物流信息管理第五章.ppt

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1、第二章 物流管理中的数据库技术,第一节 网络基础第二节 电子商务物流第三节 物流数据库基础知识第四节 数据管理基础SQL语言第五节 物流信息系统中的数据仓库,本章主要内容：,第一节 物流数据库基础知识第二节 物流管理信息系统中的数据仓库和数据挖掘,知识要求与技能要求,知识要求 了解数据库技术的基本概念；了解物流数据库的基本含义；理解关系数据库概念及SQL语言的基本概念和体系结构；了解常用关系管理信息系统的概念和特征。理解数据仓库和数据挖掘的概念及其在物流信息系统中的作用。技能要求 能将数据库技术和物流管理信息系统联系起来；能清晰描述关系数据库的概念和应用；能 将数据仓库和数据挖掘理念运用到物流

2、管理信息系统中。,案例导读,经过调查，物流公司在选择数据库时通常会考虑以下因素：第三方物流供应商把“数据库的伸缩性、安全性和可靠性”放在首位；其次是“跟企业的应用需求很接近，如支持多媒体数据类型、分布式数据管道和数据库提供商对物流行业要有充分的了解，要在细节上体现积极的服务态度”。提供全方位综合物流服务的大型集团，都着重强调了数据库运行的稳定性。60%的企业表示，应该考虑“整套数据库产品对于系统资源的占用要合理，投资规模和成本要合算”。仓储物流企业关注“数据的伸缩性、安全性和可靠性”；10%的企业侧重考虑“对主流厂商的硬件平台的支持，投资规模和成本是否合算”。货运企业看重“数据库的伸缩性、安全

3、性和可靠性”以及“整套数据库产品对于系统资源的占用要合理，投资规模和成本要合算”。商业储运企业看重“数据的伸缩性、安全性和可靠性”以及“数据库提供商对物流行业要有充分的了解，要在细节上体现积极的服务态度”。由上可见，数据库技术在物流信息管理应用中的重要作用。,第一节 物流数据库基础知识,一、数据库技术的基本概念,第一节 物流数据库基础知识,第一节 物流数据库基础知识,第一节 物流数据库基础知识,（三）数据库技术面临的挑战与发展1数据库技术面临的挑战信息爆炸产生大量垃圾 数据类型的多样化和一体化要求 对模糊信息的处理 数据库安全 对数据库的理解和知识获取的要求,第一节 物流数据库基础知识,2.数

4、据库技术的发展方向分布式数据库 面向对象数据库 多媒体数据库 数据库中的知识发现 专用数据库系统,第一节 物流数据库基础知识,二、物流系统数据库1.物流系统数据库的概念2.物流系统数据库的特点时间与空间的异构多数据源 数据库的分布式结构 决策功能,第二节 物流管理信息系统中的关系数据库,一、关系数据库的概念(一)基本概念关系，一个关系对应通常所说的二维表。属性。表中的一列叫做一个属性，有时也叫做一个字段，属性与其所在列的前后顺序无关。域。一个属性的取值范围叫做一个域。元组。表中的一行叫做一个元组，有时也叫做一条记录，元组与其所在行的前后顺序无关。码。表中的某个属性，若根据它的值能够惟一地标识一

5、个元组，则称该属性为“候选码”，若一个关系中有多个候选码，则选定其中一个为主码，这个属性称为主属性。分量。元组中的一个属性值叫做元组的一个分量。关系模式。是对关系的描述，它包括关系名、组成该关系的属性名、属性到域的映像。通常简记为：关系名（属性名1，属性名2，属性名n）属性到域的映像通常直接说明属性的类型、长度等。关系数据库。,第二节 物流管理信息系统中的关系数据库,（二）关系操作 常用的关系操作有两类：传统的集合操作和专门的关系操作。传统的集合操作主要指并、交、差，当用于关系时，要求参加运算的两个关系是相容的，即两关系度数相同，相应属性取自同一个域。专门的关系操作。包括选择、投影和连接。,第

6、二节 物流管理信息系统中的关系数据库,二、关系数据库语言SQL介绍 在数据库中，数据的定义、数据的操纵等主要功能，是通过数据库支持的数据库语言实现的，SQL就是一种关系数据库语言。关系数据库的语言分三类，它们是（数据描述语言DDL）、（数据操纵语言DML）和（数据控制语言DCL），而SQL是（集DDL、DML、DCL为一体）的标准关系数据库语言。,第二节 物流管理信息系统中的关系数据库,（一）几个基本概念1基本表：基本表是本身独立存在的表。在SQL中一个关系就对应一个表，一个表可以带若干索引。2视图：视图是从一个或几个基本表导出的表，它本身不独立存储在数据库中。数据库中只存放视图的定义而不存放

7、视图的数据，这些数据仍存放在导出视图的基本表中，因此，视图是一个虚表。3数据库：数据库是若干个基本表的集合。,第二节 物流管理信息系统中的关系数据库,语言的主要功能由表中的8个动词表达：1数据定义：这一部分又称为“SQL DDL”，用于定义SQL模式、基本表、视图、索引等。2数据操纵：这一部分又称为“SQL DML”，分为数据查询和数据更新两大类操作，其中数据更新包括插入、删除和更新三种操作。3数据控制：基本表和视图的授权、完整性规则的描述和事务控制语句等。,SQL Server 2000的特点,（1）Internet集成 SQL Server 2000的数据库引擎具有支持XML语言功能的新特

