第5章信息传输与存储-《信息管理与管理信息系统》案例.ppt

信息管理与管理信息系统 李联宁 编著 5.2.1 数据库技术与数据库管理系统 （2）数据库技术发展的新方向 　　非结构化数据库是部分研究者针对关系数据库模型过于简单 ,不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限 ,从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。 5.2.1 数据库技术与数据库管理系统 他们认为这种数据库的最大区别就在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制 ,支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理 ,在处理连续信息 (包括全文信息 )和非结构信息 (重复数据和变长数据 )中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。 5.2.1 数据库技术与数据库管理系统 （3）数据库技术发展的又一趋势 有学者指出?:数据库与学科技术的结合将会建立一系列新数据库 ,如分布式数据库、并行数据库、知识库、多媒体数据库等 ,这将是数据库技术重要的发展方向。 其中 ,许多研究者都对多媒体数据库作为研究的重点 ,并认为多媒体技术和可视化技术引入多媒体数据库将是未来数据库技术发展的热点和难点。 ① 未来数据库技术及市场发展的两大方向分别为数据仓库和电子商务. ② 面向专门应用领域的数据库技术 5.2.1 数据库技术与数据库管理系统 5. 数据库管理系统的代表 　　（1） Oracle （2） Postgre SQL （3）Microsoft SQL Server （4） Microsoft Access 5.2.2 数据仓库 1.什么是数据仓库（Data Warehouse，DW） 数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 5.2.2 数据仓库 数据仓库是一个过程而不是一个项目；数据仓库是一个环境，而不是一件产品。 数据仓库提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。 数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。 所做的一切都是为了让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。 5.2.2 数据仓库 2.数据仓库的特点 　　（1）面向主题 　 （2）集成的 （3）相对稳定的 （4）反映历史变化 从工程的角度来看，数据仓库是一个集成的解决方案，由多种产品和专业技术服务组成，提供了一种对数据进行存储与分析的技术手段。 5.2.2 数据仓库 3. 数据仓库系统体系结构 整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，如下图所示。 数据仓库系统体系结构 5.2.2 数据仓库 ① 数据源 数据源是数据仓库系统的基础，通常包括内部信息和外部信息。 内部信息包括存放于关系型DBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。 外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。 5.2.2 数据仓库 ② 数据存储与管理 数据仓库的核心是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。 要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。 针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理、并有效集成，按照主题进行组织。 5.2.2 数据仓库 ③ OLAP服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。数据挖掘应建立在联机分析处理OLAP的数据环境基础之上。 ④ 前端工具 主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。 5.2.2 数据仓库 4.数据仓库的组成 　　（1）数据仓库数据库 （2）数据抽取工具 （3）元数据 （4）访问工具 （5）数据集市（Data Marts） 5.2.2 数据仓库 5. 数据仓库的建立步骤 　　 数据仓库的建立步骤如下： 　　1）收集和分析业务需求。 　　2）建立数据模型和数据仓库的物理设计。 　　3）定义数据源。 　　4）选择数据仓库技术