Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme

Präsentation zum Thema: "Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme"—  Präsentation transkript:

1 Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme
Gottfried Vossen 5. Auflage 2008 Kapitel 15: Date Warehouses (Datenlager) und OLAP

2 15.2 Mehrdimensionale Datenmodelle
Inhalt 15.1 Grundlagen 15.2 Mehrdimensionale Datenmodelle 15.3 Qualitätsorientierter Schemaentwurf für Datenlager 15.4 Grundlagen des OLAP Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

3 15.1 Data-Warehouse-Szenario mit Anwendungen
Integration Quelle 1 Quelle 4 Quelle 3 Quelle 2 Data Warehouse OLAP Data Mining Operationale Datenbanken eindeutschen Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

4 15.2 Auswertungsorientierte Integration mittels Data Warehouse
Wrapper Quelle 1 Quelle 2 Metadaten Client 1 Client 2 Integrator Data Warehouse (Datenlager) Client n ….. 15.2 Auswertungsorientierte Integration mittels Data Warehouse eindeutschen Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

5 15.3 Allgemeine Enterprise-Data-Warehouse-Architektur
Externe Daten OLTP- Systeme Legacy- Systeme Extraktion Transformation Laden Integration Wartung Data Mart Marketing Controlling Vertrieb Middleware Anwendungen Operationale Systeme / Daten Informations- visualisierung Enterprise Data Warehouse Metadaten, Berichte Individual- anwendung Berichtssystem Relationales System OLAP Browser Data Mining Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

6 15.4 ETL-Prozess in der Übersicht
Anforderungen Extraktion Schema- transformation Daten- bereinigung Daten- transformation Laden der Daten Quellen- auswahl eindeutschen Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

7 15.5 Attribuhierarchien für einzelne Dimensionen
Wochentag Monat Vierteljahr Jahr Straße Stadt Region Land Titel Artikeltyp Lieferant Lieferantentyp Ab hier an den Medienhandel anpassbar? Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

8 15.6 Sternschema für relationales OLAP
Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Zeit Faktentabelle Verkauf A_Nr K_Nr Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Kundentyp Kundengruppe Kunde Kennzahlen Ort_Key Straße Stadt Region Land Lagerort Titel Artikeltyp Lieferant Lieferantentyp Artikel Ab hier an den Medienhandel anpassbar? Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

9 15.7 Schneeflockenschema für relationales OLAP
Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Zeit Faktentabelle Verkauf A_Nr K_Nr Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Kundentyp Kundengruppe Kunde Kennzahlen Ort_Key Lieferant_Key Lieferantentyp Lieferant Stadt_Key Stadt Region Land Straße Lagerort Titel Artikeltyp Artikel Ab hier an den Medienhandel anpassbar? Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

10 15.8 Constellation-Schema für relationales OLAP
Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Zeit Faktentabelle Verkauf A_Nr K_Nr Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Titel Artikeltyp Lieferantentyp Artikel Kundentyp Kundengruppe Kunde Kennzahlen Ort_Key Straße Stadt Region Land Lagerort Faktentabelle Versand Logistiker_Key Von Nach Versandkosten Logistiker_Name Lagerort_key Logistiker_typ Logistiker Ab hier an den Medienhandel anpassbar? Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

11 15.9 Beispiel einer Faktentabelle
Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

12 15.10 Bit-Map-Index zur Tabelle aus Abbildung 15.9
Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

13 15.11 Datenlager-Lebenszyklus (nach Lehner)
Projektmanagement Projekt- planung Technischer Architektur- entwurf Produkt- auswahl und -installation Dimensionaler Modellierungs- entwurf Physischer Datenbasis- entwurf Entwurf Datenein- gangsbereich Anwendungs- spezifikation Anwendungs- entwicklung Einsatz Wartung & Erweiterung Definition der Geschäftsanforderungen Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

14 15.12 Exemplarisches Faktenschema
Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

15 15.13 Dimensionsschema Kunde mit Instanz
Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

16 15.14 Die Bestandteile eines (3D-) Datenwürfels
Artikel Kunde Quartal 1 DVD „Fluch der Karibik“ Meier Zelle Dimension Kennzahl Dimensionselemente Analog zu Abb. 23.5 Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

17 15.15 Alternative Darstellung eines Data Cubes
Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Zeit A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Artikel K_Nr Kundentyp Kundengruppe Kunde Ort_Key Straße Stadt Region Land Lagerort Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Typische Aggregationen: „alle Kunden“ „alle Geschäfte“ „alle Produkte“ „ganzes Jahr“ Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

18 15.16 Elimination der Dimension Kunde
Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Zeit A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Artikel K_Nr Kundentyp Kundengruppe Kunde Ort_Key Straße Stadt Region Land Lagerort Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Sum-me Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

19 15.17 Elimination der Dimension Zeit
Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Zeit A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Artikel K_Nr Kundentyp Kundengruppe Kunde Ort_Key Straße Stadt Region Land Lagerort Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Sum-me Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

20 15.18 Beispiel einer Faktentabelle
Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 20

21 15. 19 Ergebnis einer Cube-Anwendung auf die Tabelle aus Abbildung 15
Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 21

22 15.20 Beispiel einer Zensustabelle
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