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  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本操作

  (1)基本聚集函數(shù):由于聚集函數(shù)的計(jì)算很費(fèi)時(shí)間,在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中常常把這些計(jì)算結(jié)果當(dāng)作實(shí)視圖保存起來(lái),一次計(jì)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(shí)表是個(gè)多維表,每個(gè)元組可用多維空間的一個(gè)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(gè)實(shí)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(gè)維度為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)立方體進(jìn)行切割的操作。

  (3)上卷和下探操作:在計(jì)算聚集函數(shù)時(shí),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(shí),可以由細(xì)粒度的實(shí)視圖推導(dǎo)出粗粒度的實(shí)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(shí)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(shí)視圖。如果這些細(xì)粒度的實(shí)視圖已經(jīng)生成,可以通過下探操作向下查詢。

 

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