DMQL语言原语：数据仓库中的立方体与维度设计

第三章PPT内容主要围绕数据挖掘查询语言DMQL的语言原语展开，重点讨论了数据挖掘在数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术中的应用。首先，讲解了立方体（fact table）的定义，它是数据挖掘的核心元素，通过`define cube<cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>`语句来指定维度列表和度量列表，用于表示业务领域的关键指标和分析维度。 接着，定义了维度（dimension table）的概念，通过`define dimension<dimension_name> as(<attribute_or_subdimension_list>)`来指定一个维度表及其属性或子维度，这是构建多维数据模型的基础。特别指出，当共享的维度表需要被引用时，可以使用特殊的语法`definedimension<dimension_name> as<dimension_name_first_time> in cube<cube_name_first_time>`。 这部分还深入阐述了数据仓库的概念和特征，数据仓库是一个专为支持管理和决策过程而设计的存储系统，其主要特点包括： 1. **面向主题**：数据按照特定分析领域（如保险公司关注的顾客、保险金和索赔）组织，强调数据的一致性和关联性。 2. **集成的**：在进入数据仓库之前，数据经过预处理和整合，解决数据一致性问题，如单位转换、命名规范等。 3. **时变的**：数据仓库包含定期更新的新数据，旧数据不会因新数据的到来而改变，同时保留历史版本并有存储期限。 4. **非易失的**：数据仓库中的数据是历史记录，主要用于决策分析，修改和删除操作非常少，强调查询操作而非实时更新。 对比数据库和数据仓库，两者的主要区别在于支持的处理方式：数据库专注于OLTP（在线事务处理）的实时更新，而数据仓库则侧重于OLAP的复杂分析查询和历史数据分析。通过理解这些概念和语言原语，学习者可以更好地利用DMQL进行数据挖掘，发掘潜在的商业洞察。