multidimensionales

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

Bibliografía
- Ralph Kimball:
“The Data WarehouseToolkit:
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”
MorganKaufmann, 2000. ISBN 1-55860-489-8
- 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 deSistemas de Bases de Datos”.
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 [4ªedición]. 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 cadaoperación afecta
sólo a unos pocos registros.
Es de vital importancia garantizar la “acidez” de las transacciones
(atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad).

OLAP [On-Line AnalyticalProcessing]
Sistemas de ayuda a la decisión (DSS):
Consultas muy complejas (muchos datos y funciones de agregación).
Actualizaciones poco frecuentes.
Prioridad: Procesamiento de consultas
Los datawarehouses (DW) almacenan datos resumidos de tipo histórico.
La optimización de las consultas y el tiempo de respuesta son primordiales.

Data Warehousing

1

© Fernando Berzal

Data...