Gottfried Vossen5. Auflage 2008

Datenmodelle, Datenbanksprachen

und Datenbankmanagementsysteme

Kapitel 15: Date Warehouses (Datenlager) und OLAP

© 2008 Gottfried Vossen

15.1 Grundlagen

15.2 Mehrdimensionale Datenmodelle

15.3 Qualitätsorientierter Schemaentwurf für Datenlager

15.4 Grundlagen des OLAP

Inhalt

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 2

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Inte

gra

tio

n

Quelle 1

Quelle 4

Quelle 3

Quelle 2

DataWarehouse

OLAP

DataMining

Operationale Datenbanken

15.1 Data-Warehouse-Szenario mit Anwendungen

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 3

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Wrapper

Quelle 1 Quelle 2

Metadaten

Wrapper

Client 1 Client 2

Integrator

Data Warehouse(Datenlager)

Client n…..15

.2 A

usw

ertu

ngso

rienti

erte

Inte

grati

on

mitt

els

Dat

a W

areh

ouse

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 4

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ExterneDaten

OLTP-Systeme

Legacy-Systeme Extraktion

Transformation

Laden

Integration

Wartung

DataMart

Marketing

DataMart

Controlling

DataMart

Vertrieb

Mid

dle

war

e

Anwendungen

OperationaleSysteme /

Daten

Informations-visualisierung

EnterpriseData

Warehouse

Metadaten,Berichte

Individual-anwendung

Berichtssystem

RelationalesSystem

OLAP

Browser

Data Mining

15.3 Allgemeine Enterprise-Data-Warehouse-Architektur

5Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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Anforderungen

Extraktion

Schema-transformation

Daten-bereinigung

Daten-transformation

Laden derDaten

Quellen-auswahl

15.4 ETL-Prozess in der Übersicht

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 6

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Wochentag

Monat

Vierteljahr

Jahr

Straße

Stadt

Region

Land

Titel

Artikeltyp

Lieferant

Lieferantentyp

15.5 Attribuhierarchien für einzelne Dimensionen

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 7

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ZeitstempelTagWochentagMonatQuartalJahr

Zeit

Faktentabelle Verkauf

Zeitstempel

A_Nr

K_Nr

Anzahl

Einzelpreis

Rabattsatz

K_NrKundentypKundengruppe

Kunde

Kennzahlen

Ort_Key

Ort_KeyStraßeStadtRegionLand

Lagerort

A_NrTitelArtikeltypLieferantLieferantentyp

Artikel

15.6 Sternschema für relationales OLAP

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 8

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ZeitstempelTagWochentagMonatQuartalJahr

Zeit

Faktentabelle Verkauf

Zeitstempel

A_Nr

K_Nr

Anzahl

Einzelpreis

Rabattsatz

K_NrKundentypKundengruppe

Kunde

Kennzahlen

Ort_Key

Lieferant_KeyLieferantentyp

Lieferant

Stadt_KeyStadtRegionLand

StadtOrt_KeyStraßeStadt_Key

Lagerort

A_NrTitelArtikeltypLieferant_Key

Artikel

15.7 Schneeflockenschema für relationales OLAP

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 9

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ZeitstempelTagWochentagMonatQuartalJahr

Zeit

FaktentabelleVerkauf

Zeitstempel

A_Nr

K_Nr

Anzahl

Einzelpreis

Rabattsatz

A_NrTitelArtikeltypLieferantentyp

Artikel

K_NrKundentypKundengruppe

Kunde

Kennzahlen

Ort_KeyOrt_KeyStraßeStadtRegionLand

Lagerort

FaktentabelleVersand

Zeitstempel

A_Nr

Logistiker_Key

Von

Nach

Anzahl

Versandkosten

Logistiker_KeyLogistiker_NameLagerort_keyLogistiker_typ

Logistiker

15.8 Constellation-Schema für relationales OLAP

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 10

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15.9 Beispiel einer Faktentabelle

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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15.10 Bit-Map-Index zur Tabelle aus Abbildung 15.9

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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Projektmanagement

Projekt-planung

TechnischerArchitektur-

entwurf

Produkt-auswahl und-installation

DimensionalerModellierungs-

entwurf

PhysischerDatenbasis-

entwurf

EntwurfDatenein-

gangsbereich

Anwendungs-spezifikation

Anwendungs-entwicklung

Einsatz

Wartung & Erweiterung

Def

init

ion

der

Ges

chäf

tsan

ford

eru

ng

en

15.11 Datenlager-Lebenszyklus (nach Lehner)

13Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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15.12 Exemplarisches Faktenschema

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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15.13 Dimensionsschema Kunde mit Instanz

Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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Artikel

Kunde

Quartal1

DVD„Fluch der Karibik“ Meier

Zelle

Dimension

1 Kennzahl

Dimensionselemente

15.14 Die Bestandteile eines (3D-) Datenwürfels

16Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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ZeitstempelTagWochentagMonatQuartalJahr

Zeit

A_NrTitelArtikeltypLieferantentyp

Artikel

K_NrKundentypKundengruppe

Kunde

Ort_KeyStraßeStadtRegionLand

Lagerort

Anzahl

Einzelpreis

RabattsatzTypische Aggregationen:„alle Kunden“„alle Geschäfte“„alle Produkte“„ganzes Jahr“

15.15 Alternative Darstellung eines Data Cubes

17Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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ZeitstempelTagWochentagMonatQuartalJahr

Zeit

A_NrTitelArtikeltypLieferantentyp

Artikel

K_NrKundentypKundengruppe

Kunde

Ort_KeyStraßeStadtRegionLand

Lagerort

Anzahl

Einzelpreis

Rabattsatz

Sum-me

15.16 Elimination der Dimension Kunde

18Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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ZeitstempelTagWochentagMonatQuartalJahr

Zeit

A_NrTitelArtikeltypLieferantentyp

Artikel

K_NrKundentypKundengruppe

Kunde

Ort_KeyStraßeStadtRegionLand

Lagerort

Anzahl

Einzelpreis

Rabattsatz

Sum-me

15.17 Elimination der Dimension Zeit

19Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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15.18 Beispiel einer Faktentabelle

20Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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15.19 Ergebnis einer Cube-Anwendung auf die Tabelle aus Abbildung 15.18

21Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

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15.20 Beispiel einer Zensustabelle

22Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15