數據倉庫是存儲數據的一種組織形式
它從傳統數據庫中獲得原始數據
先按輔助決策的主題要求形成當前基本數據層
再按綜合決策的要求形成綜合數據層(又可分為輕度綜合層和高度綜合層)
隨著時間的推移
由間控制機制將當前基本數據層轉為歷史數據層
可見數據倉庫中邏輯結構數據由
層到
層數據組成
它們均由元數據(Meta Data) 組織而成
數據倉庫中數據的物理存儲形式有多維數據庫組織形式(空間超立方體形式)和基於關系數據庫組織形式(由關系型事實表和維表組成)
數據倉庫系統
數據倉庫系統(DWS)由數據倉庫
倉庫管理和分析工具三部分組成
源數據
數據倉庫的數據來源於多個數據源
包括企業內部數據
市場調查報告及各種
文檔之類的外部數據
倉庫管理: 在確定數據倉庫信息需求後
首先進行數據建模
然後確定從源數據到數據倉庫的數據抽取
清理和轉換過程
最後劃分維數及確定數據倉庫的物理存儲結構
元數據是數據倉庫的核心
它用於存儲數據模型和定義數據結構
轉換規劃
倉庫結構
控制信息等
數據倉庫: 包括對數據的安全
歸檔
備份
維護
恢復等工作
這些工作需要利用數據庫管理系統(DBMS)的功能
分析工具用於完成實際決策問題所需的各種查詢檢索工具
多維數據的OLAP分析工具
數據開采DM工具等
以實現決策支持系統的各種要求
數據倉庫應用的C/S結構形式
數據倉庫應用是一個典型的C/S結構
其客戶端的工作包括客戶交互
格式化查詢及結果和報表生成等
服務器端完成各種輔助決策的SQL查詢
復雜的計算和各類綜合功能等
現在
一種越來越普遍的形式是三層結構
即在客戶與服務器之間增加一個多維數據分析服務器
OLAP服務器能加強和規范決策支持的服務工作
集中和簡化原客戶端和DW服務器的部分工作
降低系統數據傳輸量
因此工作效率更高
From:http://tw.wingwit.com/Article/os/xtgl/201311/9470.html
