自考互聯(lián)網(wǎng)數據庫�？嫉闹R點(diǎn)復習
2017年自考互聯(lián)網(wǎng)數據庫�？贾R點(diǎn)復習：數據倉庫的基本操作
(1)基本聚集函數：由于聚集函數的計算很費時(shí)間，在數據倉庫中常常把這些計算結果當作實(shí)視圖保存起來(lái)，一次計算可供多次使用。SQL提供五種聚集函數：SUM,COUNT,AVG,MAX,MIN.
(2)立方體操作：事實(shí)表是個(gè)多維表，每個(gè)元組可用多維空間的一個(gè)點(diǎn)或單元表示，數據立方體可以推廣到任意維，設維數為k，則k維超立方體可表示2個(gè)實(shí)視圖。在此立方體的基礎上，可進(jìn)行切片，切塊操作，即以某一個(gè)維度為標準，對立方體進(jìn)行切割的操作。
(3)上卷和下探操作：在計算聚集函數時(shí)，分組的粒度有粗細之分。由細粒度分組的聚集函數可以推算出與其相關(guān)的粗粒度分組的聚集函數反之則不可行。上卷操作就是由細粒度分組的聚集函數推算出粗粒度分組的過(guò)程。下探操作是上卷操作的逆操作，即通過(guò)細化維的粒度，查詢(xún)較詳細的數據。下探操作與上卷操作不同，在上卷時(shí)，可以由細粒度的實(shí)視圖推導出粗粒度的實(shí)視圖，即不但可以向上查詢(xún)，而且可以向上生成，由于從粗粒度實(shí)視圖推導不出細粒度視圖，不能通過(guò)下探操作由粗到細地生成實(shí)視圖。如果這些細粒度的實(shí)視圖已經(jīng)生成，可以通過(guò)下探操作向下查詢(xún)。
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