《MIS-6e 第06章 数据库和数据仓库技术》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MIS-6e 第06章 数据库和数据仓库技术（25页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第6章 数据库和数据仓库技术,6.1 企业数据处理方式 6.2 文件组织 6.3 数据库系统 6.4 数据仓库和商业智能,6.1 企业数据处理方式,以联机事务处理形式处理信息 以联机分析处理形式处理信息，并利用信息进行决策 在信息应用过程中管理信息,图6-1 联机事务处理与联机分析处理,6.2.2 数据的物理组织和逻辑组织,图6-2 信息的物理组织与逻辑组织,图6-4 逻辑数据元素之间的关系,记录1,记录4,记录3,记录2,记录2,图6-5 磁盘顺序文件,1顺序文件组织,2 索引文件,(b) 非索引顺序文件 索引,(a) 索引顺序文件 索引,3 链表文件,4 倒排文件,图6-8 DBMS的主要
2、功能,图6-9 数据模型,图6-10 数据库的三级体系结构,图6-11 三个不同的世界,表6-7 三个不同世界术语对照表,数据库设计步骤,对现实世界进行需求分析 了解组织机构情况，为分析信息流做准备； 了解各部门业务情况，调查各部门输入和使用的数据，及处理数据的方式与算法； 确定数据库的信息组成及计算机系统应实现的功能。 建立信息世界中E-R（概念）模型 建立分E-R图； 综合分E-R图，产生总E-R图。 从E-R图导出计算机世界的关系数据模型 E-R图中每个实体，都相应地转换为一个关系 将联系转换成一个关系,某学院“教学管理”数据库模型,设计“系和教师关系”的分E-R图 设计“学生和课程关系
3、”的分E-R图 设计“教师与课程关系”的分E-R图 将上述三个分综合，建立学院教学管理总E-R图 将学院“教学管理E-R图”所描述的信息（概念）世界中的概念模型转化为计算机上由关系型DBMS支持的关系数据模型。,设计“系和教师关系”的分E-R图,该学院下设四个系：管理工程系、会计系、市场营销系和信息管理系。每个系有一个系主任主管该系工作。 将“系”设为一个实体，该实体具有以下属性：系代号、系名称、系主任姓名、办公地点、电话。其中系代号是主关键字,该学院聘请了一定数量的专职教师。 将“教师”设为一个实体，该实体具有以下属性：教师编号、教师姓名、专业特长。其中教师编号是主关键字。,学院聘请教师后，
4、分配到各系。 一个系有多个教师；一个教师只能属于一个系。“教师”实体与“系”实体之间发生一对多（1：M）的“分配”联系。,教学管理总E-R图,图6-13 “教学管理”E-R图,6.3.5 数据库技术的发展趋势,数据管理方式：集中式 分布式 数据模型：关系数据库 多媒体数据库、面向对象数据库,（a） (b) 图6-14 分布式数据库的结构形式,6.4.1 数据仓库,数据仓库之父W.H.Inmon ：“数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）、随时间变化的（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决
5、策”。,图6-15 数据仓库源于业务数据库,6.4.2 联机分析处理,联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP)：主要是对大量多维数据的动态综合、分析和归纳。 OLAP中的一个主要操作是“多维分析”，即通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定、一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入分析。,图6-16 多维视图示例,切片和切块 (Slice and Dice) 钻取(Drill) 旋转(Rotate)/转轴(Pivot),6.4.3 商业智能,商业智能（Business Intelligence）是指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，并在企业中共享传递，从而帮助企业获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。,6.4.4 数据挖掘,数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中自动发现隐藏的有用知识的过程，是从大量数据中挖掘“宝藏”的过程。 分类（Classification） 聚类（Clustering） 关联规则发现（Association Rule Discovery） 时序模式发现（Sequential Pattern Discovery）,
