第二章数据仓库和数据挖掘的olap技术。
一、 填空题。
1） 星形模式、雪花模式、事实星座模式和雪暴形模式。
2） 面向主题、集成、随时间变化和稳定。
3） 联机事务和查询处理，数据分析和决策支持方面。
4） 关系olap服务器(rolap)、多维olap服务器(molap)和混合olap服务器(holap)
二、单选题。
1）b；（2）d；（3）a；（4）a；（5）b
四、简答题。
1）为什么在进行联机分析处理(olap)时，我们需要一个独立的数据仓库，而不是直接在日常操作的数据库上进行。
答：使用一个独立的数据仓库进行olap处理是为了以下目的：
1)提高两个系统的性能。
操作数据库是为oltp而设计的，没有为olap操作优化，同时在操作数据库上处理olap查询，会大大降低操作任务的性能；而数据仓库是为olap而设计，为复杂的 olap查询， 多维视图，汇总等olap功能提供了优化。
2)两者有着不同的功能。
操作数据库支持多事务的并行处理，而数据仓库往往只是对数据记录进行只读访问；这时如果将事务处理的并行机制和恢复机制用于这种olap操作，就会显著降低olap的性能。
3)两者有着不同的数据。
数据仓库中存放历史数据；日常操作数据库中存放的往往只是最新的数据。
2）请简述几种典型的多维数据的olap操作。
答：典型的olap操作包括以下几种。
上卷：通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约，在数据立方体上进行聚集；
下钻：上卷的逆操作，由不太详细的数据得到更详细的数据；通常可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现；
切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方；
切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方；
转轴：转动数据的视角，提供数据的替代表示；
钻过：执行涉及多个事实表的查询；
钻透：使用关系sql机制，钻到数据立方体的底层，到后端关系表。
7）在数据仓库中，元数据的主要用途包括哪些？
答：在数据仓库中，元数据的主要用途包括：
1） 用作目录，帮助决策支持系统分析者对数据仓库的内容定义。
2） 作为数据仓库和操作性数据库之间进行数据转换时的映射标准。
3） 用于指导当前细节数据和稍加综合的数据之间的汇总算法，指导稍加综合的数据和高度综合的数据之间的汇总算法。
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