Data-Warehouse-Systeme kompakt: Aufbau, Architektur, Grundfunktionen
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer
2011
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| Schriftenreihe: | Xpert.press
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XI, 122 S. Ill., graph. Darst. 235 mm x 155 mm |
| ISBN: | 9783642215322 3642215327 |
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 1
2 TERMINOLOGIE UND DEFINITION 5
2.1 DATA WAREHOUSE 5
2.2 DATA-WAREHOUSE-SYSTEM 7
2.3 DATA WAREHOUSING 8
2.4 HERKUNFT DES DATA WAREHOUSING 8
3 MULTIDIMENSIONALE DATENMODELLIERUNG 11
3.1 DIMENSION 13
3.1.1 KLASSIFIKATIONSSCHEMA EINER DIMENSION 17
3.1.2 KLASSIFIKATIONSHIERARCHIE 17
3.2 FAKTEN 19
3.3 KENNZAHLEN 19
3.4 DATENWUERFEL 21
4 GRUNDLAGEN VON OLAP 23
4.1 ROLAP 27
4.1.1 STAR-SCHEMA UND SNOWFLAKE-SCHEMA 27
4.1.2 SNOWFLAKE-SCHEMA VERSUS STAR-SCHEMA 31 4.1.3 MISCHFORMEN 32
4.1.4 GALAXIE 32
4.2 MOLAP UND MULTIDIMENSIONALE DATENBANKEN 32
4.3 HOLAP 36
4.4 CLIENT-OLAP 37
5 DATENANALYSE, NAVIGATION ANHAND MULTIDIMENSIONALER FUNKTIONEN UND
OPERATOREN 39
5.1 ANFRAGE UND ZUGRIFF AUF MULTIDIMENSIONALE STRUKTUREN UND
SQL-OPERATOREN 41
5.2 CUBE UND ROLLUP 42
6 METADATEN 45
6.1 COMMON WAREHOUSE METAMODELL 47
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1012996328
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
VIII INHALTSVERZEICHNIS
7 EIGENSCHAFTEN VON DATA-WAREHOUSE-SYSTEMEN 51
7.1 DATA-WAREHOUSE-SYSTEM VERSUS OLTP: DATENSICHT 52 7.2
DATA-WAREHOUSE-SYSTEM VERSUS OLTP: ANFRAGESICHT 52 7.3
DATA-WAREHOUSE-SYSTEM VERSUS OLTP: ANWENDERSICHT . . 53
8 AUFBAU UND ARCHITEKTUR EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS 55 8.1
ANFORDERUNGEN AN EIN DATA-WAREHOUSE-SYSTEM 56
8.2 DIE REFERENZARCHITEKTUR 56
8.3 DATENEXTRAKTION, DATENTRANSFORMATION UND DATENINTEGRATION 59
8.3.1 EXTRAKTION (EXTRACTION) 60
8.3.2 TRANSFORMATION 62
8.3.3 LADEPHASE (LOAD) 66
8.4 DIE ARCHITEKTUR EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS 66
8.5 DATENHALTUNG UND DATENSPEICHERUNG 68
9 OPTIMIERUNG 71
9.1 INDIZES UND INDEXSTRUKTUREN 72
9.1.1 EINDIMENSIONALE INDEXSTRUKTUREN 73
9.1.2 MULTIDIMENSIONALE INDEXSTRUKTUREN 75
9.2 DIE BITMAP-INDIZIERUNGSTECHNIKEN 76
9.2.1 STANDARD-BITMAP-INDEX 77
9.3 PARTITIONIERUNG 80
9.4 VIEWS UND MATERIALISIERTE VIEWS 82
9.4.1 GUELTIGE ERSETZUNG 84
9.4.2 AKTUALISIERUNG MATERIALISIERTE VIEWS 90
9.5 WEITERE OPTIMIERUNGSMASSNAHMEN 91
9.5.1 SPEZIELLE HARDWARE 92
9.5.2 PARALLELISIERUNG UND PARALLELE DATENVERARBEITUNG 92
9.5.3 HAUPTSPEICHERDATENBANKEN (IN-MEMORY DATABASE) 93
10 REALTIME DATA-WAREHOUSE-SYSTEME 95
10.1 ANFORDERUNGEN AN EIN ECHTZEIT-DATA-WAREHOUSE-SYSTEM . . 96
11 DATA MINING 97
11.1 MUSTERTYPEN 99
11.2 KLASSIFIKATION 103
11.3 CLUSTERBILDUNG (CLUSTERING) 106
11.3.1 ANFORDERUNGEN AN CLUSTERING 108
11.4 ASSOZIATION 109
11.4.1 DER APRIORI-ALGORITHMUS 111
LITERATURVERZEICHNIS 115
SACHVERZEICHNIS 117 |
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