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datawarehouses olap Djamel Berrabah CIntroduction ? Evolution des structures de données stockées ? ?chiers ? bases de données hiérarchique ? bases de données relationnelles ? bd distribuées ? bd objet multimedia ? de en près de la façon dont les gens visu

Djamel Berrabah CIntroduction ? Evolution des structures de données stockées ? ?chiers ? bases de données hiérarchique ? bases de données relationnelles ? bd distribuées ? bd objet multimedia ? de en près de la façon dont les gens visualisent et manipulent les données CIntroduction ? Bases de données relationnelles Codd ? Modèle simple tables bi-dimensionnelles Facile à mettre en ?uvre ? Le plus répandu La plupart des DW ont leurs données venant des BD relationnelles ? BD relationnelles adaptées à l'OLTP On-Line Transaction Processing gr? ce au standard SQL CIntroduction ? Bases de données relationnelles Codd ? Analyse de données massives giga tera octets stockées dans le DW pour l'aide à la décision ? BD relationnelles peu adaptées à l'OLAP On-Line Analytical Processing ? Requêtes moins fréquentes mais plus complexes longues nécessitant une reformulation agrégation des données de masse CLes besoins ? Exemples de requêtes ? Total des ventes pour chaque produit par trimestre ? les meilleurs fournisseurs pour chaque catégorie de produit l'an dernier ? pour chaque produit sa part de marché dans sa catégorie par rapport à celle de ? les fournisseurs dont les ventes ont augmenté dans chaque catégorie de produit ces dernières années CLes besoins suite ? Avoir des résultats à temps pouvoir ra ?ner prolonger ou reprendre les analyses ?? besoin de garder et visualiser les résultats intermédiaires ? Appréhender visualiser les données dans les dimensions naturelles pour les décideurs Total des ventes pour chaque produit par trimestre Trim Trim Trim Trim Prod Prod Total des ventes par catégorie de produit par fournisseur par trimestre de détail sur les fournisseurs - sur les produits CBD relationnelle et OLTP Table relation VentesVoiture Attributs nuplets Modele Clio Clio Jaguar Jaguar Espace Espace Couleur Bleu Rouge Bleu Rouge Bleu Blanc Ventes On veut des détails sur les vendeurs CBD relationnelle et OLTP VentesVoiture Modele Couleur Vendeur Ventes Clio Bleu Toto Clio Rouge Toto Clio Bleu Titi Clio Rouge Titi Clio Bleu Tata Clio Rouge Tata Clio Bleu Tutu Clio Rouge Tutu Jaguar Bleu Toto Jaguar Rouge Toto Jaguar Bleu Titi Jaguar Rouge Titi Jaguar Bleu Tata Jaguar Rouge Tata Jaguar Bleu Tutu Jaguar Rouge Tutu Espace Bleu Toto Espace Blanc Toto Espace Bleu Titi Espace Blanc Titi Espace Bleu Tata Espace Blanc Tata Espace Bleu Tutu Espace Blanc Tutu Vendeurs Vendeur Toto Titi Tata Tutu Succursale Auto Auto BelleCaisse BelleCaisse ? BD relationnelle présentation peu conviviale Données brutes Normalisation ? OLTP SQL mises à jour Requêtes simples qui quoi ex les ventes de Toto ? Pour l'analyse besoin de données agrégées synthétisées ? Possibilité d'agréger fonctions de base uniquement les données sur une seule table ex somme des ventes par modèle mais très coûteux parcourir toutes les tables et recalcul à chaque étape à chaque utilisation il nous faut des tables de résumés ? Sur plusieurs tables ex somme des ventes par succursale nécessité de faire des jointures coûteuse ici comparaisons il faut une dénormalisation CTables de résumé ? Idée stocker les résultats des fonctions agrégées ex