數(shù)據(jù)倉庫的概念與體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)倉庫的概念與體系結(jié)構(gòu)第一頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)（業(yè)務(wù)系統(tǒng)）剛上線時，查詢不到數(shù)據(jù)是因?yàn)閿?shù)據(jù)太少了，而幾十年后查詢不到有關(guān)數(shù)據(jù)是因?yàn)閿?shù)據(jù)太多了。針對這一問題，人們設(shè)想專門為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析建立一個數(shù)據(jù)中心，它的數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)中來、從異構(gòu)的外部數(shù)據(jù)源來、或從脫機(jī)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中來這個數(shù)據(jù)中心也是一個聯(lián)機(jī)系統(tǒng)，它專門為分析統(tǒng)計(jì)和決策支持應(yīng)用服務(wù)，通過它可獲取決策支持和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用所需要的一切數(shù)據(jù)。這個數(shù)據(jù)中心就叫做數(shù)據(jù)倉庫。簡單地說，數(shù)據(jù)倉庫就是一個作為決策支持和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境，數(shù)據(jù)倉庫要研究和解決的問題就是從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題。第二頁，共五十四頁。什么是數(shù)據(jù)倉庫?數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse，簡寫為DW或DWH）數(shù)據(jù)倉庫的定義很多，但卻很難有一種嚴(yán)格的定義數(shù)據(jù)倉庫是一個數(shù)據(jù)庫，它與公司的操作數(shù)據(jù)庫分開維護(hù)。允許將各種應(yīng)用系統(tǒng)集成在一起，為統(tǒng)一的歷史數(shù)據(jù)分析提供堅(jiān)實(shí)的平臺，對信息處理提供支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫區(qū)別于其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)“數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間而變化的、不容易丟失的數(shù)據(jù)集合，支持管理部門的決策過程.”—W.H.Inmon第三頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的概念—教材上的定義數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（TimeVariant）的數(shù)據(jù)集合，通常用于輔助決策支持（DDS）第四頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展以報表為主以分析為主以預(yù)測模型為主以營運(yùn)導(dǎo)向?yàn)橹饕詫?shí)時數(shù)據(jù)倉庫、自動決策應(yīng)用為主第五頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)面向主題；數(shù)據(jù)集成；反映歷史變化；相對穩(wěn)定的。第六頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵特征一——面向主題面向主題，是數(shù)據(jù)倉庫顯著區(qū)別于關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的一個特征圍繞一些主題，如顧客、供應(yīng)商、產(chǎn)品等關(guān)注決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不是集中于組織機(jī)構(gòu)的日常操作和事務(wù)處理。排除對于決策無用的數(shù)據(jù)，提供特定主題的簡明視圖。第七頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵特征二——數(shù)據(jù)集成一個數(shù)據(jù)倉庫是通過集成多個異種數(shù)據(jù)源來構(gòu)造的。關(guān)系數(shù)據(jù)庫，一般文件，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理記錄使用數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成技術(shù)。確保命名約定、編碼結(jié)構(gòu)、屬性度量等的一致性。當(dāng)數(shù)據(jù)被移到數(shù)據(jù)倉庫時，它們要經(jīng)過轉(zhuǎn)化。第八頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵特征三——隨時間而變化數(shù)據(jù)倉庫是從歷史的角度提供信息數(shù)據(jù)倉庫的時間范圍比操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要長的多。操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng):主要保存當(dāng)前數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫:從歷史的角度提供信息（比如過去5-10年）數(shù)據(jù)倉庫中的每一個關(guān)鍵結(jié)構(gòu)都隱式或顯式地包含時間元素，而操作數(shù)據(jù)庫中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)可能就不包括時間元素。第九頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵特征四——數(shù)據(jù)不易丟失盡管數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自于操作數(shù)據(jù)庫，但他們卻是在物理上分離保存的。操作數(shù)據(jù)庫的更新操作不會出現(xiàn)在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下不需要事務(wù)處理，恢復(fù)，和并發(fā)控制等機(jī)制只需要兩種數(shù)據(jù)訪問:數(shù)據(jù)的初始轉(zhuǎn)載和數(shù)據(jù)訪問（讀操作）第十頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫與異種數(shù)據(jù)庫集成比較傳統(tǒng)的異種數(shù)據(jù)庫集成:（查詢驅(qū)動）在多個異種數(shù)據(jù)庫上建立包裝程序（wrappers）和中介程序（mediators）查詢驅(qū)動方法——當(dāng)從客戶端傳過來一個查詢時，首先使用元數(shù)據(jù)字典將查詢轉(zhuǎn)換成相應(yīng)異種數(shù)據(jù)庫上的查詢；然后，將這些查詢映射和發(fā)送到局部查詢處理器數(shù)據(jù)倉庫:

