《数据库与数据仓库》课件

《数据库与数据仓库》课程概述本课程将深入探讨数据库和数据仓库的核心概念、关键技术和实际应用从关系型数据库到数据库，从数据建模到数据仓库设计，我们将全面NoSQL涵盖数据管理和分析的各个方面by数据的概念与特征数据的定义数据的特征

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2.12数据是关于事物的符号表示，数据具有客观性、可测量性、用于描述事物、事件和关系可识别性、可表示性等特征，可以是数字、文字、图像、音是信息的基础频、视频等形式数据的分类数据的生命周期

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4.34数据可以根据来源、类型、结数据从创建到被销毁，会经历构、用途等进行分类，例如结采集、存储、处理、分析、使构化数据、非结构化数据、半用和归档等生命周期阶段结构化数据等数据库的定义及组成定义组成部分数据库是按照数据模型组织、存储和管理数据数据库最基本元素，包含各种信息数据的集合数据库包含数据及其相互之间的关系模式描述数据的结构、类型和关系数据字典存储数据库元数据，如表名、字段名、类型等数据库管理系统提供对数据的DBMS:管理、访问和维护功能数据模型概述关系数据模型层次数据模型网络数据模型面向对象数据模型关系数据模型是最常用的数据层次数据模型采用树状结构来网络数据模型允许数据之间建面向对象数据模型将数据和操模型之一，使用表来存储数据组织数据，数据之间以父子关立多种关系，数据可以同时属作封装在一起，并通过继承和，并通过关系来建立数据之间系进行连接于多个集合多态性来提高代码可复用性的联系关系数据模型详解关系模型1最常用的数据模型关系2二维表格形式元组3表格中的每一行属性4表格中的每一列键5唯一标识元组关系数据模型是当前最常用的数据库模型，它将数据组织成关系的形式，即二维表格每个关系表示一个实体集，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性关系模型具有简单易懂、易于操作的特点语言基础SQL数据操作语言（）数据定义语言（）DML DDL包括插入、删除、修改、查询等操作用于创建、修改、删除数据库表、视图等数据库对象数据控制语言（）事务控制语言（）DCL TCL管理数据库访问权限，控制数据访问管理数据库事务，确保数据一致性数据库系统的体系结构数据库系统由多个层次组成，包括物理层、概念层和外部层物理层描述数据的物理存储结构和访问方法，概念层定义了数据库的全局逻辑结构，外部层提供用户访问数据库的特定视图数据库系统采用分层体系结构，有利于数据独立性，提高了系统开发、维护和管理的效率数据库系统的设计需求分析明确数据库系统需求，例如数据类型、数据关系和功能需求概念设计创建概念数据模型，例如实体联系图图，描述数据结构和关系-E-R逻辑设计将概念模型转换为逻辑数据模型，选择合适的数据库管理系统和数据模型DBMS物理设计确定数据库物理存储结构，例如索引、表空间和文件组织方式实现与测试根据设计方案创建数据库，并进行数据加载、测试和优化数据库事务管理原子性一致性事务中的操作要么全部成功，要么全部失败，保证数据一致性事务执行前后的数据状态必须保持一致，确保数据完整性隔离性持久性多个并发事务相互独立，不会互相影响，保证数据准确性一旦事务提交成功，数据修改将永久保存，即使系统崩溃也不会丢失数据库并发控制多个用户同时访问数据库并发访问控制隔离级别并发控制确保多个用户可以同时访问数据库数据库系统使用并发控制机制来协调多个用数据库系统提供不同的隔离级别来控制并发，并避免数据冲突，同时保持数据完整性和户对数据库的访问，例如锁机制和时间戳机操作之间的可见性，以平衡性能和一致性需一致性制求数据库备份与恢复备份的重要性恢复策略数据备份是防止数据丢失的关键意外删除、硬件故障或自然灾制定恢复策略以确保数据能够及时恢复，并避免数据丢失带来的害都可能导致数据丢失，数据备份可以帮助恢复数据损失恢复策略应涵盖备份频率、备份类型和恢复过程定期备份可以确保数据安全，并提供恢复数据的方法恢复策略应根据数据的重要性、可用性要求和预算进行制定数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持决策支持处理数据仓库通过整合来自多个数据源的信息，提供全面的数据视图，帮助企业深入理解业务，制定有效的战略决策数据仓库的体系结构数据仓库的体系结构是指数据仓库的整体设计和组织方式，它决定了数据仓库如何存储、管理和访问数据数据仓库的体系结构通常由多个层级组成，包括数据源层、数据仓库层、数据集市层和数据应用层数据源层负责从不同的数据源收集数据，数据仓库层则负责存储和管理来自数据源层的整合数据，数据集市层则根据特定业务需求从数据仓库层提取数据，数据应用层则负责将数据仓库中的数据应用于各种分析和决策支持工具星型模型和雪花模型星型模型雪花模型12事实表位于中心，周围环绕着维度表可以进一步细分为子维维度表维度表是事实表的外度表，形成树状结构雪花模键，描述事实表中的数据型比星型模型更复杂，但更灵活，可以存储更详细的信息数据仓库模型3星型模型和雪花模型都是常用的数据仓库模型，用于构建数据仓库和数据集市，支持数据分析和决策数据提取、转换和加载ETL数据提取1从各种来源获取数据，包括关系型数据库、日志文件、社交媒体平台等数据转换2将数据转换为数据仓库的格式，包括数据清洗、数据类型转换、数据集成等数据加载3将转换后的数据加载到数据仓库中，包括数据验证、数据排序和索引等联机分析处理OLAP多维分析快速查询数据立方体允许用户从多个角度分析数据，例系统可以快速检索和汇总大量数据利用数据立方体模型，存储数据的OLAP OLAPOLAP如时间、产品、地区等等，帮助用户快速了解业务趋势多维结构，方便进行多维度分析数据挖掘概述数据挖掘定义数据挖掘目标数据挖掘是发现隐藏在大量数据目标是从数据中提取有意义的模中的有价值信息的过程式，例如分类、聚类、关联规则和预测数据挖掘方法常用的数据挖掘方法包括统计分析、机器学习和人工智能算法数据仓库应用案例数据仓库在各个领域都有着广泛的应用例如，电子商务企业可以使用数据仓库来分析客户行为，优化产品推荐和营销策略金融机构可以利用数据仓库进行风险管理，识别潜在的欺诈行为医疗机构可以利用数据仓库进行疾病预测和预防，改善患者的治疗方案数据仓库还可以用于城市规划、环境监测、社会治理等各个方面数据治理的重要性确保数据安全维护数据完整性提高数据效率数据治理可有效降低数据泄露风险，保护敏数据治理有助于确保数据准确可靠，提高数数据治理能够优化数据管理流程，提高数据感信息，确保数据安全据质量，促进决策的准确性访问速度，提升数据使用效率数据质量管理准确性完整性数据必须准确可靠，反映现实情况数据应完整无缺，不应存在缺失或冗余一致性时效性数据在不同来源或系统中保持一致性，避免冲突数据应及时更新，保持最新状态，反映最新的情况大数据时代的数据仓库大数据时代，数据仓库面临新的挑战和机遇数据量激增，数据类型多样化，实时性要求提高数据仓库需要适应大数据环境，提高处理能力和分析效率，支持更复杂的分析任务数据库概述NoSQL灵活的数据模型水平扩展高可用性性能优化数据库支持各种数据模数据库易于扩展，可以数据库通常采用分布式数据库针对特定的数据NoSQL NoSQL NoSQLNoSQL型，例如键值对、文档、图和轻松地添加新的节点以处理不架构，提供高可用性和容错性模型和访问模式进行优化，提列族，提供灵活的数据存储方断增长的数据量和用户负载供高性能读写操作式列式存储数据库数据存储格式查询优化

