Modelo multi dimensional

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El modelo multidimensional Data Data Warehousing
OLAP vs. OLTP Data Warehousing El modelo multidimensional Dimensiones, medidas y hechos Arquitectura de un data warehouse Funcionamiento detallado deun data warehouse Implementación de un data warehouse MOLAP ROLAP: Esquema en estrella, copo de nieve y constelaciones de hechos

Bibliografía
- Ralph Kimball: “The Data Warehouse Toolkit:Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses” John WIley & Sons, 1996. ISBN 0-471-15337-0 - Jiawei Han & Micheline Kamber “Data Mining: Concepts and Techniques” Morgan Kaufmann, 2000. ISBN1-55860-489-8 - C.J. Date: “Introducción a los sistemas de bases de datos” Pearson Educación, 2001. ISBN 968-444-419. - Ramez A. Elmasri & Shamkant B. Navathe: “Fundamentos de Sistemas de Bases deDatos”. Addison-Wesley, 2002 [3ª edición]. ISBN 84-782-9051-6. - Henry F. Korth, Abraham Silberschatz & S. Sudarshan: “Fundamentos de Bases de Datos”. Mc-Graw Hill, 2002 [4ª edición]. ISBN 84-481-3654-3. OLAP vs. OLTP
OLTP [On-Line Transaction Processing]
Aplicaciones típicas de gestión Tareas repetitivas. Tareas muy bien estructuradas. Transacciones cortas (actualizaciones generalmente).Prioridad: Gestión de transacciones Las transacciones se realizan sobre grandes bases de datos a las cuales se puede acceder eficientemente mediante índices, ya que cada operación afecta sólo a unos pocosregistros. Es de vital importancia garantizar la “acidez” de las transacciones (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad).

OLAP [On-Line Analytical Processing]
Sistemas de ayuda a ladecisión (DSS): Consultas muy complejas (muchos datos y funciones de agregación). Actualizaciones poco frecuentes. Prioridad: Procesamiento de consultas Los data warehouses (DW) almacenan datos resumidosde tipo histórico. La optimización de las consultas y el tiempo de respuesta son primordiales.

Data Warehousing

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© Fernando Berzal

Data warehousing
Problema Las organizaciones...
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