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数据仓库是一个面向主题的集成的相

对稳定的反映历史变化的数据集合Y用于支持管理决策

面向主题

2集成

3相对稳定

4反映历史变化

数据库是面向事务的设计Y数据仓库是面向主题设计的数据库

一般存储在线交易数据Y数据仓库存储的一般是历史数据数据

库是为捕获数据而设计Y数据仓库是为分析数据而设计的。

一个典型的数据仓库系统通常包含数据源数据存储和管理

OLAP服务器前端工具和应用等四个部分。

数据源X是数据仓库的基础系统的数据来源Y包含企业的各种内部数

据和外部数据内部数据包括存在于OLTP系统中的各种业务数据和办

公自动化系统中的各类文档数据外部数据包括各类法律法规市场信

息竞争对手信息及各类外部统计数据和其他相关文档等。

数据存储和管理X是数据仓库系统的核心是指在各业务系统基础上周

期性地对数据进行抽取按照主题进行重新组织Y最终确定数据仓库的物理存储结构Y同

时存储数据仓库的各种元数据�0�5数据字典记录系统定义数据转换规

则数据加载频率及业务规则等�0�6对数据仓库系统的管理Y就是对相

应数据库系统的管理Y通常包括数据的安全归档备份维护和恢复

等工作。

OLAP服务器X联机分析处理服务器将需要分析的数据按照多维数据模

型进行重组Y以支持用户随时多角度多层次进行数据分析Y发现数据

规律与趋势

前端工具和应用X数据查询工具自由报表工具数据分析工具数据

挖掘工具和各类应用系统。

实时主动数据仓库是一个集成的信息存储仓库Y既具备批量和周期性的数据

加载能力�0�5采用ETL技术�0�6Y也具备数据变化的实时探测传播和加载能力

�0�5采用CDC技术�0�6Y并能结合历史数据和新颖数据实现查询分析和自动规则

触发Y从而提供对战略决策和战术决策的双重支持。

数据整合。

不同数据源的数据被物理地集成到数据目标

利用ETL工具把数据源中的数据批量地加载到数据仓库就属于数据整

合。

数据联邦。

在多个数据源的基础上建立统一的逻辑视图Y对外界应用屏蔽数据

在各个数据源的分布细节

对应用而言Y只有一个数据访问入口Y但事实是被请求的数据只是

逻辑上的集中Y物理上仍然分布在各个数据源中

只有收到请求时Y数据仓库才临时从不同数据源获取相关数据Y进

行集成后提交给数据请求者。

数据传播。

数据在多个应用之间传播

在企业应用集成解决

方案中Y不同应用之间可以通过传播消息进行交互

4混合方式

对那些不同应用都使用的数据采用数据整合的方式进行集成Y而对

那些只有特定应用才使用的数据则采用数据联邦方式进行集成。

有多种技术可以为实时主动数据仓库提供数据集成服务Y比如脚本ETL

EAI和CDC但是Y只有部分技术能提供实时(连续)的数据集成X

�0�5

1�0�6脚本脚本是数据集成的一种快速解决方案Y其优点是Y使用灵活且比

较经济Y很容易着手开发和进行修改Y几乎任何操作系统和绝大部分DBMS都

可以使用脚本但是Y使用脚本也有很多问题Y比如Y耗费开发者的时间和

精力Y不好管理和操作Y以及不能满足服务水平协议�0�5

等等。

有多种技术可以为实时主动数据仓库提供数据集成服务Y比如脚本ETL

EAI和CDC但是Y只有部分技术能提供实时(连续)的数据集成X

�0�5

2�0�6ETLETL是实现大规模数据初步加载的理想解决方案Y它提供了高级

的转换能力ETL任务通常都是在 维护时间窗口进行Y在ETL任务执行期间Y

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