《oracle数据仓库》课件.pptx

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1、Oracle数据仓库 制作人：时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 建设数据仓库建设数据仓库第第3 3章章 数据仓库的查询和分析数据仓库的查询和分析第第4 4章章 数据仓库的安全和备份数据仓库的安全和备份第第5 5章章 数据仓库的优化和维护数据仓库的优化和维护第第6 6章章 总结总结 0101第1章 简介 数据仓库的定义数据仓库是一种用于支持企业决策制定的、面向主题、集成的、随时间变化而变化的数据集合。数据仓库的意义数据仓库可以帮助企业进行决策制定，提高企业的效益和竞争力。数据仓库的架构数据仓库的架构数据仓库的架构包括：数据采集、数据清洗、数据存储、数据仓库的架构包括

2、：数据采集、数据清洗、数据存储、数据集成、数据查询与分析。数据集成、数据查询与分析。数据仓库是以主题为核心进行数据存储和分析的面向主题0103数据仓库中的数据会随时间的推移而变化时间变化性02数据仓库集成了来自多个源的数据，方便进行分析集成性阶阶段段二二：决决策策支支持持系统（系统（DSSDSS）7070年代至年代至8080年代末年代末主要用于支持企业的决策制定主要用于支持企业的决策制定数据通常存储在多维数据库或数据通常存储在多维数据库或者平面文件中者平面文件中阶段三：阶段三：OLAPOLAP8080年代末至年代末至9090年代初年代初主要用于支持企业的数据分析主要用于支持企业的数据分析和报表

3、生成和报表生成数据存储在多维数据库中数据存储在多维数据库中阶阶段段四四：数数据据仓仓库库（DWDW）9090年代至今年代至今主要用于支持企业的决策制定主要用于支持企业的决策制定和战略规划和战略规划数据存储在数据仓库中数据存储在数据仓库中数据仓库的发展历程阶阶段段一一：联联机机事事务务处理系统（处理系统（OLTPOLTP）6060年代末至年代末至7070年代初年代初主要用于处理企业日常的操作主要用于处理企业日常的操作性任务性任务数据存储在关系型数据库中数据存储在关系型数据库中数据仓库的应用场景可以通过数据仓库了解客户需求和市场趋势，制定更准确的营销策略市场营销可以通过数据仓库了解销售情况和销售趋

4、势，制定更好的销售计划销售管理可以通过数据仓库了解企业的财务状况，制定更好的财务策略财务管理可以通过数据仓库了解客户的需求和偏好，提高客户满意度客户关系管理数据仓库的实现数据仓库的实现过程过程数据仓库的实现过程包括：需求分析、数据建模、数据仓库的实现过程包括：需求分析、数据建模、ETLETL、数据存储、元数据管理、数据存储、元数据管理、OLAPOLAP分析。分析。数据仓库的管理与维护保证数据的准确性和完整性数据质量管理保证数据仓库系统的性能和稳定性性能管理保证数据仓库系统的安全性安全管理保证元数据的准确性和完整性元数据管理 0202第2章 建设数据仓库 数据仓库设计的流程和方法需求分析数据仓库

5、设计的流程数据建模物理设计ETL设计数据仓库的建模规范和技术维度建模数据仓库的建模规范事实建模星型模型雪花模型数据仓库的元数据管理数据仓库元数据元数据的定义和作用元数据管理工具元数据管理流程数据仓库的ETL过程数据抽取ETL的定义和作用数据转换数据加载明确业务需求和数据需求，建立业务模型和数据模型确定需求0103设计ETL流程，实现数据抽取、转换和加载ETL设计02采用维度建模或事实建模，设计星型模型或雪花模型建模设计数据仓库建模规数据仓库建模规范范数据仓库建模规范包括维度建模和事实建模。维度建模以数据仓库建模规范包括维度建模和事实建模。维度建模以业务需求为导向，以维度为中心建立星型模型；事实

6、建模业务需求为导向，以维度为中心建立星型模型；事实建模以数据结构为导向，建立以事实为中心的模型。以数据结构为导向，建立以事实为中心的模型。数据仓库的建模技术维度的设计方法维度建模技术维度的分类星型模型的设计星型模型的优化元数据管理元数据是描述数据的数据，用于管理数据仓库中的各种数据对象和关系。元数据管理的流程包括元数据的采集、存储、维护和使用，需要使用元数据管理工具实现。ETLETL过程的设计过程的设计和实现和实现ETLETL过程包括数据抽取、转换和加载，需要设计合理的流过程包括数据抽取、转换和加载，需要设计合理的流程和实现方式。程和实现方式。ETLETL工具可以简化工具可以简化ETLETL过

