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某个数据仓库中保存着商品销售明细数据表T(商品号,数量,价格,时间),其细节数据保存期为2年,每年销售记录约有5千万条。设前端应用需要针对这些数据进行每月重要商品销售情况与趋势分析,可供用户查询或分析...

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实时更新T3,即每产生一条销售记录,就将该记录同时写到T1和T3中,并触发数据挖掘程序运行,以增加数据挖掘结果的准确性和实时性  当一个销售事务完成并生成销售记录后,触发数据挖掘程序在T1上执行并得到针对该用户的商品推荐列表,然后将商品推荐列表写到T5中。每隔数小时从T1获取新数据批量更新T3  根据T1的变化实时更新T3,每天定时运行数据挖掘程序,生成用户商品推荐列表,并将其写到T5中  每天根据T1对T3做一次批量更新,数据挖掘程序根据新数据生成用户商品推荐列表,并将其写到T5中  
按月份为商品明细数据建立分区,并为商品销售明细数据建立索引,每次分析时根据细节数据实时计算生成月粒度级数据,并用于趋势分析  按月份为商品明细数据建立分区,并为商品销售明细数据建立索引,建立视图V1(商品号,日销售总数量,日销售总金额,日期),将V1作为数据分析源  在商品号属性上为T建立索引,建立物化视图V2(商品号,日销售总数量,日销售总金额,日期),每天根据T中新产生的数据对V2进行增长式更新,并将V2作为分析数据源  建立物化视图V3(商品号,月销售总数量,月销售总金额,月份),每天清空V3,并根据表T重新计算V3,并将V3作为分析数据源  
商品表和商品类别表  员工表和供应商表  商品销售表和商品采购表  商场组织机构表  

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