dw資料庫有什麼

『壹』 數據倉庫和多維資料庫的區別在哪裡

數據倉庫，簡稱為DW（Data Warehouse的縮寫），是一個很大的數據存儲集合，通過對多樣的業務數據進行篩選與整合，產出企業的分析性報告和各類報表，為企業的決策提供支持。

數據倉斗蠢庫的輸入方是各種各樣的數據源，最終的輸出用於企業的數據分析、數據挖掘、數據報表等方向。
多維資料庫由一個基本維度（它表示沒有應用任何讀取端隱私策略的資料庫）和許多用戶維度（它們是資料庫的轉換副本）組成。
為了獲得良好的查空攜陪詢性能，我們希望預先計算每個用戶的Universe。如果我們天真地那樣做，我們最終會有很多領域需要存儲和維護，而存儲需求本身將是令人望而卻步的。
一個空間和計算效率高的多維資料庫顯然不能將所有用戶維度全部實現，必須支持對用戶維度的高性能增量更新。因此，它需要支持高性能更新的部分具體化視圖。最近的研究提供了這個丟失的密鑰原語。具體來說，可伸縮的並行流數據流計算系統現在支持部分有狀態和動態變化的數據流。這些想法使得建立一個高效的多元維度資料庫成為可能。
因此，我們將基礎維度中的資料庫表作為數據流的根頂點，並且隨著基礎維度的更新，記錄將通過流移動到用戶維度中。當數據流圖中的邊跨越通用邊界時，將插入任何必要的數據流運算符以強制執行所需的隱私策略。所有適用的策略都應用於轉換到給定用戶群的每個邊緣，因此無論數據通過哪個路徑到達該邊緣，我們都知道策略將被強制執行。
我們可以動態地構建數據流圖，在第一次執行查詢時為用戶范圍擴展流。隱察通過在兩個維度之間共享計算和緩存數據，可以減少基本更新所需的計算量。將其實現為一個聯合的部分狀態數據流是安全地執行此操作的關鍵。
通過將所有用戶的查詢作為一個聯合數據流進行推理，系統可以檢測到這樣的共享：當存在相同的數據流路徑時，它們可以合並。
邏輯上不同但功能上等價的數據流頂點也可以共享一個公共的後備存儲。在給定的維度中，任何到達這樣一個頂點的記錄都意味著維度可以訪問它，因此系統可以安全地公開共享副本。

『貳』 dw 連接的資料庫應該是什麼資料庫

想連什麼資料庫的..
初學者的話.最好是ACCESS這個簡單點.
首先你要配置好你的站點.IIS也好裝好.
然後打開DW.--窗口(最好打開鎮旅一個動態網頁先)--資料庫--點那個+號--自定義連接字元串--"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" Server.MapPath("/date/mdb.mdb")--date表示站點下的一個子文件夾,mdb.mdb表示資料庫..
Dreamweaver應連接那裡要選擇返譽"使用測試御世凳伺服器上驅動程序".

『叄』 SQL2005DW指的是什麼

SQL(Structured Query Language)結構亮旦衡化查詢語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以遲脊及查詢、更新和管理關系資料庫系統。同敬做時也是資料庫腳本文件的擴展名。
數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW

『肆』 什麼是數據倉庫

數據倉庫（DataWareHouse），簡稱為DW，是為給企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。被認為是商業智能的核心組件，由比爾·恩門於1990年提出。它是信息的中央存儲庫，出於分析性報告和決策支持目的而創建。

『伍』 什麼是DW資料庫

就是使用Dreamweaver制伏兄作網頁時連接的數據叢李庫。

一般使用Access居多....

比較適合於小型的網滲廳遲站....

『陸』 數據倉庫系統有哪三個工具層

【數據倉庫系統的三個工具層】數據倉庫系統通常採用3層的體系結構，底層為數據倉庫伺服器，中間層為OLAP伺服器，頂層為前端工具。具體如下：
1、數據源和數據的存儲與管理部分可以統稱為數據倉庫伺服器。
（1）數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息，等等。
（2）數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。
2、OLAP伺服器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。
3、前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具，以及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。

『柒』 DW如何連接資料庫

步驟：

1、在Dreamweaver界面點擊小加號，代表新建資料庫連接，注意要選擇第一個：自定義jdbc 。

『捌』 數據倉庫是什麼

根據數據倉庫概念的含義，數據倉庫擁有以下四個特點：

1、面向主題。操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。

2、集成的。面向事務處理的操作型資料庫通常與某些特定的應用相關，資料庫之間相互獨立，並且往往是異構的。而數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

3、相對穩定的。操作型資料庫中的數據通常實時更新，數據根據需要及時發生變化。數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

4、反映歷史變化。操作型資料庫主要關心當前某一個時間段內的數據，而數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

企業數據倉庫的建設，是以現有企業業務系統和大量業務數據的積累為基礎。數據倉庫不是靜態的概念，只有把信息及時交給需要這些信息的使用者，供他們做出改善其業務經營的決策，信息才能發揮作用，信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組，並及時提供給相應的管理決策人員，是數據倉庫的根本任務。因此，從產業界的角度看，數據倉庫建設是一個工程，是一個過程。

『玖』 各位大神，數據倉庫分層 DWD DWB DWS 分別是什麼縮寫啊

DW ：data warehouse 翻譯成數據倉庫

DW數據分層，由下到上為 DWD,DWB,DWS

DWD：data warehouse detail 細節數據層，有的也稱為 ODS層，是業務層與數據倉庫的隔離層。

DWB：data warehouse base 基礎數據層，存儲的是客觀數據，一般用作中間層，可以認為是大量指標的數據層。

DWS：data warehouse service 服務數據層，基於DWB上的基礎數據，整合匯總成分析某一個主題域的服務數據，一般是寬表。

(9)dw資料庫有什麼擴展閱讀

數據倉庫分層的原因

1、通過數據預處理提高效率，因為預處理，所以會存在冗餘數據

2、如果不分層而業務系統的業務規則發生變化，就會影響整個數據清洗過程，工作量巨大

3、通過分層管理來實現分步完成工作，這樣每一層的處理邏輯就簡單了

標準的數據倉庫分層：ods（臨時存儲層），pdw（數據倉庫層），mid（數據集市層），app（應用層）

4、空間換時間。通過建設多層次的數據模型供用戶使用，避免用戶直接使用操作型數據，可以更高效的訪問數據。

5、把復雜問題簡單化。講一個復雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。而且便於維護數據的准確性，當數據出現問題之後，可以不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。

6、便於處理業務的變化。隨著業務的變化，只需要調整底層的數據，對應用層對業務的調整零感知