7、程的设计和实现，过程的设计和实现，提高数据仓库的开发效率和可维护性。提高数据仓库的开发效率和可维护性。0303第3章 数据仓库的查询和分析 数据仓库查询和OLAP分析的基础什么是查询和OLAP分析？它们有哪些作用？查询和OLAP分析的定义和作用查询和OLAP分析需要掌握哪些基础技术？查询和OLAP分析的基础技术常用的数据仓库查询工具SQL010302常用的OLAP分析工具有哪些？OLAP分析工具技巧二技巧二合理设计数据仓库的物理结构合理设计数据仓库的物理结构使用聚集表和分区表使用聚集表和分区表优化存储优化存储技巧三技巧三优化查询策略优化查询策略提高查询效率提高查询效率减少查询时间减少查询时间技

8、巧四技巧四优化优化OLAPOLAP分析分析提高多维数据分析效率提高多维数据分析效率减少数据挖掘时间减少数据挖掘时间数据仓库查询和OLAP分析的优化技巧一技巧一建立索引建立索引避免全表扫描避免全表扫描优化优化SQLSQL语句语句数据挖掘与数据数据挖掘与数据仓库的关系仓库的关系数据挖掘是一种从大量数据中提取知识的过程，数据仓库数据挖掘是一种从大量数据中提取知识的过程，数据仓库则是为了数据挖掘而建立的一个数据集合。数据挖掘在数则是为了数据挖掘而建立的一个数据集合。数据挖掘在数据仓库中扮演着重要的角色，通过数据挖掘可以发现数据据仓库中扮演着重要的角色，通过数据挖掘可以发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业

9、的决策提供支持。中隐藏的规律和趋势，为企业的决策提供支持。数据仓库查询和OLAP分析的实践销售分析场景一市场分析场景二客户分析场景三总结本章介绍了数据仓库查询和OLAP分析的基础、工具、优化和实践，以及数据挖掘与数据仓库的关系。掌握这些知识，可以帮助企业更好地利用数据资源，提升企业决策的准确性和效率。0404第4章 数据仓库的安全和备份 数据仓库的安全管理定义和作用数据仓库的安全管理是维护数据仓库安全的一系列措施和方法，其作用是确保数据仓库中数据的完整性、保密性、可用性以及符合法律法规的合规性。数据仓库的安全管理实践和技术数据仓库的安全管理实践包括物理安全、逻辑安全、数据安全、应用安全等方面，

10、其中包括用户账号和权限管理、加密技术、审计和监控、安全策略等。技术方面包括访问控制技术、身份认证技术、数据加密技术等。数据仓库的备份和恢复的定义和作用数据仓库的备份和恢复是指对数据仓库进行预防和应急处理的管理措施，包括数据备份、恢复、灾难恢复等。其作用是保证数据仓库的数据不丢失、不损坏、不改变，以及数据可及时恢复。数据仓库的备份和恢复的实践和技术备份和恢复实践主要包括确定备份策略、备份周期、备份方式、备份介质等方面，技术方面包括数据备份、增量备份、差异备份、虚拟化备份等。恢复方面包括数据恢复、灾难恢复、恢复测试等。数据仓库的灾备数据仓库的灾备是指在灾害发生时，通过一系列预防、准备和恢复的措施，

11、保持数据仓库的运营和数据的完整性。定义和作用灾备实践包括灾备需求分析、灾备计划制定、灾备演练、应急处理等方面。技术方面包括备份和恢复技术、灾备中心的建设、灾备测试和验证等。实践和技术灾备计划制定应该明确灾害类型、灾备中心的建设、数据备份和恢复的方式、应急处理预案、人员责任等内容。灾备计划的制定数据仓库的监控数据仓库的监控数据仓库的监控主要是指通过监控工具和技术，对数据仓数据仓库的监控主要是指通过监控工具和技术，对数据仓库的性能、可用性、安全性进行实时监控和管理。监控需库的性能、可用性、安全性进行实时监控和管理。监控需要关注的指标包括要关注的指标包括CPUCPU使用率、内存使用率、存储使用率、使

12、用率、内存使用率、存储使用率、网络带宽等，可以帮助及时发现和解决问题。网络带宽等，可以帮助及时发现和解决问题。数据加密技术数据加密技术对重要数据进行加密对重要数据进行加密使用安全的加密算法使用安全的加密算法进行密钥管理进行密钥管理安全审计和监控安全审计和监控审计数据仓库操作审计数据仓库操作监控数据仓库性能监控数据仓库性能实时报警和应急处理实时报警和应急处理应用安全技术应用安全技术使用防火墙使用防火墙加强应用安全设置加强应用安全设置使用防病毒软件使用防病毒软件数据仓库的安全策略用用户户账账号号和和权权限限管管理理建立安全账户策略建立安全账户策略进行用户身份验证进行用户身份验证授权用户访问权限授权

