dbms复习（一）

操作型处理、分析型处理 的概念

操作型数据处理就是对数据的收集，主要进行增删改查等操作；

分析型数据处理：就是对数据的再加工，通过访问大量的历史数据，对其进行统计分析，也叫信息型处理

还有两个例子

操作型数据和分析型数据的区别（四五条）

操作型数据	分析型数据
当前数据	历史数据
需求实现知道	需求实现不知道
生命周期符合SDLC	完全不同的生命周期
可更新	不可更新
对性能要求高	对性能要求宽松
一个时刻操作一个单元	一个时刻操作一个集合
事务驱动	分析驱动
面向事务处理	面向分析挖掘
一次性操作数据量小，计算简单	一次性操作数据量大，计算复杂
支持日常操作	支持管理需求

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1）请简要说明事物处理环境不适宜dss应用的原因？

2）不适合分析型数据的原因？

3）传统型数据库数据的应用于分析型数据处理的时候有哪些局限性？

4）传统数据库系统不适合分析型数据处理的原因有哪些？

数据的分散、“蜘蛛网”问题、数据不一致问题、数据动态集成问题、历史数据问题、数据的综合问题

数据仓库的定义？

什么是数据仓库？

数据仓库的数据的基本特征？

数据仓库是一个四个特征的数据集合，四个特征：面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的数据集合。

什么是主题？

主题是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

什么是面向主题？

一个是数据，一个是数据之间的联系。

主题之间的重叠？

逻辑上的重叠；细节上的重叠；不一定是两两重叠　　　　　　　

 

什么是主题域？

根据分析要求，将数据组织成一个完备的分析领域，即主题域。

主题域特点：独立性、完备性

为什么说数据仓库的数据是集成的、不可更新的，随时间不断变化的？ 

说它是集成的是因为它的数据是从其他数据源中抽取得到的，说不可更新是因为数据仓库的数据是不可更改的，说它随时间变化是因为他是删除旧内容插入新内容。

请简述数据仓库的体系结构（ppt）

两个工具：

两个服务器：

数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载分别指什么？

ETL：集成工具 ，指数据抽取、清洗、转换、加载工具。

四个服务器：ROLAP、MOLAP、HOLAP

数据集市：是一种小型的数据仓库或者是一种部门级的数据仓库

数据集市有什么用？

它是面向部门级的，为某个部门集的管理所应用。

什么是元数据？数据仓库中的元数据？

数据仓库中的元数据是数据仓库中的描述性信息。

请简要说明数据仓库环境中元数据的内容？（自己发挥）

先回答什么是元数据，后面自由发挥

数据集市和数据仓库的区别？

数据集市是部门集的数据仓库，数据仓库是全局的，不光有部门级还有个人级和全局级。

什么是ODS？

支持企业日常的全局应用的数据集合。