dw数据库有什么

‘壹’ 数据仓库和多维数据库的区别在哪里

数据仓库，简称为DW（Data Warehouse的缩写），是一个很大的数据存储集合，通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。

数据仓斗蠢库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
多维数据库由一个基本维度（它表示没有应用任何读取端隐私策略的数据库）和许多用户维度（它们是数据库的转换副本）组成。
为了获得良好的查空携陪询性能，我们希望预先计算每个用户的Universe。如果我们天真地那样做，我们最终会有很多领域需要存储和维护，而存储需求本身将是令人望而却步的。
一个空间和计算效率高的多维数据库显然不能将所有用户维度全部实现，必须支持对用户维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体化视图。最近的研究提供了这个丢失的密钥原语。具体来说，可伸缩的并行流数据流计算系统现在支持部分有状态和动态变化的数据流。这些想法使得建立一个高效的多元维度数据库成为可能。
因此，我们将基础维度中的数据库表作为数据流的根顶点，并且随着基础维度的更新，记录将通过流移动到用户维度中。当数据流图中的边跨越通用边界时，将插入任何必要的数据流运算符以强制执行所需的隐私策略。所有适用的策略都应用于转换到给定用户群的每个边缘，因此无论数据通过哪个路径到达该边缘，我们都知道策略将被强制执行。
我们可以动态地构建数据流图，在第一次执行查询时为用户范围扩展流。隐察通过在两个维度之间共享计算和缓存数据，可以减少基本更新所需的计算量。将其实现为一个联合的部分状态数据流是安全地执行此操作的关键。
通过将所有用户的查询作为一个联合数据流进行推理，系统可以检测到这样的共享：当存在相同的数据流路径时，它们可以合并。
逻辑上不同但功能上等价的数据流顶点也可以共享一个公共的后备存储。在给定的维度中，任何到达这样一个顶点的记录都意味着维度可以访问它，因此系统可以安全地公开共享副本。

‘贰’ dw 连接的数据库应该是什么数据库

想连什么数据库的..
初学者的话.最好是ACCESS这个简单点.
首先你要配置好你的站点.IIS也好装好.
然后打开DW.--窗口(最好打开镇旅一个动态网页先)--数据库--点那个+号--自定义连接字符串--"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" Server.MapPath("/date/mdb.mdb")--date表示站点下的一个子文件夹,mdb.mdb表示数据库..
Dreamweaver应连接那里要选择返誉"使用测试御世凳服务器上驱动程序".

‘叁’ SQL2005DW指的是什么

SQL(Structured Query Language)结构亮旦衡化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以迟脊及查询、更新和管理关系数据库系统。同敬做时也是数据库脚本文件的扩展名。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW

‘肆’ 什么是数据仓库

数据仓库（DataWareHouse），简称为DW，是为给企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。被认为是商业智能的核心组件，由比尔·恩门于1990年提出。它是信息的中央存储库，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

‘伍’ 什么是DW数据库

就是使用Dreamweaver制伏兄作网页时连接的数据丛李库。

一般使用Access居多....

比较适合于小型的网渗厅迟站....

‘陆’ 数据仓库系统有哪三个工具层

【数据仓库系统的三个工具层】数据仓库系统通常采用3层的体系结构，底层为数据仓库服务器，中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。具体如下：
1、数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。
（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息，等等。
（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
2、OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
3、前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具，以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

‘柒’ DW如何连接数据库

步骤：

1、在Dreamweaver界面点击小加号，代表新建数据库连接，注意要选择第一个：自定义jdbc 。

‘捌’ 数据仓库是什么

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

‘玖’ 各位大神，数据仓库分层 DWD DWB DWS 分别是什么缩写啊

DW ：data warehouse 翻译成数据仓库

DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS

DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层。

DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。

DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。

(9)dw数据库有什么扩展阅读

数据仓库分层的原因

1、通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据

2、如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大

3、通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了

标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）

4、空间换时间。通过建设多层次的数据模型供用户使用，避免用户直接使用操作型数据，可以更高效的访问数据。

5、把复杂问题简单化。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。

6、便于处理业务的变化。随着业务的变化，只需要调整底层的数据，对应用层对业务的调整零感知