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2020年贵阳自考互联网数据库常考知识点:数据仓库的基本操作

发布时间:2020-06-11 整编:贵阳自考网 阅读量:
【导语】

【导读】数据库技术是真实项目开发中一定会涉及的模块,不同的功能场景,数据量及性能要求的不同,会有不同的数据库技术选型,在笔面试中也是重点考察的点。基本的知识了解一

【导读】数据库技术是真实项目开发中一定会涉及的模块,不同的功能场景,数据量及性能要求的不同,会有不同的数据库技术选型,在笔面试中也是重点考察的点。基本的知识了解一下。了解下背景和简单原理及使用。下面是小编给大家整理的2020年贵阳自考互联网数据库常考知识点,供大家复习参考。
 
2020年贵阳自考互联网数据库常考知识点
 
(1)基本聚集函数:由于聚集函数的计算很费时间,在数据仓库中常常把这些计算结果当作实视图保存起来,一次计算可供多次使用。SQL提供五种聚集函数:SUM,COUNT,AVG,MAX,MIN.
 
(2)立方体操作:事实表是个多维表,每个元组可用多维空间的一个点或单元表示,数据立方体可以推广到任意维,设维数为k,则k维超立方体可表示2个实视图。在此立方体的基础上,可进行切片,切块操作,即以某一个维度为标准,对立方体进行切割的操作。
 
(3)上卷和下探操作:在计算聚集函数时,分组的粒度有粗细之分。由细粒度分组的聚集函数可以推算出与其相关的粗粒度分组的聚集函数反之则不可行。上卷操作就是由细粒度分组的聚集函数推算出粗粒度分组的过程。下探操作是上卷操作的逆操作,即通过细化维的粒度,查询较详细的数据。下探操作与上卷操作不同,在上卷时,可以由细粒度的实视图推导出粗粒度的实视图,即不但可以向上查询,而且可以向上生成,由于从粗粒度实视图推导不出细粒度视图,不能通过下探操作由粗到细地生成实视图。如果这些细粒度的实视图已经生成,可以通过下探操作向下查询。
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