构设计到性能优化，涵盖构建和维护高效数据仓库的实用策略。 架构设计 数据仓库模型：星型模型、雪花模型、星座模型 表设计：事实表、维度表、代理键 分区和分桶：提升查询性能 数据加载策略：批量加载、增量加载 性能优化 索引：位图索引、B 树索引、函数索引 查询优化：执行计划分析、提示 数据压缩：减少存储空间、提升查询性能 并行处理：充分利用硬件资源 内存管理：优化数据库缓存 并发控制 锁机制：避免数据不一致性 事务隔离级别：选择合适的隔离级别 资源争用：识别和解决瓶颈 性能提升 硬件配置：CPU、内存、存储 数据库参数：优化数据库配置 监控和调优：识别和解决性能问题

这是一本内容详尽的数据仓库工具书，涵盖了各种实际应用场景，并提供了丰富的案例解析，帮助读者深入理解数据仓库的构建与应用。

Hive作为基于Hadoop的数据仓库架构，为用户提供了强大的数据提取、转换和加载(ETL)工具集，使其能够高效地存储、查询和分析海量数据。 Hive的核心组件是其类SQL查询语言——HiveQL（HQL）。 HQL允许熟悉SQL的用户轻松上手，快速进行数据查询操作。 同时，Hive也支持MapReduce编程模型，允许开发者编写自定义的mapper和reducer函数，以应对内置函数无法处理的复杂分析任务，极大地扩展了Hive的应用场景。 本指南涵盖了Hive的基本概念、架构设计以及常用操作方法，包括HQL的开发、运行和优化技巧，帮助用户快速掌握Hive的核心功能，并应用于实际的数据处理场景。

第1章探讨了决策支持系统的发展，从直接存取存储设备到个人计算机和第四代编程语言技术的演化，以及数据抽取程序和自然演化体系结构中的问题。章节还涵盖了体系结构设计环境、用户身份、开发生命周期、硬件利用模式和重建工程的建立。监控数据仓库环境和总结也在此章进行。

详尽介绍了Oracle8的数据仓库化能力，涵盖了规划、构建、生产、维护和性能优化等方面的关键信息，适合数据库管理人员、信息技术管理人员和数据仓库化团队成员使用。