8、征，可以使用户通过HTTP使用XML访问SQL Server，通过select等语句提取XML文档中的内容，并输出到数据库表的行中，SQL Server 2000的系统存储过程还可以帮助管理XML数据，随着数据库的更新，相应的XML文件也可以更新。（2）企业级数据库功能 SQL Server 2000企业版支持联合服务器、增强型分布式分区视图和大型内存支持等功能，可以在多台服务器间对数据库表进行水平分区。（3）强大的可伸缩性 SQL Server 2000中包括一系列管理和开发工具，这些工具可改进在多个站点上安装、部署、管理和使用SQL Server的过程。,SQL Server 2000的体

9、系结构,SQL Server 2000是一个分布式的关系型数据库管理系统，具有客户/服务器体系结构。SQL Server 2000的设计可让用户在两层或多层客户/服务器结构的数据库系统下有效运行。在数据库系统采用客户/服务器体系结构具有如下特点：（1）采用分布式处理系统，客户机做一些前端工作，服务器则执行客户通过网络转过来的SQL语句。允许数据放在网络中任意一台计算机上。而应用程序能够透明处理这些数据，就好像数据是存放在本地计算机上一样。（2）服务器能够最大限度地发挥作用。（3）数据共享程度高。（4）服务器可以是客户机，客户机也可以是服务器。在网络环境中，服务器是一台固定的计算机（对等网除外）

10、，而在客户机/服务器体系结构中，服务器可以是任何一台计算机，它既可以是服务器，也可以充当客户机。（5）网络流量显著减少。,Oracle数据库,1兼容性Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所（NIST）测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES等兼容。2可移植性Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；数据库可以在不同的操作系统上运行。3开放性Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使其具有良好的开放性。4支持分布式数据处理使用分布计算环境可以充分利用计算机网络系统，使不同地域的硬件、数据资源实现

11、共享。5高可用性与稳定性Oracle提供零数据丢失环境，提供对更多联机操作的支持来减少脱机维护的要求，可以快速准确地修复已损坏的数据库。,Sybase数据库,Sybase主要有三种版本，一是UNIX操作系统下运行的版本，二是Novell Netware环境下运行的版本，三是Windows NT环境下运行的版本。1Sybase数据库的特点（1）它是基于客户/服务器体系结构的数据库（2）它是真正开放的数据库（3）它是一种高性能的数据库,Sybase数据库,2Sybase数据库的组成 Sybase数据库主要由三部分组成：（1）进行数据库管理和维护的一个联机的关系数据库管理系统Sybase SQL S

12、erver（2）支持数据库应用系统的建立与开发的一组前端工具Sybase SQL Toolset（3）可把异构环境下其它厂商的应用软件和任何类型的数据连接在一起的接口Sybase Open Client/Open Server,第三节 物流信息的数据仓库和数据挖掘,一、物流信息系统中的数据仓库（一）数据仓库的定义 数据仓库技术(DW：Data Warehousing)是一个面向主题、集成化、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库的根本任务是将信息加以整理归纳，并及时提供给相应的管理决策人员，支持决策过程，对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。,（二

13、）数据仓库的特点,面向主题 集成 相对稳定 反映历史变化（三）数据仓库和传统数据库的区别 用户和系统的面向性 数据内容 数据库设计 视图 访问模式,二、物流信息系统中的数据挖掘,（一）数据挖掘的概念 信息技术的迅速发展，使数据资源日益丰富。但是，“数据丰富而知识贫乏”的问题至今还很严重。数据挖掘(DM：Data Mining)也随之产生。数据挖掘作为知识发现过程的一个特定步骤、它是一系列技术及应用，或者说是对答容量数据及数据间关系进行考察和建模的方法集。它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。,二、物流信息系统中的数据挖掘,（二）数据挖掘的功能 1分类。根据分类对象的属性，加以分门别类并

14、予以定义，建立类组。2评估。依照已有的相关属性来推算一些未知的连续变量。3预测。对未来的趋势作推算，从大量已有数据中推导出末来的值。4关联分组。分析哪些事情总是一起发生。5同质分组。把一个异质母体区分成一些比较具有同样类型的群组。,二、物流信息系统中的数据挖掘,（三）数据挖掘技术的应用领域（1）市场营销：预测顾客的购买行为；划分顾客群体。（2）银行业：侦测信用卡的欺诈行为；客户信誉分析。（3）生产、销售和零售业：预测销售额；决定库存量；批发点分布的规划、调度。（4）制造：预测机器故障；发掘影响生产能力的关键因素。（5）经纪业和安全交易：预测债券价格的变化；预报股票价格升降；决定交易的最佳时刻。

15、（6）保险业：分析决定医疗保险额的主要因素；预测顾客保险的模式。（7）计算机硬件和软件：检测磁盘驱动故障；估计潜在的安全漏洞。（8）政府和防卫：估计军事装备转移的成本；预测资源的消耗；评估军事战略。（9）医药：验证药物的治疗机理；划分出哪一类型医生会再次购买某类药品。（10）交通：航空公司可以根据历史资料寻找乘客的旅行模式，改进航线的设置。（11）电信：电话公司评估哪一类客户会在短期内转向别的公司或其他服务项目，从而限制对这部分客户的广告投入。（12）公司经营管理,二、物流信息系统中的数据挖掘,（四）数据仓库和数据挖掘在物流管理中的应用企业战略规划管理企业物流决策 企业物流预测 企业物流控制,本章要点回顾,