第七章数据仓库和olap系统中的安全问题.pptVIP

　数据仓库和OLAP系统中的安全问题;数据仓库的定义 数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中，给出了数据仓库的四个基本特征：面向主题，数据是集成的，数据是不可更新的，数据是随时间不断变化的。;数据仓库定义 数据仓库是一个面向决策主题的、集成的、时变的、非易失、以读为主的数据集合。 数据仓库系统的分类 　Web数据仓库；并行数据仓库；多维数据仓库；压缩数据仓库等。 OLAP定义 OLAP是针对某个特定的主题进行联机数据访问、处理和分析，通过直观的方式从多个维度、多种数据综合程度将系统的运营情况展现给用户。;面向决策主题的 数据仓库围绕一些主题,排除对于决策无用的数据,提供特定主体的简明视图。 集成的 构造数据仓库是将多个异种数据源集成在一起,确保命名约定,编码结构,属性度量等一致性。 时变的 数据存储从历史的角度提供信息.在数据仓库,隐式或显式地包含时间元素。 非易失的 数据仓库总是物理地分离存放数据；由于这种分离，数据仓库不需要事务处理，恢复和并发控制。通常数据仓库只需要两种数据访问:数据的初始化装入和数据访问。 以读为主的 数据仓库中的数据主要是提供决策进行查询，一般不一定都需要即时更新，可以定期刷新或按需刷新。 ;数据仓库项目流程管理及系统性能管理和监控;数据仓库的结构; 数据仓库中的几个重要概念 ; Operation Data Store 操作数据存储 — ODS是能支持企业日常的全局应用的数据集合，是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的(Subject -Oriented)、集成的、可变的、 当前或接近当前的。 粒度 数据仓库的数据单元中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。 分割 结构相同的数据可以被分成多个数据物理单元。任何给定的数据单元属于且仅属于一个分割。 ;操作数据库与数据仓库的区别;操作型数据 ;采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…） 销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量， 总金额，日期， … ）; 商品固有信息：商品号，类别，单价，颜色，… 商品采购信息：商品号，类别，供应商号，供应日期，单价，数量，… 商品销售信息：商品号，客户号，数量，单价，销售日期， … 商品库存信息：商品号， 库房号，库存数量，日期， … ） ;3、数据仓库中的数据组织 数据仓库中的数据分为四个级别：早期细节级，当前细节级，轻度综合级，高度综合级。; DW中还有一类重要的数据：元数据（metedata）。元数据是“关于数据的数据”（RDBMS中的数据字典就是一种元数据）。 数据仓库中的元数据描述了数据的结构、内容、索引、码、数据转换规则、粒度定义等。;4、数据仓库系统结构;二、数据仓库设计 数据仓库的设计分为如下三个阶段： ;三、操作数据存储（ODS ） 在许多情况下，DB-DW的两层体系结构并不适合企业的数据处理要求。因为，虽然可以粗略地把数据处理分成操作型和分析型，但这两种处理处理并不是泾渭分明的。 ODS（Operational Data Store）作为一个中间层次，一方面，它包含企业全局一致的、细节的、当前的或接近当前的数据，另一方面，它又是一个面向主题、集成的数据环境，适合完成日常决策的分析处理。;四、数据仓库的实现 数据仓库的工具主要有：数据预处理工具，数据分析（ OLAP ）工具，数据挖掘工具，OLAP服务器。 ; 数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型（在数据仓库中，通常以多维方式来存储数据。 ）。 基本概念 维：人们观察数据的特定角度。 维的层次：人们观察数据的特定角度可能存在细节程度不同的多个描述方面，我们称其为维的层次。 多维分析的基本动作 切片，旋转，上卷，下钻。;Sales volume as a function of product,