oracle数据仓库搭建，oracle数据库创建数据库实例

如何合理创建Oracle数据库索引的3个要求

（3）主键和唯一关键字所在的列自动具有索引，但应该在与之关联的表中的外部关键字所在的列上创建索引。（4）合理安排索引列。在createindex语句中，列的排序会影响查询的性能，通常将最常用的列放在前面。

如何某表的某个字段有主键约束和唯一性约束，则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引。数据库索引主要进行提高访问速度。建设原则：索引应该经常建在Where 子句经常用到的列上。

在Oracle数据库中提供了丰富的可选项。我们常用的可选项主要有以下这些。可选项一：NOSORT，记录排序可选项默认情况下，在表中创建索引的时候，会对表中的记录进行排序，排序成功后再创建索引。

当索引的碎片过多时，会影响执行查询的速度，从而影响到我们的工作效率。这时候采取的最有利的措施莫过于重建索引了。本文主要介绍了Oracle数据库中检查索引碎片并重建索引的过程，接下来我们就开始介绍这一过程。

简述Oracle数据仓库的体系结构

1、Oracle数据库的体系结构包括四个方面：数据库的物理结构、逻辑结构、内存结构及进程。

2、逻辑内存结构，被集中称为oracle实例一个oracle实例是被一个oracle的主要内存结构组成的，称为SGA（system global area），和服务器后台进程。用户访问数据库中的数据时，服务器进程负责和SGA内存块通信。

3、ORACLE8 则是一个引入面向对象的数据库系统，它既非纯的面向对象的数据库也非纯的关系数据库，它是两者的结合，因此叫做“对象关系数据库”。

4、Oracle数据库逻辑存储结构是Oracle数据库创建后利用逻辑概念来描述数据库内部数据的组织和管理形式。包括表空间(tablespace)、段(segment)、区(extent)和块(block)四种。

网站数据分析:数据仓库相关的问题(3)

1、正如前面所讲，建立数据仓库需要长远的规划，我们建议企业“自底向上”地建立数据仓库，并不意味着不需要在设计阶段的长远规划。

2、OLAP分析的另一个好处是它采用业务名词而不是技术术语对事物进行描述，因此业务人员可以清晰地了解数据对象的含义，并且无需依赖技术人员，就可以自主地进行业务分析。（3）数据仓库是进行数据挖掘、知识发现的基础。

3、一般数据仓库面试会面两轮，第一轮一般是sql技术面，第二轮就是 维度建模 和 数据治理 的问题。

4、数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合，ETL作为数据仓库的核心，负责将分布的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

5、)数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。

请问数据仓库都用什么建立?

1、第二，体系结构的性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变。这也是你能提供的。发出警告 最后你要记住，你并不是登上新大陆的人。

2、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

3、问题九：建立数据仓库，用什么数据库软件好 开源的数据库不少，公司内部使用的话，看你的实际需求，如果结构比较简单，数据量不大的，从网上下载个mysql和对应的管理工具就行。

4、背景资料 工厂需建立一个管理数据库存储以下信息：工厂信息包括工厂代号，工厂名，厂长名及工厂运营开销。一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址，电话及每个月的车间运营开销。

5、开源的数据库不少，公司内部使用的话，看你的实际需求，如果结构比较简单，数据量不大的，从网上下载个mysql和对应的管理工具就行。如果稍复杂的，就用大型的关系型数据库吧，如oracle、SQL SERVER等等。

6、MySQL现有的几种数据库从5后缺省的数据引擎是Innodb， 性能在查询上和MyISAM差不多，不过对事物的支持更加好。

关于oracle数据仓库搭建和oracle数据库创建数据库实例的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。