【知识点】数据仓库 技术分册

培训理念 随心见性 专业真诚 刘俊平微博 当前页 1 共 3 页 知识点 数据仓库 技术 作者 刘俊平 1 数据仓库的定义 一个数据仓库通常是一个面向主题的 集成的 随时间变化的 但信息本身相对稳定 的数据集合 它用于对管理决策过程的支持 数据仓库 是在数据库已经大量存在的情况下 为了进一步挖掘数据资源 为了决策 需要而产生的 它并不是所谓的 大型数据库 基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成 数据仓库技术 联机分析处理技术和 数据挖掘技术 其中数据仓库技术是系统的核心 2 数据仓库的特点 2 1 数据仓库是面向主题的 所谓面向主题 是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的 而不是像业务支撑系统 那样是按照业务功能进行组织的 也不像操作型数据库的数据组织面向事务处理任务 各 个业务系统之间各自分离 数据仓库排除对于决策无用的数据 提供特定主题的简明视图 2 2 数据仓库是集成的 集成 是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的 而是经过一系 列加工 整理和汇总的过程之后才能进入数据仓库 必须消除源数据中的不一致性 以保 证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息 因此数据仓库中的信息是关于整 个企业的一致的全局信息 2 3 数据仓库是不可更新的 数据仓库主要是为决策分析提供数据 所涉及的操作主要是数据的查询 一旦某个数 据进入数据仓库以后 一般情况下将被长期保留 学员们在复习技术部分的知识点常对一些概念容易混淆 特别是架构 构件 组件 框架 中间件 下面我着重给予解释 另外 中间件是个重点 我特意从网上找到点针对 性的资料 大家下载后 地址 灵性沟通 贵在分享 通过考试关注你我他 培训理念 随心见性 专业真诚 刘俊平微博 当前页 2 共 3 页 2 4 数据仓库是随时间而变化的 随时间变化 是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态 而是记录了从过 去某一时点到当前各个阶段的信息 通过这些信息 可以对企业的发展历程和未来趋势做 出定量分析和预测 2 5 汇总的 操作性数据映射成决策可用的格式 2 6 大容量 时间序列数据集合通常都非常大 2 7 非规范化的 Dw 数据可以是而且经常是冗余的 2 8 元数据 将描述数据的数据保存起来 2 9 数据源 数据来自内部的和外部的非集成操作系统 3 实现方式 数据仓库是一个过程而不是一个项目 数据仓库系统是一个信息提供平台 他从业务 处理系统获得数据 主要以星型模型和雪花模型进行数据组织 并为用户提供各种手段从 数据中获取信息和知识 从功能结构划分 数据仓库系统至少应该包含数据获取 DataAcquisition 数据存 储 DataStorage 数据访问 DataAccess 三个关键部分 企业数据仓库的建设 是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础 数据仓 库不是静态的概念 只有把信息及时交给需要这些信息的使用者 供他们做出改善其业务 经营的决策 信息才能发挥作用 信息才有意义 而把信息加以整理归纳和重组 并及时 提供给相应的管理决策人员 是数据仓库的根本任务 因此 从产业界的角度看 数据仓 库建设是一个工程 是一个过程 4 数据仓库与数据库的关系 二者的联系 数据仓库的出现 并不是要取代数据库 目前 大部分数据仓库还是用关系数据库管 培训理念 随心见性 专业真诚 刘俊平微博 当前页 3 共 3 页 理系统来管理的 可以说 数据库 数据仓库相辅相成 各有千秋 二者的区别 1 出发点不同 数据库是面向事务的设计 数据仓库是面向主题设计的 2 存储的数据不同 数据库一般存储在线交易数据 数据仓库存储的一般是历史数 据 3 设计规则不同 数据库设计是尽量避免冗余 一般采用符合范式的规则来设计 数据仓库在设计是有意引入冗余 采用反范式的方式来设计 4 提供的功能不同 数据库是为捕获数据而设计 数据仓库是为分析数据而设计 5 基本元素不同 数据库的基本元素是事实表 数据仓库的基本元素是维度表 6 容量不同 数据库在基本容量上要比数据仓库小的多 7 服务对象不同 数据库是为了高效的事务处理而设计的 服务对象