2014年自考《互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫》�？贾R:數(shù)據(jù)倉庫的基本操作
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簡述數(shù)據(jù)倉庫的基本操作
(1)基本聚集函數(shù)：由于聚集函數(shù)的計算很費(fèi)時間，在數(shù)據(jù)倉庫中常常把這些計算結(jié)果當(dāng)作實視圖保存起來，一次計算可供多次使用。SQL提供五種聚集函數(shù)：SUM,COUNT,AVG,MAX,MIN.
(2)立方體操作：事實表是個多維表，每個元組可用多維空間的一個點(diǎn)或單元表示，數(shù)據(jù)立方體可以推廣到任意維，設(shè)維數(shù)為k，則k維超立方體可表示2個實視圖。在此立方體的基礎(chǔ)上，可進(jìn)行切片，切塊操作，即以某一個維度為標(biāo)準(zhǔn)，對立方體進(jìn)行切割的操作。
(3)上卷和下探操作：在計算聚集函數(shù)時，分組的粒度有粗細(xì)之分。由細(xì)粒度分組的聚集函數(shù)可以推算出與其相關(guān)的粗粒度分組的聚集函數(shù)反之則不可行。上卷操作就是由細(xì)粒度分組的聚集函數(shù)推算出粗粒度分組的過程。下探操作是上卷操作的逆操作，即通過細(xì)化維的粒度，查詢較詳細(xì)的數(shù)據(jù)。下探操作與上卷操作不同，在上卷時，可以由細(xì)粒度的實視圖推導(dǎo)出粗粒度的實視圖，即不但可以向上查詢，而且可以向上生成，由于從粗粒度實視圖推導(dǎo)不出細(xì)粒度視圖，不能通過下探操作由粗到細(xì)地生成實視圖。如果這些細(xì)粒度的實視圖已經(jīng)生成，可以通過下探操作向下查詢。
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