目录

  • 1 第一章 数据仓库概述
    • 1.1 授课安排
    • 1.2 数据仓库及其历史
      • 1.2.1 数据仓库的概念
        • 1.2.1.1 本节视频
      • 1.2.2 数据仓库特征
        • 1.2.2.1 本节视频
    • 1.3 数据仓库系统结构
      • 1.3.1 数据仓库系统的组成
        • 1.3.1.1 本节视频
      • 1.3.2 ETL
        • 1.3.2.1 本节视频
      • 1.3.3 数据仓库和数据集市的关系
      • 1.3.4 元数据及其管理
      • 1.3.5 数据集市和元数据管理视频
    • 1.4 数据仓库系统开发工具
    • 1.5 数据仓库与操作型数据库的关系
      • 1.5.1 本节视频内容
  • 2 第二章 数据仓库设计
    • 2.1 授课安排
    • 2.2 数据仓库设计概述
    • 2.3 数据仓库的规划和需求分析
    • 2.4 数据仓库的建模
    • 2.5 数据仓库的物理模型设计
    • 2.6 数据仓库的部署和维护
  • 3 第三章 OLAP技术
    • 3.1 授课安排
    • 3.2 OLAP概述
    • 3.3 OLAP的多维数据模型
    • 3.4 OLAP实现
  • 4 第四章 数据
    • 4.1 课程资料
  • 5 第五章 数据挖掘概述
    • 5.1 授课安排
    • 5.2 什么是数据挖掘?
    • 5.3 数据挖掘系统
    • 5.4 视频
    • 5.5 数据挖掘过程
  • 6 第六章 关联分析
    • 6.1 授课安排
    • 6.2 关联分析概念
    • 6.3 Apriori算法
    • 6.4 FP-growth树
    • 6.5 多层关联规则
    • 6.6 【扩充知识】机器学习——关联规则——支持度(support)、置信度(confidence)、提升度(Lift)
  • 7 第七章 序列模式挖掘
    • 7.1 序列模式挖掘概述
    • 7.2 AprioriAll算法
    • 7.3 AprioriSome算法
    • 7.4 FreeSpan算法
    • 7.5 PrefixSpan算法
  • 8 第八章 聚类分析
    • 8.1 聚类概述
  • 9 分类算法
    • 9.1 课件
  • 10 实验1 python基础
    • 10.1 讲解文本内容
    • 10.2 课程PDF
    • 10.3 实验代码
    • 10.4 实验报告封皮
  • 11 实验2-python
    • 11.1 讲解文本内容
    • 11.2 实验代码
    • 11.3 实验报告封面
  • 12 实验3--python
    • 12.1 讲解文本内容
    • 12.2 实验代码
    • 12.3 实验报告封面
  • 13 实验4--python
    • 13.1 讲解文本内容
    • 13.2 21.1实验代码
    • 13.3 实验内容2
    • 13.4 实验内容3
    • 13.5 实验报告封面
  • 14 实验5--python
    • 14.1 文本内容-NumPy模块
    • 14.2 第三方可视化数据分析图表
    • 14.3 数据
    • 14.4 思考题
    • 14.5 实验报告封面
  • 15 实验6--python
    • 15.1 实验 NumPy矩阵的基本操作
    • 15.2 实验 关联规则算法
    • 15.3 实验 商品零售购物篮分析
    • 15.4 实验报告封面
  • 16 实验7--python
    • 16.1 实验1 用关联规则分析方法推荐电影
    • 16.2 实验2 FP-growth算法
    • 16.3 实验3 教育平台的线上课程推荐策略
    • 16.4 实验报告封面
  • 17 实验8-python
    • 17.1 实验1 购物车分析
    • 17.2 实验2 基于关联规则的文本分析
  • 18 实验9--python
    • 18.1 实验1 聚类分析
    • 18.2 实验2 航空公司客户价值分析
    • 18.3 实验3 运输车辆安全驾驶行为分析
    • 18.4 实验报告封面
数据仓库的物理模型设计

数据仓库的物理模型设计




一、确定数据的存储结构

一个数据仓库开发工具往往都提供多种存储结构供设计人员选用,不同的存储结构有不同的实现方式,各有各的适用范围和优缺点。设计人员在选择合适的存储结构时应该权衡三个方面的主要因素:存取时间、存储空间利用率和维护代价。

同一个主题的数据并不要求存放在相同的介质上。在物理设计时,常常要按数据的重要程度、使用频率以及对响应时间的要求进行分类,并将不同类的数据分别存储在不同的存储设备中。重要程度高、经常存取并对响应时间要求高的数据就存放在高速存储设备上,如硬盘;存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以放在低速存储设备上,如磁盘或磁带。

此外,还要考虑如下策略:

1、合并表组织


                                  图  合并表

2、引入冗余

3、分割表组织

4、生成导出数据

二、确定索引策略

数据仓库的数据量很大,因而需要对数据的存取路径进行仔细的设计和选择。

由于数据仓库的数据都是不常更新的,因而可以设计多种多样的索引结构来提高数据存取效率。

设计人员可以考虑对各个数据存储建立专用的、复杂的索引,以获得最高的存取效率。

三、确定存储分配

许多数据仓库开发工具提供了一些存储分配的参数供设计者进行物理优化处理,例如,块的尺寸、缓冲区的大小和个数等等,它们都要在物理设计时确定。