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OLAP: Vue d'ensemble et questions

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Dans cours

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students to be able to build such systems as well as read and und ...

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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Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

Expertise SystÃ¨mes de gestion de bases de donnÃ©es, applications scientifiques, architecture des ordinateurs Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hamish Nicholson, Anna Herlihy, Yi Jiang, Eleni Zapridou, Georgiy Konstantinovich Lebedev, Ioanna Tsakalidou A dirigé les thèses EPFL de Farhan Tauheed, Radu Ioan Stoica, Manos Athanassoulis, Pinar Tözün, Adrian Daniel Popescu, Ioannis Alagiannis, Renata Borovica-Gajic, Danica Porobic, Iraklis Psaroudakis, Manos Karpathiotakis, Matthaios Alexandros Olma,

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Base de données: Entrepôt de données

Concepts associés (32)

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.

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.

Dimension (data warehouse)

A dimension is a structure that categorizes facts and measures in order to enable users to answer business questions. Commonly used dimensions are people, products, place and time. (Note: People and time sometimes are not modeled as dimensions.) In a data warehouse, dimensions provide structured labeling information to otherwise unordered numeric measures. The dimension is a data set composed of individual, non-overlapping data elements. The primary functions of dimensions are threefold: to provide filtering, grouping and labelling.

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.

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Séances de cours associées (53)

Requêtes OLAP : Agrégations, Opérateur Cube et Optimisations

Explore les requêtes OLAP, l'opérateur cube, les super-agrégats et les techniques d'optimisation.

Questions et optimisations du OLAP

Couvre les requêtes OLAP, des exemples de comparaisons, de classement et d'optimisations pour la performance de la requête.

Vues : Simplification des requêtes SQL

Explore comment les vues simplifient l'écriture des requêtes et sont clés dans les entrepôts de données.

Modèle de données du PALO : approches multidimensionnelles et relationnelles

Explique les modèles de données du PALO, en mettant l'accent sur les approches multidimensionnelles et relationnelles.

Bases de données NoSQL: Origines et types MOOC: Systèmes d’Information Géographique 1

Couvre les origines et les types des bases de données NoSQL, en mettant l'accent sur les opérations MongoDB et CRUD.

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Concepts associés (32)

Datamart

Snowflake schema

OLAP cube

Dimension (data warehouse)

Index (base de données)

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