自考《互联网数据库》综合考点

自考“网络数据库”中的知识点很多,考生在记忆中必须先了解。下面,小编整理了自考《互联网数据库》综合考点,为考生练习巩固知识点。

自考《互联网数据库》综合考点

1、数据仓库的基本操作部分

(1)基本聚合函数:由于聚合函数的计算比较耗时,计算结果往往以物化视图的形式保存在数据仓库中,一次计算可以多次使用。

SQL提供了五个聚合函数:sum、count、AVG、Max、min

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(2)多维数据集操作:事实表是一个多维表,每个元组可以用多维空间中的一个点或单元来表示。数据立方体可以扩展到任何维度。如果维数为k,k维超立方体可以表示两个实视图。在这个立方体的基础上,可以进行切片和切割操作,即以一定的尺寸为标准,对立方体进行切割。

(3)上下滚操作:在计算聚合函数时,分组的粒度可以分为粗粒度和细粒度。从细粒度分组的聚集函数出发,可以推导出粗粒度分组的聚集函数,否则就不可行。上卷操作是从细粒度分组的聚合函数计算粗粒度分组的过程。向下搜索操作是向上卷操作的反向操作,即通过细化维度的粒度来查询更详细的数据。“向下钻取”操作与“上卷”操作不同。在上卷时,粗粒度的物化视图可以从细粒度的物化视图派生出来,即它不仅可以查询,还可以生成它。由于不能从粗粒度物化视图派生出细粒度的物化视图,因此无法从粗粒度物化视图生成粗粒度物化视图。如果已经生成了这些细粒度的具体化视图,则可以向下钻取操作。

2、OLAP数据组织模式部分

OLAP系统中的数据分为详细数据和综合数据。详细数据一般由关系数据库组织,由关系数据库管理。如何将数据仓库中的综合数据组织起来,满足客户端用户多维数据分析的需要,是OLAP实现的关键问题。目前主要有两种组织模式:一种是建立专门的多维数据库系统;另一种是利用现有的关系数据库技术模拟多维数据库,用二维关系来表达多维概念。与这两种组织模式相对应的OLAP系统分别称为多维OLAP和关系OLAP。

(1)MD-OLAP集成数据组织模式。MD-OLAP是多维数据库的核心。总之,多维数据库就是以多维方式组织数据,以多维方式显示数据。多维数据库可以直观地表达现实世界中的一对多和多对多的关系。它不仅具有清晰的多维概念表达,而且占用较少的存储空间。更重要的是,它具有高速的综合速度。二维数据易于理解。当维度扩展到三个或更多维度时,多维数据库的结构将类似于“超立方体”块。每个对象由聚合组的单元块组成,通过直接偏移量计算访问。MDBMS负责多维数据库管理系统的管理。元数据是核心组件,它描述应用的各个方面的信息,包括层次关系、计算和转换信息、时间序列、序列信息、报表中的数据项描述、安全访问控制、数据更新状态等。

(2)ROLAP集成数据组织模式。与多维数据库相比,关系数据库并不能自然地表达多维概念,但在现有关系数据库如Sybase、Informix等得到广泛应用的情况下,它也是一种切实可行的方案。ROLAP以关系数据库为核心,利用关系数据库中的二维表组织数据,表达多维概念。ROLAP的数据组织采用星型模式。数据仓库中的每个主题对应一个星型模式结构,该结构由一个事实表和几个维度表组成。事实表中的每个记录都包含指向每个维度表的指针,多维数据可以通过它链接。

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