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数据仓库与OLAP 郑国禹 zhengguoyu@126.com 黑龙江科技学院 计算机学院 什么是数据仓库  以1992年W H Inmon出版 《Building the Data Warehouse》为标志，数 据仓库发展速度很快。W. H .Inmon被誉为数据仓库 之父。  W. H. Inmon对数据仓库所 下的定义：数据仓库是面向 主题的、集成的、稳定的、 随时间变化的数据集合，用 以支持管理决策的过程。 事务型处理  事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的 联机操作处理OLTP。事务型处理是用来协助 企业对响应事件或事务的日常商务活动进行处 理。它是事件驱动、面向应用的，通常是对一 个或一组记录的增、删、改以及简单查询等 （大量、简单、重复和例行性）。  在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常 事务中的大量事务，用户对数据的存取操作频 率高而每次操作处理的时间短。 分析型处理  分析型处理：用于管理 人员的决策分析，例如 DSS 、 EIS(经理信息系 统 )和多维分析等。它 帮助决策者分析数据以 察看趋向、判断问题。  分析型处理经常要访问 大量的历史数据，支持 复杂的查询。  分析型处理过程中经常 用到外部数据，这部分 数据不是由事务型处理 系统产生的，而是来自 于其他外部数据源。 数据库系统的局限性 1、数据库适于存储高度结构化的日常事务细节数据， 而决策型数据多为历史性、汇总性或计算性数据， 多表现为静态数据，不需直接更新，但可周期性刷 新。 2、决策分析型数据是多维性，分析内容复杂。 3、在事务处理环境中，决策者可能并不关心具体的 细节信息，在决策分析环境中，如果这些细节数据 量太大一方面会严重影响分析效率，另一方面这些 细节数据会分散决策者的注意力。 数据库系统的局限性 4、当事务型处理环境和分析型处理环境在同一 个数据库系统中，事务型处理对数据的存取操 作频率高，操作处理的时间短，而分析型处理 可能需要连续运行几个小时，从而消耗大量的 系统资源。 5、决策型分析数据的数据量大，这些数据有来 自企业内部的，也有来自企业外部的。来自企 业外部的数据又可能来自不同的数据库系统， 在分析时如果直接对这些数据操作会造成分析 的混乱。对于外部数据中的一些非结构化数据， 数据库系统常常是无能为力。 多库系统的限制  可用性：源站点或通信网络故障将导致系统瘫 痪, 源站点不能通过网络在线联入多库系统。  响应速度：全局查询多级转换和通信传输, 延 迟和低层效率影响响应速度。  系统性能：总体性能取决于源站点中性能最低 的系统, 影响系统性能的发挥;  系统开销：每次查询要启动多个局部系统, 通 信和运行开销大。 实施数据仓库的条件  数据积累已达到一定规模  面临激烈的市场竞争  在IT方面的资金能得到保障 操作型数据与分析型数据 操作型数据与分析型数据区别 数据仓库的发展  自从NCR公司为Wal Mart建立了第一个数据仓库。  1996年，加拿大的IDC公司调查了62家实现了数据仓库的 欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。  早期的数据仓库大都采用当时流行的客户/服务器结构。  IBM的实验室在数据仓库方面已经进行了10多年的研究， 并将研究成果发展成为商用产品。  其他数据库厂商在数据仓库领域也纷纷提出了各自的解决 方案。 BI系统VS决策盲点  某大型国有企业老总当他查看近十年企业的生产和运 营数据时，手边得到了各种各样不同的数据报表。这些数 据报表大致可以分成两种类型：一种是两年前、即ERP上 线之前的，这是一些简单、杂乱而又