A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同
B.與OLAP應(yīng)用程序不同,OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)單的事務(wù)
C.OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的,但其最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP一樣均來(lái)自底層的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),兩者面對(duì)的用戶是相同的
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關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是()
(1)快速性
(2)可分析性
(3)多維性
(4)信息性
(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
A.在線性
B.對(duì)用戶的快速響應(yīng)
C.互操作性
D.多維分析
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)
B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用的需求在開(kāi)發(fā)出去就要明確
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過(guò)程,是啟發(fā)式的開(kāi)發(fā)
D.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中,并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活,且沒(méi)有固定的模式
A.粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別
B.數(shù)據(jù)越詳細(xì),粒度就越小,級(jí)別也就越高
C.數(shù)據(jù)綜合度越高,粒度也就越大,級(jí)別也就越高
D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量
A.基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息
B.基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息
C.基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡(jiǎn)歷執(zhí)行處理的時(shí)序調(diào)度信息
D.基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理,分析處理以及管理方面的信息
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對(duì)于同一個(gè)樣本集,下列說(shuō)法正確是()。
有效的市場(chǎng)細(xì)分必須滿足如下條件()。
SVM算法的缺點(diǎn)包括()。
關(guān)于樸素貝葉斯算法,下列說(shuō)法正確的是()。
下列哪些是搜集數(shù)據(jù)的組織方式()。
當(dāng)買(mǎi)方資產(chǎn)專(zhuān)用性高,而賣(mài)方資產(chǎn)專(zhuān)用性低時(shí),賣(mài)方企業(yè)選擇的戰(zhàn)略不是以下哪幾項(xiàng)()。
以下對(duì)于KNN算法的描述中正確的是()。
投擲一顆骰子,令X表示出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù),那么{X≤4}表示的是()。
以下哪些聚類(lèi)分析的方法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)定義的距離進(jìn)行度量的?()
時(shí)間序列的問(wèn)題需考慮下列何者()。