數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)學習教案

1、會計學1數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)(jch)第一頁，共40頁。第1頁/共40頁第二頁，共40頁。商業(yè)智能技術(shù)(jsh)體系（BIBusiness Intelligence ）在線分析處理技術(shù)（OLAP：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（Data Mining）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（ Data Warehousing）數(shù)據(jù)整合(zhn h)集成各系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，建立面向主題的企業(yè)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)分析靈活、動態(tài)、快速的多維分析、隨機查詢、即席報表知識發(fā)現(xiàn)通過數(shù)學模型發(fā)現(xiàn)隱藏的、潛在的規(guī)律，以輔助決策更加全面、深入的分析形成知識庫指導決策、再分析第2頁/共40頁第三頁，共40頁。什么是數(shù)據(jù)倉庫？什么是數(shù)據(jù)倉庫？第3頁/共40頁第四頁

2、，共40頁。第4頁/共40頁第五頁，共40頁。第5頁/共40頁第六頁，共40頁。第6頁/共40頁第七頁，共40頁。第7頁/共40頁第八頁，共40頁。第8頁/共40頁第九頁，共40頁。按機構(gòu)按機構(gòu)鉆取鉆取濟濟南南地地區(qū)區(qū)維維時時間間維維行業(yè)維行業(yè)維青青島島第9頁/共40頁第十頁，共40頁。第10頁/共40頁第十一頁，共40頁。第11頁/共40頁第十二頁，共40頁。第12頁/共40頁第十三頁，共40頁。第13頁/共40頁第十四頁，共40頁。第14頁/共40頁第十五頁，共40頁。第15頁/共40頁第十六頁，共40頁。第16頁/共40頁第十七頁，共40頁。n索引n與在任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫中一樣(yyng)，

3、索引對提高數(shù)據(jù)倉庫性能和處理多維數(shù)據(jù)集性能的起著重大作用，是數(shù)據(jù)倉庫中不可或缺的部分。第17頁/共40頁第十八頁，共40頁。事事實實表表第18頁/共40頁第十九頁，共40頁。事事實實表表地區(qū)維第19頁/共40頁第二十頁，共40頁。第20頁/共40頁第二十一頁，共40頁。列描述time _id時間維表 Dim_time 的外鍵swbm _id稅務機關(guān)維表 Dim_swbm 的外鍵jjxz _id經(jīng)濟性質(zhì)維表 Dim_jjxz 的外鍵szsm _id稅種維表 Dim_szsm 的外鍵hy_id行業(yè)維表 Dim_hy 的外鍵Yzsj包含本月應征稅款的列Djs包含抵繳數(shù)的列Jms包含免數(shù)/退庫數(shù)的列第

4、21頁/共40頁第二十二頁，共40頁。第22頁/共40頁第二十三頁，共40頁。同級別的成員列值。n父子(f z)維n父子(f z)維是基于兩個維表列的維度，由維表中的兩列來共同定義各個成員的隸屬關(guān)系。一列稱為成員鍵列，標識每個成員；另一列稱為父鍵列，標識每個成員的父代。第23頁/共40頁第二十四頁，共40頁。第1季度2000年第2季度1月份2月份3月份第3季度4季度月份列值季度列值時間維表年季度月份第24頁/共40頁第二十五頁，共40頁。(gunlin)。地市維表City_idProvince_idCity_Name省份維表Province_NameProvince_Id第25頁/共40頁第二

5、十六頁，共40頁。機構(gòu)維表機構(gòu)編碼機構(gòu)編碼機構(gòu)名稱機構(gòu)名稱上級機構(gòu)編碼上級機構(gòu)編碼第26頁/共40頁第二十七頁，共40頁。能需要其它索引。第27頁/共40頁第二十八頁，共40頁。第28頁/共40頁第二十九頁，共40頁。第29頁/共40頁第三十頁，共40頁。第30頁/共40頁第三十一頁，共40頁。n維度共享n確定該維度是否可以為其它模型所應用，如果是常用維度，則一般設(shè)計為共享維度。第31頁/共40頁第三十二頁，共40頁。性的維度。例如(lr)地區(qū)維度。n父子維n適用于層次分布不均衡，有明顯隸屬關(guān)系的分析角度。例如(lr)機構(gòu)等維度。第32頁/共40頁第三十三頁，共40頁。(chngfn)可能性，也就是必須保證維度的完整性。第33頁/共40頁第三十四頁，共40頁。OLAP引擎所能夠提供的基本函數(shù)和計算方法會有所不同，性能上也會有一定的影響，在設(shè)計時應充分考慮OLAP引擎的特性。第34頁/共40頁第三十五頁，共40頁。n維度級別的安全權(quán)限(qunxin)，可限定用戶瀏覽多維數(shù)據(jù)集時所能查看的維度成員。n單元級別權(quán)限(qunxin)：n單元級別的安全權(quán)限(qunxin)，可以限定多維數(shù)據(jù)集中特定單元訪問。n其它級別權(quán)限(qunxin)：n不同OLAP引擎所提供的特屬功能的權(quán)限(qunxin)。例如，鉆取權(quán)限(qunxin)等第35頁/共