1. 现实表(Fact Table):现实表是现实数据库中的中心表,它包括完事务操作中的原始数据。现实表一般包括多个度量值(Metrics),这些度量值描绘完事务操作的成果。现实表中的每一行都代表一个事务操作。2. 维度表(Dimension Table):维度表是现实数据库中的辅佐表,它包括了与现实表相关的描绘性信息。维度表一般包括多个维度(Dimensions),这些维度描绘完事务操作的环境和布景。维度表中的每一行都代表一个维度值。3. 星型方式(Star Schema):星型方式是一种常用的数据仓库规划方式,它由一个中心的现实表和多个环绕它的维度表组成。星型方式简化了数据查询和陈述的杂乱性,提高了查询功能。4. 雪花方式(Snowflake Schema):雪花方式是一种数据仓库规划方式,它是星型方式的变体。在雪花方式中,维度表被进一步分解成更小的表,以削减数据冗余。雪花方式提高了数据仓库的灵活性,但或许会下降查询功能。5. 星型方式与雪花方式的比较:星型方式简化了数据查询和陈述的杂乱性,提高了查询功能,但或许会添加数据冗余。雪花方式提高了数据仓库的灵活性,但或许会下降查询功能。挑选哪种方式取决于详细的使用场景和需求。6. 数据立方体(Data Cube):数据立方体是一种多维数据结构,它用于存储和剖析多维数据。数据立方体一般用于数据仓库和在线剖析处理(OLAP)体系中。数据立方体中的每个维度都代表一个特色,每个度量值都代表一个事务操作的成果。7. 切片(Slice)、切块(Dice)和上卷(Rollup):切片、切块和上卷是数据立方体中的根本操作。切片是指挑选一个维度的一个值,然后显现与该值相关的一切数据。切块是指挑选多个维度的多个值,然后显现与这些值相关的一切数据。上卷是指将数据立方体中的低层次数据聚合到高层次数据。8. 发掘(Mining):发掘是指从数据中提取有价值的信息和常识的进程。发掘一般用于数据仓库和在线剖析处理(OLAP)体系中。发掘技能包括相关规矩发掘、分类、聚类、猜测等。
这些名词解释包括了现实数据库的根本概念和术语,有助于更好地舆解现实数据库的规划、完成和使用。
现实数据库是一种专门用于存储和查询很多现实性数据的数据库体系。它首要用于支撑数据仓库、商业智能(BI)和决议计划支撑体系(DSS)等使用。现实数据库中的数据一般来源于多个源体系,经过清洗、转化和集成后,以一致的结构存储,便于用户进行杂乱的数据剖析和查询。
现实数据库具有以下特色:
数据量大:现实数据库存储的数据量一般十分巨大,或许包括数十亿乃至数万亿条记载。
数据结构化:现实数据库中的数据以结构化的方式存储,便于进行查询和剖析。
数据多维性:现实数据库中的数据一般具有多维特色,如时刻、地址、产品、客户等,便于进行多维剖析。
数据前史性:现实数据库中的数据一般包括前史信息,便于进行趋势剖析和猜测。
数据一致性:现实数据库中的数据经过清洗和集成,保证数据的一致性和准确性。
现实数据库首要由以下几部分组成:
现实表(Fact Table):存储现实数据的主表,一般包括时刻、地址、产品、客户等维度信息,以及度量值。
维度表(Dimension Table):存储维度数据,如时刻、地址、产品、客户等,供给对现实数据的详细描绘。
度量值(Measure):现实表中的数值型数据,用于衡量事务活动的体现,如销售额、赢利、数量等。
衔接表(Join Table):用于衔接现实表和维度表,完成数据的相关和查询。
现实数据库在以下场景中具有广泛的使用:
商业智能:经过现实数据库进行数据剖析和陈述,协助企业了解事务情况、发现潜在问题和拟定决议计划。
数据发掘:使用现实数据库中的很多数据,进行数据发掘,发现数据中的方式和相关。
猜测剖析:根据前史数据,经过现实数据库进行猜测剖析,猜测未来的事务趋势。
决议计划支撑:为管理层供给数据支撑,协助他们做出更正确的决议计划。
与传统的数据库比较,现实数据库具有以下优势:
高功能:现实数据库针对很多数据的查询和剖析进行了优化,能够供给更高的查询功能。
易于扩展:现实数据库支撑横向扩展,能够轻松应对数据量的增加。
易于保护:现实数据库的数据结构明晰,便于保护和更新。
支撑杂乱查询:现实数据库支撑杂乱的查询和剖析,如多维剖析、时刻序列剖析等。
虽然现实数据库具有许多优势,但也面对一些应战:
数据质量:现实数据库的数据来源于多个源体系,数据质量或许良莠不齐,需求投入很多精力进行数据清洗和集成。
数据安全:现实数据库存储很多敏感数据,需求采纳有用的数据安全措施,避免数据走漏。
功能优化:跟着数据量的增加,现实数据库的功能或许受到影响,需求不断进行功能优化。
现实数据库是一种强壮的数据存储和剖析东西,在商业智能、数据发掘和决议计划支撑等范畴发挥着重要作用。跟着大数据年代的到来,现实数据库的使用将越来越广泛。
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