The Warehouse Consists of Denormali

The Warehouse Consists of Denormalized Data
Because of the vast size of a data warehouse, such inefficiency can be devastating. A three way join between tables in a large data warehouse may take an unacceptably long time to complete and may be unnecessary. In the data warehouse model, the relationship among attributes does not change. Because historical data are static in nature, nothing is gained by constructing normalized tables with dynamic links.
For example, in an operational database system, Product X may be an element of work in process (WIP) in Department A this month and part of Department B’s WIP next month. In a properly normalized data model, it would be incorrect to include Department A’s WIP data as part of a Sales Order table that records an order for Product X. Only the product item number would be included in the Sales Order table as a foreign key linking it to the Product table. Relational theory would call for a join (link) between the Sales Order table and Product table to determine the production status (i.e., which department the product is currently in) and other attributes of the product. From an operational perspective, complying with relational theory is important because the relation changes as the product moves through different departments over time. Relational theory does not apply to a data warehousing system because the Sales Order/Product relation is stable.
Wherever possible, therefore, normalized tables pertaining to selected events may be consolidated into denormalized tables. Figure 11.6 illustrates how sales order data are reduced to a single denormalized Sales Order table for storage in a data warehouse system.
Extracting Data from Operational Databases

Data extraction is the process of collecting data from operational databases, flat files, archives, and external data sources. Operational databases typically need to be out of service when data extraction occurs to avoid data inconstancies. Because of their large size and the need for a speedy transfer to minimize the downtime, little or no conversion of data occurs at this point. A technique called changed data capture can dramatically reduce the

Kết quả (Việt) 1:

Các nhà kho bao gồm dữ liệu DenormalizedVì kích thước khổng lồ của một kho dữ liệu, như vậy không hiệu quả có thể tàn phá. Tham gia một ba chiều giữa các bảng trong một nhà kho dữ liệu lớn có thể mất một thời gian chạy quá lâu để hoàn thành và có thể không cần thiết. Trong mô hình nhà kho dữ liệu, các mối quan hệ giữa các thuộc tính không thay đổi. Bởi vì các dữ liệu lịch sử tĩnh trong tự nhiên, không có gì là đã đạt được bằng cách xây dựng bảng bình thường với các năng động liên kết.Cho ví dụ, trong một hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động, sản phẩm X có thể là một yếu tố của làm việc trong tiến trình (WIP) trong vùng A này tháng và một phần của vùng B WIP tháng tiếp theo. Trong một mô hình dữ liệu bình thường đúng cách, nó sẽ là không chính xác để bao gồm các vùng A WIP data như là một phần của một bảng thứ tự bán hàng ghi lại một đơn đặt hàng cho các sản phẩm X. Chỉ số lượng hàng sản phẩm sẽ được bao gồm trong bảng thứ tự bán hàng như một chìa khóa nước ngoài liên kết nó vào bảng sản phẩm. Quan hệ lý thuyết sẽ kêu gọi tham gia (liên kết) giữa doanh số bán hàng để bàn và sản phẩm bảng để xác định tình trạng sản xuất (ví dụ, vùng mà sản phẩm này hiện tại) và các thuộc tính khác của sản phẩm. Từ một quan điểm hoạt động, tuân theo quan hệ lý thuyết là quan trọng vì những thay đổi liên quan như các sản phẩm di chuyển qua các phòng ban khác nhau theo thời gian. Quan hệ lý thuyết không áp dụng cho dữ liệu kho bãi hệ thống vì mối quan hệ bán hàng/sản phẩm là ổn định.Bất cứ nơi nào có thể, do đó, chuẩn hoá bảng liên quan đến các sự kiện đã chọn có thể được hợp nhất vào các bảng denormalized. Con số 11.6 minh họa làm thế nào bán hàng thứ tự dữ liệu được giảm đến một bảng thứ tự bán hàng denormalized duy nhất để lưu trữ trong một hệ thống nhà kho dữ liệu.Trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hoạt động Khai thác dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hoạt động, tập tin phẳng, lưu trữ, và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Cơ sở dữ liệu hoạt động thông thường cần phải ra khỏi Dịch vụ khi khai thác dữ liệu xảy ra để tránh dữ liệu inconstancies. Bởi vì kích thước lớn của họ và sự cần thiết cho một chuyển nhanh chóng để giảm thiểu downtime, ít hoặc không có chuyển đổi dữ liệu xảy ra vào thời điểm này. Một kỹ thuật được gọi là nắm bắt dữ liệu thay đổi có thể làm giảm đáng kể các

Kết quả (Việt) 2:

The Warehouse Gồm liệu denormalized
Do kích thước rộng lớn của một kho dữ liệu, không hiệu quả như vậy có thể bị tàn phá. Một cách ba tham gia giữa các bảng trong một kho dữ liệu lớn có thể mất một thời gian quá lâu để hoàn thành và có thể là không cần thiết. Trong mô hình kho dữ liệu, mối quan hệ giữa các thuộc tính không thay đổi. Bởi vì dữ liệu lịch sử là tĩnh trong tự nhiên, không có gì là đã đạt được bằng cách xây dựng bảng bình thường với các liên kết năng động.
Ví dụ, trong một hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động, sản phẩm X có thể là một yếu tố của công việc trong quá trình (WIP) tại Sở Một tháng này và một phần của Bộ B WIP tháng tới. Trong một mô hình dữ liệu đúng chuẩn hóa, nó sẽ không chính xác để đưa dữ liệu WIP cục A như là một phần của một bảng bán hàng đặt hàng ghi lại một trật tự cho sản phẩm X. Chỉ số mục sản phẩm sẽ được bao gồm trong bảng bán hàng đặt hàng như là một liên kết chính nước ngoài nó vào bảng Product. Lý thuyết quan hệ sẽ gọi cho một tham gia (liên kết) giữa các bảng bán hàng đặt hàng và bảng sản phẩm để xác định tình trạng sản xuất (ví dụ, trong đó bộ phận sản phẩm đang trong) và các thuộc tính khác của sản phẩm. Từ một quan điểm hoạt động, phù hợp với lý thuyết quan hệ là quan trọng bởi vì các mối quan hệ thay đổi như các sản phẩm di chuyển qua các phòng ban khác nhau theo thời gian. Lý thuyết quan hệ không áp dụng đối với một hệ thống kho dữ liệu bởi vì bán hàng đặt hàng / liên quan sản phẩm ổn định.
Bất cứ nơi nào có thể, do đó, bảng bình thường liên quan đến các sự kiện được chọn có thể được hợp nhất vào các bảng denormalized. Hình 11.6 minh họa cách dữ liệu đơn đặt hàng được giảm đến một denormalized bảng bán hàng đặt hàng duy nhất cho việc lưu trữ trong một hệ thống kho dữ liệu.
Extracting dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hoạt động

khai thác dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hoạt động, các tập tin phẳng, lưu trữ, và các nguồn dữ liệu bên ngoài . Cơ sở dữ liệu hoạt động thường cần phải được ra khỏi dịch vụ khi khai thác dữ liệu xảy ra để tránh inconstancies dữ liệu. Do kích thước lớn và sự cần thiết cho một chuyển nhanh chóng để giảm thiểu thời gian chết, ít hoặc không chuyển đổi dữ liệu xảy ra vào thời điểm này. Một kỹ thuật được gọi là thay đổi dữ liệu chụp có thể làm giảm đáng kể