Oracle构建亿级关联分析系统（oracle 亿级 关联）
Oracle构建亿级关联分析系统
随着数据量的不断增大，数据分析应用在各个领域中得到了广泛的应用。亿级关联分析系统就是其中一个比较流行的数据分析系统，可以方便的对海量数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和趋势。Oracle作为当前市场上最流行的关系型数据库之一，其在构建亿级关联分析系统方面也有着很多的优势和应用。
Oracle数据库的突出特点是其可扩展性能力，实现极强的性能稳定性。Oracle通过使用多存储节点进行数据存贮，可以把数据分布到多个服务器中，从而达到极高的数据存贮和查询性能。同时，Oracle还拥有丰富的构建数据仓库和关联分析系统的技术。以下是构建Oracle亿级关联分析系统的步骤和技术细节。
1、数据准备
在构建亿级关联分析系统之前，我们必须先完成数据的整理和准备。在这个过程中，我们需要考虑以下几个问题：
（1）数据来源：我们需要明确从哪里获得数据，比如像老板日报、各大搜索引擎、网站日志等，以便在后续的数据分析中能够针对这些数据进行有效的挖掘。
（2）数据类型：我们需要明确数据类型，确定数据是否为结构化数据，还是非结构化数据，以便在后续的数据挖掘中正确的应用数据挖掘的技术。
（3）数据清洗：我们需要对数据进行清洗，消除数据中的噪音和无用数据，保证数据的准确性和完整性。
2、数据仓库构建
在准备好数据后，我们需要构建数据仓库。数据仓库是关联分析系统的基础，它是存储数据的地方，包括了所有与数据分析有关的信息，如数据模板、维度、指标等。在Oracle中，构建数据仓库可以使用Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE)、Oracle Data Warehouse Builder (DWB)等技术。这些工具可以帮助我们快速地构建出一个完整的数据仓库。以下是如何使用DWB构建数据仓库的步骤：
（1）选择创建新的数据仓库；
（2）选择使用DW作为ODBC数据源，连接Oracle数据库；
（3）加载数据仓库模型并进行必要的修改；
（4）定义ETL（Extract-Transform-Load）过程，使用Oracle Data Integrator（ODI）工具将数据导入到数据仓库中。
3、数据挖掘和关联分析
在完成数据仓库的构建后，我们可以使用数据挖掘和关联分析算法对数据进行分析。Oracle为关联分析提供了两种技术，即Oracle Data Mining（ODM）和Oracle OLAP。使用Oracle Data Mining技术，我们可以使用多种算法进行数据挖掘，如聚类、分类、回归、异常检测等。使用Oracle OLAP技术，我们可以针对多维数据进行查询和分析，支持透视表、交叉报表等多种功能，方便我们在业务分析中进行数据的比较和分析。
下面是一个简单的ODM分析示例：
SELECT COUNT(*) FROM dmuser.sample;
SELECT * FROM DMUSER.sample
MINING_DATA_BUILD_V ( dmuser.sample,
mining_auto_prep => DBMS_DATA_MINING.PREP_AUTO,
data_prep_params => null,
mining_data_name => ‘sample_mining_data’,
mining_data_schema_name => ‘dmuser’,
file_name => null,
file_type => DBMS_DATA_MINING.OVERWRITE_FILE,
compress => false );
BEGIN DBMS_DATA_MINING.CREATE_MODEL
(
model_name => ‘sample_model’,
mining_function => dbms_data_mining.classification,
data_table_name => ‘dmuser.sample_mining_data’,
case_id_column_name => ‘id’,
target_column_name => ‘cd’,
predictor_settings => null,
settings_table_name => null,
trning_partition_name => null,
build_settings => dbms_data_mining.set_build_algorithm_attribute(‘ALGO_NAME’,’APRIORI’),
model_description => ‘My sample model’,
auto_delete => true,
model_detl_table_name => null,
oracle_data_mining_param => null
);
END ;
SELECT * FROM DMUSER.sample_mining_data
SELECT * FROM table(dbms_data_mining.get_model_detls(‘sample_model’));
使用Oracle来构建亿级关联分析系统，可以十分高效地进行数据挖掘和分析。在数据准备、数据仓库构建和数据挖掘三个步骤中，加入了一些关键的技术和工具，如DW和ODM，帮助我们更高效和快速地完成系统的构建和应用。