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2.12列式存储将数据按列存储，而对于分析型查询，列式存储可不是按行存储，这与传统的行以有效地过滤和聚合数据，提式存储数据库不同高查询效率压缩效率应用场景

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4.34由于列式存储可以对相同类型列式存储适用于数据分析、商的数据进行压缩，因此可以节业智能和数据仓库等领域省存储空间图数据库节点和边复杂网络图数据库使用节点和边来表示数据之间的关系，每个节点代表一图数据库特别擅长处理复杂网络数据，例如社交网络、推荐系统个实体，而边表示实体之间的关系和知识图谱文档数据库基于文档模型灵活性和可扩展性文档数据库将数据存储为文档形文档数据库的灵活模式允许轻松式，每个文档表示一个独立的实添加或删除字段，从而适应不断体，可以包含各种类型的数据，变化的数据结构，无需预先定义例如文本、数字、数组、对象等数据模型，便于扩展和调整高性能读取易于使用由于数据存储在文档中，文档数文档数据库通常使用或类JSON据库能够快速检索和处理数据，似格式，易于理解和操作，开发特别适用于需要快速读取大量数者可以轻松地使用各种编程语言据的场景访问和管理数据面向未来的数据仓库发展趋势云原生数据仓库1云平台资源，弹性扩展，降低成本数据湖2统一数据存储，多种数据格式人工智能与机器学习3数据分析自动化，提高洞察力数据治理4数据质量，隐私安全，合规性数据仓库发展方向，朝着云原生、数据湖、人工智能和数据治理方向发展本课程总结及思考回顾知识体系应用实践机会本课程涵盖了数据库与数据仓库的关键概念，从基本的数据模型鼓励大家将课程所学知识应用于实际项目中，例如使用进行SQL和语言到复杂的数据库系统架构、数据仓库设计、数据挖掘数据查询、设计简单的数据库系统，或尝试使用数据仓库工具进SQL等内容行数据分析。