Data Warehouse Technologien - Köppen, Veit 1977- (mitp, 2014)
5.3.1 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen
Cover; Titel; Impressum; Inhaltsverzeichnis; 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme; 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt; 1.2 OLTP versus OLAP; 1.2.1 OLAP- versus OLTP-Transaktionen; 1.2.2 Vergleich von OLTP und OLAP; 1.2.3 Abgrenzung: DBMS-Techniken; 1.3 Charakteristika und Begriffe; 1.4 Big Data und Data Warehousing; 1.5 Aufbau des Buches; 1.6 Vertiefende Literatur; 1.7 Übungen; 2 Architektur; 2.1 Anforderungen; 2.1.1 Grobe Übersicht über Data-Warehouse-Systeme; 2.1.2 Anforderungen an die Architektur; 2.1.3 Die 12 OLAP-Regeln nach Codd; 2.1.4 Die FASMI-Anforderungen
2.2 Datenfluss in einem Data-Warehouse-System2.2.1 Phasen des Data Warehousing; 2.2.2 Datenquellen; 2.2.3 Datenbereinigungsbereich; 2.2.4 Extraktionskomponenten; 2.2.5 Transformationskomponenten; 2.2.6 Ladekomponente; 2.2.7 Basisdatenbank; 2.2.8 Befüllen; 2.2.9 Der Datenwürfel; 2.2.10 Data Marts; 2.2.11 Das Data Warehouse; 2.3 Referenzarchitektur; 2.3.1 Data-Warehouse-Manager; 2.3.2 Monitore; 2.3.3 Repository; 2.3.4 Metadaten-Manager; 2.3.5 Diskussion der kompletten Referenzarchitektur; 2.4 Architektur des Data Warehouse; 2.4.1 Rolle der Data Marts
2.4.2 Abhängige Data Marts: Nabe und Speiche2.4.3 Unabhängige Data Marts; 2.4.4 Föderierte und virtuelle Datenwürfel; 2.4.5 Data-Warehouse-Architektur in der Praxis; 2.4.6 Ein Multi-Schichten-Architekturansatz; 2.5 Vertiefende Literatur; 2.6 Übungen; 3 Modellierung von Data Warehouses; 3.1 Das multidimensionale Datenmodell; 3.1.1 Grundbegriffe; 3.1.2 Dimensionen; 3.1.3 Fakten und Kennzahlen; 3.1.4 Schema des multidimensionalen Datenwürfels; 3.2 Konzeptuelle Modellierung; 3.2.1 Das ME/R-Modell; 3.2.2 ADAPT; 3.3 Relationale Umsetzung; 3.3.1 Prinzip der relationalen Abbildung
3.3.2 Snowflake-Schema3.3.3 Star-Schema; 3.3.4 Vergleich von Snowflake- und Star-Schema; 3.3.5 Fact-Constellation-Schema und Galaxie-Schema; 3.3.6 Alternative Modellierung von Klassifikationshierarchien; 3.3.7 Vermeidung von Semantikverlusten; 3.4 Slowly Changing Dimensions; 3.4.1 Berichtsanforderungen im Data Warehouse; 3.4.2 Typdefinitionen nach Kimball; 3.4.3 Realisierungen im Data Warehouse; 3.5 Vertiefende Literatur; 3.6 Übungen; 4 Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess; 4.1 Qualitätsaspekte; 4.1.1 Der Datenbereinigungsprozess; 4.1.2 Duplikaterkennung; 4.1.3 Vergleichsfunktionen
Keywords: Data warehouse; Parallel processing (Electronic computers); COMPUTERS / Computer Literacy; COMPUTERS / Computer Science; COMPUTERS / Data Processing; COMPUTERS / Hardware / General; COMPUTERS / Information Technology; COMPUTERS / Machine Theory; COMPUTERS / Reference; Data warehousing; Informatik; Data-Warehouse-Konzept