OLAP: Vue d'ensemble et questions

Description

Cette séance de cours couvre les bases du traitement analytique en ligne, y compris les entrepôts de données, les lacs de données, les modèles de données multidimensionnels et les requêtes OLAP. Il explique les concepts des schémas d'étoiles et de flocons de neige, des hiérarchies de dimensions et de l'opérateur CUBE. L'instructeur discute des questions du PALO, comme les regroupements, les groupes selon les opérations, le découpage et le découpage. Des exemples de requêtes OLAP, de récapitulation, de forage et de pivotement sont fournis. La séance de cours explore également l'utilisation de SQL pour les requêtes OLAP, les optimisations comme les index bitmap, les index de jointure et les jointures star, et le calcul des super-agrégats dans les cubes de données.

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Séances de cours associées (7)

Concepts associés (79)

Index (base de données)

En informatique, dans les bases de données, un index est une structure de données utilisée et entretenue par le système de gestion de base de données (SGBD) pour lui permettre de retrouver rapidement les données. L'utilisation d'un index simplifie et accélère les opérations de recherche, de tri, de jointure ou d'agrégation effectuées par le SGBD. L’index placé sur une table va permettre au SGBD d'accéder très rapidement aux enregistrements, selon la valeur d'un ou plusieurs champs.

Dimensional modeling

Dimensional modeling (DM) is part of the Business Dimensional Lifecycle methodology developed by Ralph Kimball which includes a set of methods, techniques and concepts for use in data warehouse design. The approach focuses on identifying the key business processes within a business and modelling and implementing these first before adding additional business processes, as a bottom-up approach. An alternative approach from Inmon advocates a top down design of the model of all the enterprise data using tools such as entity-relationship modeling (ER).

OLAP cube

An OLAP cube is a multi-dimensional array of data. Online analytical processing (OLAP) is a computer-based technique of analyzing data to look for insights. The term cube here refers to a multi-dimensional dataset, which is also sometimes called a hypercube if the number of dimensions is greater than three. A cube can be considered a multi-dimensional generalization of a two- or three-dimensional spreadsheet. For example, a company might wish to summarize financial data by product, by time-period, and by city to compare actual and budget expenses.

Datamart

Un datamart (parfois traduit magasin de données ou comptoir de données) est un sous-ensemble d’un entrepôt de données (data warehouse en anglais) destiné à fournir des données aux utilisateurs, et souvent spécialisé vers un groupe ou un type d'affaire. Techniquement, c'est une base de données relationnelle utilisée en informatique décisionnelle et exploitée en entreprise pour restituer des informations ciblées sur un métier spécifique, constituant pour ce dernier un ensemble d’indicateurs utilisés pour le pilotage de l’activité et l’aide à la décision.

Snowflake schema

In computing, a snowflake schema is a logical arrangement of tables in a multidimensional database such that the entity relationship diagram resembles a snowflake shape. The snowflake schema is represented by centralized fact tables which are connected to multiple dimensions. "Snowflaking" is a method of normalizing the dimension tables in a star schema. When it is completely normalized along all the dimension tables, the resultant structure resembles a snowflake with the fact table in the middle.