数据仓库与OLAP基础教程

“数据仓库经典教程（一）：数据仓库基本概念” 本文主要介绍了数据仓库的基础知识，包括数据仓库的基本概念、技术发展背景、与相关技术的比较，以及信息技术的几个关键发展阶段。数据仓库是信息技术发展到一定阶段的产物，旨在为决策支持提供集成的、历史的、稳定的数据视图。 数据仓库技术的产生背景： 在20世纪60年代，数据采集和数据库创建阶段，数据主要集中在原始文件处理上，以层次和网状数据库为主。70年代，关系数据库管理系统成为主流，引入了关系数据模型、E-R模型和SQL语言，支持事务处理（OLTP）。80年代，数据库管理系统进一步发展，出现了面向对象数据库等多种新型数据库，同时数据挖掘技术开始萌芽。到了90年代，随着企业对数据分析需求的增长，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术应运而生，以满足大规模数据的分析需求。 数据仓库技术的核心概念： 数据仓库是一个用于支持决策分析的系统，它从多个源系统中抽取、转换和加载（ETL）数据，并提供了非易失性的、时间不变的视图。与传统在线事务处理（OLTP）系统相比，数据仓库更注重数据的分析和报告，而非事务处理速度。数据仓库通常包含历史数据，使得趋势分析和决策支持更为有效。 课程结构和学习目标： 课程分为九个章节，涵盖了数据仓库的基本概念、OLAP的概念、设计、实现、ETL过程、OLAP服务器技术、操作数据存储（ODS）、数据仓库系统及其发展趋势。学习目标是理解和掌握数据仓库与OLAP的基本概念，掌握数据仓库构建方法，理解数据仓库建模，关注大数据量查询效率，并了解该领域的研究动态。 参考书籍推荐了由W.H.Inmon和R.Kimball等专家编写的经典著作，这些书籍详细阐述了数据仓库的理论和实践，对于深入学习数据仓库技术具有重要价值。 本教程将引导学生深入理解数据仓库和OLAP技术，通过理论学习与实践操作相结合，培养在大数据环境下进行高效数据分析的能力，为后续的深入研究和实际工作打下坚实基础。