（更新驅(qū)動）將來自多個異種源的信息預(yù)先集成，并存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，供直接查詢和分析第十一頁，共五十四頁。查詢驅(qū)動方法和更新驅(qū)動方法的比較查詢驅(qū)動的方法需要負(fù)責(zé)信息過濾和集成處理與局部數(shù)據(jù)源上的處理競爭資源對于頻繁的查詢，尤其是涉及聚集（匯總）操作的查詢，開銷很大（決策支持中常見的查詢形式）更新驅(qū)動的方法（帶來高性能）數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后單獨(dú)存儲，對聚集操作提供良好支持不影響局部數(shù)據(jù)源上的處理集成歷史信息，支持負(fù)責(zé)的多維查詢第十二頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的組成數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取工具元數(shù)據(jù)訪問工具數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫管理工具信息發(fā)布系統(tǒng)第十三頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心，是數(shù)據(jù)信息存放的地方，對數(shù)據(jù)提供存取和檢索支持。相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫來說，它突出的特點(diǎn)是對海量數(shù)據(jù)的支持和快速的檢索技術(shù)。第十四頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)抽取工具數(shù)據(jù)抽取工具把數(shù)據(jù)從各種各樣的存儲環(huán)境中提取出來，進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)化、整理，再存放到數(shù)據(jù)倉庫中。對各種不同的數(shù)據(jù)存儲方式的訪問能力是數(shù)據(jù)抽取工具的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通常包括：刪除對決策分析沒有意義的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)名稱和定義計(jì)算統(tǒng)計(jì)和衍生數(shù)據(jù)填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)統(tǒng)一不同的數(shù)據(jù)定義方式第十五頁，共五十四頁。元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)（Metadata）是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)是存放在表中的，表結(jié)構(gòu)的定義、關(guān)于結(jié)構(gòu)的描述就是元數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)就是定義數(shù)據(jù)倉庫對象的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)分為：技術(shù)元數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)第十六頁，共五十四頁。技術(shù)元數(shù)據(jù)技術(shù)元數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的開發(fā)和管理人員使用的、描述數(shù)據(jù)的技術(shù)細(xì)節(jié)的元數(shù)據(jù)。主要包括：數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的描述倉庫模式、視圖、維、層次結(jié)構(gòu)、導(dǎo)出數(shù)據(jù)的定義，以及數(shù)據(jù)集市的位置和內(nèi)容操作元數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)血統(tǒng)(datalineage)、數(shù)據(jù)類別(currencyofdata)，以及監(jiān)視信息匯總用的算法由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉庫的映射關(guān)于系統(tǒng)性能的數(shù)據(jù)索引，數(shù)據(jù)刷新、更新或復(fù)制事件的調(diào)度和定時第十七頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的組成業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)（商務(wù)元數(shù)據(jù)）從業(yè)務(wù)角度描述了系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，是介于使用者和真實(shí)系統(tǒng)之間的語義層，使得不懂計(jì)算機(jī)技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能夠“理解”系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要包括：用戶的業(yè)務(wù)術(shù)語和它們表達(dá)的數(shù)據(jù)模型信息對象名稱及其屬性數(shù)據(jù)的來源信息和數(shù)據(jù)訪問的規(guī)則信息。商務(wù)術(shù)語和定義、數(shù)據(jù)擁有者信息、收費(fèi)政策等第十八頁，共五十四頁。元數(shù)據(jù)的作用元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)一起，構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)模型，元數(shù)據(jù)所描述的更多的是這個模型的結(jié)構(gòu)方面的信息。在數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)的主要用途包括：用作目錄，幫助決策支持系統(tǒng)分析者對數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容定義作為數(shù)據(jù)倉庫和操作性數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換時的映射標(biāo)準(zhǔn)幫助業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員更好地理解當(dāng)前業(yè)務(wù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)提高系統(tǒng)的管理效率。便于系統(tǒng)集成和可重用第十九頁，共五十四頁。訪問工具訪問工具訪問工具是為用戶訪問數(shù)據(jù)倉庫提供手段，如數(shù)據(jù)查詢和報表、應(yīng)用開發(fā)工具、數(shù)據(jù)挖掘工具和數(shù)據(jù)分析工具。第二十頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市(DataMart)，也叫數(shù)據(jù)市場。數(shù)據(jù)集市是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，是為了特定的應(yīng)用目的，從數(shù)據(jù)倉庫中獨(dú)立出來的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也稱為部門數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù)。在分析、內(nèi)容、表現(xiàn)，以及易用性方面迎合專業(yè)用戶群體的特殊需求。