數據倉庫之數據倉庫環境——讀書筆記

阿新 • • 發佈：2018-05-23

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數據倉庫是一個面向主題的，集成的，非易失的，隨時間變化的用來支持管理人員決策的數據集合。

數據倉庫環境中數據存在不同的細節層

早期細節層
當前細節層
輕度綜合數據層
高度綜合數據層

數據倉庫只能一步一步的進行設計並載入數據，也就是說它是進化的，而非革命性的。

粒度是數據倉庫中數據單元的細節程度或者綜合程度的級別。

細節程度越高，粒度級就越低；細節程度越低，粒度級就越高。

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當一個企業或者組織的數據倉庫擁有大量數據時，在細節部分采用雙重或者多重粒度級別是很有意義的。

活樣本數據庫

是從數據倉庫取得真實檔案數據或輕度綜合數據的一個子集，其中樣本是指它是一個大的數據庫的一個子集，活是指這個數據庫需要進行周期刷新

。

活樣本數據用來作統計分析和觀察發展趨勢，當數據必須以整體觀察時，活樣本數據庫能提供非常理想的結果，但絕不適用於處理單個數據記錄。

分區設計方法

數據分區是指將數據分散到可以獨立處理的分離物理單元中去。

數據倉庫環境中的問題是如何對當前細節數據進行分區

數據倉庫的數據組織

1. 簡單堆積數據

2. 輪轉綜合數據

3. 簡單直接文件

4. 連續文件

數據倉庫中數據的生命周期包含了數據的清理。

數據倉庫之數據倉庫環境——讀書筆記

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