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Conception du datawarehouse
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Le DataWarehouse
Le DataWarehouse ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Le DataWarehouse ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Le DataWarehouse ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Le DataWarehouse ,[object Object],OLTP   On Line Transactional Processing OLAP   On Line Analytical Processing Données mises à jour en continu par les utilisateurs => Sécurisation des mises à jour et de la cohérence  des données Données en lecture seulement Mises à jour 1 fois par programme Beaucoup d’utilisateurs concurrents « Peu »  d’utilisateurs (managers, Directions)  Un seul objet traité à la fois Beaucoup d’objets manipulés Mêmes requêtes simples utilisées un grand   nombre de fois Requêtes complexes souvent différentes Tables nombreuses, normalisées Peu de tables, de grande taille et dénormalisées   Beaucoup de calculs d’agrégation
Le DataWarehouse ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Conception dimensionnelle
Sommaire ,[object Object],[object Object],[object Object]
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],id td1 id td2 id td3 id td4 indicateur 1 indicateur 2 .... Table de fait id libelle .... Table de  dimension 2 Table de  dimension 4 Table de  dimension 1 Table de  dimension 3 id libelle .... id libelle .... id libelle ....
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ville id nom_ville departement region pays Ville id nom_ville id_departement departement id nom_ departement id_region Region id nom_region pays id nom_ville departement region pays 1 Avignon 84 PACA France 2 Cavaillon 84 PACA France 3 Marseille 13 PACA France
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],id_date  : date num_jour_annee : entier num_jour_semaine : entier num_jour_mois : entier id_semaine : entier cpt_semaine : entier num_semaine : entier id_mois : entier cpt_mois : entier num_mois : entier id_trimestre: entier … … …  Temps 25/09/2009 268 5 25 200939 0 (semaine courante) 39 200909 0 (mois courant) 9 200903 … … …
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Récupère 60 lignes dans la table Temps puis utilise l'index sur la table de fait Pas d'utilisation d'index Parcoure la table entière
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],id date id produit nb_unites prix_vente nb_retours .... Table de fait id_date .... id_mois Temps id mois id produit nb_unites total_ventes .... Table de fait agrégée
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Id  : number matricule : varchar nom prenom ... Personne
Conception dimensionnelle ,[object Object],[object Object],[object Object]
Structure du DataWarehouse
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