13、用户访问权限全备份、增量备份、差异备份数据备份0103数据恢复技术数据恢复02虚拟化备份技术虚拟化备份 0505第5章 数据仓库的优化和维护 数据仓库的优化数据仓库的优化数据仓库的优化是对数据仓库系统的性能和效率进行改善数据仓库的优化是对数据仓库系统的性能和效率进行改善的过程。主要目的是提高数据查询的速度、减少资源的浪的过程。主要目的是提高数据查询的速度、减少资源的浪费、增加系统的容错能力，更好地支持决策分析等业务数费、增加系统的容错能力，更好地支持决策分析等业务数据处理。据处理。优化的定义和作用数据仓库的优化实践和技术建立正确的索引和优化查询语句索引优化选择合适的存储方案和使用压缩技术磁盘存

14、储优化按照业务需求进行数据分区，提高查询效率和维护性数据分区优化数据仓库的维护确保数据仓库正常运行，保障数据的可靠性和安全性维护的定义和作用建立备份和恢复策略，确保数据的完整性和可用性数据库备份和恢复监控系统的性能指标，及时发现和解决问题性能监控和调优数据质量管理确保数据的准确性、完整性和一致性定义和作用清除错误、重复、不完整、格式不一致的数据数据清洗和转换对数据进行验证和审核，保证数据质量数据验证和审核挖掘数据的隐藏规律和趋势，提供更好的决策支持数据挖掘0103利用云计算技术进行数据存储和处理，提高数据仓库的灵活性和可扩展性云计算02利用大数据技术进行数据分析，提高数据处理的效率和准确性大数

15、据分析总结数据仓库的优化和维护是保证数据仓库的正常运行和数据质量的重要手段，同时数据仓库的创新则是提高数据仓库价值的重要途径。通过采用合适的优化和维护技术以及创新技术，可以更好地支持企业决策和业务发展。0606第6章 总结 数据仓库的未来发展将数据仓库迁移到云上云数据仓库处理更大规模的数据大数据仓库处理实时数据，更快捷的查询和分析实时数据仓库自动化管理、调优和优化数据仓库自动化数据仓库的总结从传统数据仓库到云数据仓库的演变数据仓库的发展历程数据仓库的设计、构建和管理数据仓库的实现和管理数据仓库的查询和分析工具及应用数据仓库的查询和分析数据仓库的安全管理和备份策略数据仓库的安全和备份确保数据质量

16、和一致性是数据仓库未来发展的重中之重数据质量与一致性0103如何保障数据安全和隐私是数据仓库未来发展面临的挑战数据安全和隐私保护02如何有效整合不同部门和不同企业的数据，是未来的挑战跨部门和跨企业数据整合数据库管理数据库管理数据的存储和索引数据的存储和索引备份和恢复备份和恢复性能调优和监控性能调优和监控元数据管理元数据管理元数据的定义和管理元数据的定义和管理元数据的应用和维护元数据的应用和维护元数据的查询和分析元数据的查询和分析查询和分析工具查询和分析工具OLAPOLAP和数据挖掘和数据挖掘报表和仪表盘报表和仪表盘BIBI和和AIAI应用应用数据仓库的实现和管理数据建模数据建模事实表和维度表的

17、设计事实表和维度表的设计范式和反范式的选择范式和反范式的选择ETLETL的设计和实现的设计和实现数据仓库的优化和维护数据仓库的优化和维护是保证数据仓库性能和稳定性的关键。优化包括数据库的物理结构、索引、查询语句和ETL等方面。维护包括数据清洗、元数据管理、备份和恢复、性能监测等工作。数据仓库的发展数据仓库的发展历程历程数据仓库的发展历程可以追溯到数据仓库的发展历程可以追溯到2020世纪世纪8080年代，当时数据年代，当时数据仓库开始应用于企业数据的管理和分析。随着计算机技术仓库开始应用于企业数据的管理和分析。随着计算机技术的发展和数据规模的不断增大，数据仓库的应用范围和功的发展和数据规模的不断增大，数据仓库的应用范围和功能不断扩展，例如：数据挖掘、业务智能、大数据分析等。能不断扩展，例如：数据挖掘、业务智能、大数据分析等。数据仓库的查询和分析多维分析和切片操作OLAP分析关联规则、分类、聚类数据挖掘报表和仪表盘BI应用机器学习和深度学习AI应用 谢谢观看！