数据仓库设计：深度学习识别阿尔茨海默病与样本数据库探讨

"这篇文档主要讨论了数据仓库设计中的两个关键问题：分割问题和样本数据库的概念。分割问题涉及如何将数据分散到独立处理的物理单元，而在数据仓库中，分割通常是必须考虑的问题。良好的粒度和分割设计对于解决数据仓库的其他设计挑战至关重要。样本数据库是数据仓库的一个特殊形式，它是原始数据或轻微综合数据的子集，主要用于统计分析和趋势观察，而不适用于处理个别数据记录。样本数据库的构建通常通过随机选择大规模数据库的一部分记录来完成，以保持其代表性的特性。" 在数据仓库的设计中，分割问题扮演着重要角色。数据分割是为了将数据分布到不同的物理存储单元，使得这些单元能够独立进行处理。在数据仓库环境中，分割是不可避免的，重点在于如何有效地执行分割策略。粒度和分割的恰当处理是确保数据仓库设计和实施成功的关键因素。如果这两点处理不当，可能会导致其他设计方面的困难无法妥善解决。 样本数据库是一个有趣且混合型的数据仓库形式，它由真实数据或轻度综合数据的子集构成，需要定期更新以保持其代表性。这种类型的数据库在进行人口统计分析等特定场景下非常有用。然而，样本数据库并不适用于所有查询，尤其是那些需要查看完整数据集的分析。它们适合统计分析和追踪发展趋势，但不应用于处理单个记录的信息，因为它们可能不包含所有实际存在的数据记录。加载样本数据库通常涉及从大规模数据库中随机选择一定比例的记录，例如1/100或1/1000，然后将这些记录转移到样本数据库中，使其保持相对较小的规模。 数据仓库的发展历程和决策支持系统的进化也是文档探讨的一部分。从60年代初期开始，随着计算机技术的进步，数据处理经历了从单一应用到大规模体系结构的转变，其中数据仓库逐渐成为核心。早期的数据处理主要依赖于主文件、报表和穿孔卡，随着技术发展，主文件的数量增加导致数据冗余和一致性维护等问题，进而推动了更高效的数据管理解决方案，如数据仓库和样本数据库的出现，以满足日益复杂的决策支持需求。