数据仓库与OLAP：支持企业决策的分析型技术

本章节探讨的主题是"主题与面向主题"，这部分内容属于数据库系统概论中的第十六章——数据仓库与联机分析处理技术。在信息系统中，主题是一个关键概念，它代表了在高层次上对数据进行综合、分类和分析的对象，如商场中的供应商、商品和顾客等。主题数据组织方式强调根据特定分析需求构建一个完整的分析领域，这种组织方式具有显著优势，因为它独立于数据处理逻辑，便于开发新的分析应用程序，并且能满足构建全局数据库的需求，无论是处理分析型数据环境还是全局数据库建设都非常适用。 数据仓库与两种主要的数据处理类型有关：操作型处理(OLTP)和分析型处理(OLAP)。OLTP关注的是日常的、即时的数据库操作，如查询和修改，它要求快速响应、高数据安全性及事务处理能力，常见的例子有售票系统和网上购物平台。相比之下，OLAP处理通常针对历史数据的大规模查询和复杂分析，如金融风险预测、股票市场违规分析，以及银行或电信用户的月结账单系统。 随着大数据时代的到来，数据仓库的重要性日益凸显，因为它能为企业的决策提供有力支持。各大IT巨头如IBM、Oracle和Teradata等都投入大量资源研发软硬件技术，如MPP并行处理和列存储，以支持PB级别的数据量。新兴互联网企业，如Facebook，也利用新技术如Hadoop和MapReduce开发数据仓库解决方案，如Hive系统，用于处理大规模的非结构化数据。 章节进一步区分了操作型数据和分析型数据，前者注重实时细节和准确性，适合频繁更新，且操作需求通常已知，遵循传统的软件开发生命周期(SDLC)；而后者则是综合的、提炼的，代表过去的状态，通常是静态的，对性能要求较低，但生命周期与操作型数据截然不同。 因此，学习这一章节的内容，不仅可以理解数据仓库的核心技术，还能掌握如何根据不同业务场景选择合适的处理模式，以及如何有效管理和分析大规模数据，这对于理解和设计现代数据库系统至关重要。