Oracle数据仓库

优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

随着数据管理需求的增长，Oracle数据仓库解决方案在业界备受关注。该方案不仅提供了强大的数据管理功能，还支持业务智能需求的高效实现。

建设数据仓库项目的目标在于建立统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术，有效支持市场营销和客户服务工作，包括流失分析、欺诈分析、客户发展分析以及客户关系管理。

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

这份演示文稿是当前市场上涵盖最广的ORACLE课件，无需单独资源获取，可以进行资源共享。

这份Oracle数据仓库培训手册包含超过300页的PPT，内容详细且易于理解，尽管以英文呈现。感兴趣的人可下载详细了解。

迈克·奥尔特的《Oracle数据仓库管理秘籍》揭示了Oracle数据仓库管理的内部技巧。本书详细介绍了如何优化和管理Oracle数据仓库，涵盖了从基础到高级技术的全面内容。

在建立 Oracle 数据仓库 时，首先需要确定数据源和数据模型，然后进行数据抽取、清洗、转换等预处理工作。接下来，进行数据加载，创建维度表和事实表，最后配置ETL流程以定期更新数据。通过Oracle 数据仓库，可以实现高效的数据存储和管理，从而支持复杂的分析任务和决策支持。 数据仓库的建立过程包括以下几个关键步骤： 设计数据模型：明确仓库中的维度和事实表，并设计相应的关系模型。 数据抽取与加载：从各种来源抽取数据并加载到仓库中，确保数据的完整性与一致性。 ETL流程构建：使用ETL工具定期抽取、转换并加载数据到数据仓库。 性能优化：根据数据量和查询需求，优化索引和查询性能。 维护与更新：定期检查数据仓库，确保数据的及时性和准确性。

Oracle 10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf