数据仓库与OLAP技术的实现及优势

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

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。

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。

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。

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

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

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。

这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档，希望对您有所帮助。

数据仓库：存储历史数据，为数据分析提供基础。 OLAP（联机分析处理）：基于数据仓库构建的多维数据结构，支持快速、交互式数据分析。 数据挖掘：从大数据中提取模式和知识。 统计分析：数据分析的一种方法，使用数学和统计技术分析数据。 关系：- 数据仓库是数据挖掘和统计分析的基础。- OLAP增强了数据仓库的分析能力。- 数据挖掘和统计分析是数据仓库利用的主要方法。 区别：- 目的：数据仓库存储数据，OLAP支持快速分析，数据挖掘提取知识，统计分析检验假设。- 方法：OLAP使用多维数据模型，数据挖掘使用机器学习算法，统计分析使用统计推断。