在數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施過程中，通?？梢詮囊粋€部分的數(shù)據(jù)集市著手，再逐漸用幾個數(shù)據(jù)集市組成一個完整的數(shù)據(jù)倉庫（自底向上）。第二十一頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的組成數(shù)據(jù)倉庫管理數(shù)據(jù)倉庫管理包括安全與權(quán)限管理、數(shù)據(jù)更新跟蹤、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、元數(shù)據(jù)的管理與更新、數(shù)據(jù)倉庫使用狀態(tài)的檢測與審計(jì)、數(shù)據(jù)復(fù)制與刪除、數(shù)據(jù)分割與分發(fā)、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、數(shù)據(jù)存儲管理等。信息發(fā)布系統(tǒng)信息發(fā)布系統(tǒng)是把數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)或其他相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)送給不同的地點(diǎn)和用戶。基于Web的信息發(fā)布系統(tǒng)是當(dāng)前流行的多用戶訪問的最有效方法。第二十二頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)

第二十三頁，共五十四頁。典型的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)從系統(tǒng)構(gòu)建方面來說，一個典型的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)通常劃分成四個模塊：數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)存儲和管理（數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器）OLAP服務(wù)器前端工具與應(yīng)用第二十四頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫提取清理轉(zhuǎn)換裝入刷新OLAP服務(wù)器查詢報告分析數(shù)據(jù)挖掘監(jiān)控、整合元數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)源前端工具輸出數(shù)據(jù)集市操作數(shù)據(jù)庫其他外部信息源數(shù)據(jù)存儲和管理OLAP服務(wù)器第二十五頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，即系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，通常包含企事業(yè)單位的各種內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息，例如存于操作型數(shù)據(jù)庫中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和辦公自動化系統(tǒng)中包含的各類文檔數(shù)據(jù)；外部數(shù)據(jù)，例如各類法律法規(guī)、市場信息、競爭對手的信息以及各類外部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及其它有關(guān)文檔等。第二十六頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)的存儲與管理數(shù)據(jù)的存儲與管理是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。存儲在現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理、并有效集成，按照主題進(jìn)行重新組織，最終確定數(shù)據(jù)倉庫的物理存儲結(jié)構(gòu)，同時組織存儲數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)（包括數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)字典、記錄系統(tǒng)定義、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)加載頻率以及業(yè)務(wù)規(guī)則等信息）。

管理對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的管理也就是對其相應(yīng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的管理，通常包括數(shù)據(jù)的安全、歸檔、備份、恢復(fù)等維護(hù)工作。第二十七頁，共五十四頁。OLAP服務(wù)器OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）是針對某個特定的主題進(jìn)行聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問、處理、分析，通過直觀的方式，從多個維度、多種數(shù)據(jù)綜合度進(jìn)行分析，并將結(jié)果呈現(xiàn)給使用者。OLAP讓使用者能夠從多角度對信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取。第二十八頁，共五十四頁。前端工具與應(yīng)用前端工具主要包括各種數(shù)據(jù)分析工具、報表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)挖掘工具（例如關(guān)聯(lián)分析、分類、預(yù)測等）以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市開發(fā)的應(yīng)用。其中：數(shù)據(jù)分析工具主要針對OLAP服務(wù)器報表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具既可以用于數(shù)據(jù)倉庫，也可針對OLAP服務(wù)器第二十九頁，共五十四頁。OLTP和OLAP聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-linetransactionprocessing）聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果.第三十頁，共五十四頁。背景數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)管理手段，主要用于事務(wù)處理。在進(jìn)行事務(wù)處理的同時，積累了大量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)一般就建立在這種事務(wù)處理環(huán)境上。數(shù)據(jù)庫技術(shù)一直在盡量勝任事務(wù)處理、批處理到分析處理，雖然在事務(wù)處理應(yīng)用方面取得了成功，但分析處理的支持隨著數(shù)據(jù)的增長越來越無法勝任。結(jié)果就是將事務(wù)處理系統(tǒng)和分析處理系統(tǒng)分離，建立兩個獨(dú)立的系統(tǒng)。第三十一頁，共五十四頁。OLTP與OLAP比較第三十二頁，共五十四頁。OLTPOLTP也稱為面向交易的處理系統(tǒng)，其基本特征是顧客的原始數(shù)據(jù)可以立即傳送到計(jì)算中心進(jìn)行處理，并在很短的時間內(nèi)給出處理結(jié)果。這樣做的最大優(yōu)點(diǎn)是可以即時隨地處理輸入的數(shù)據(jù)，及時回答。也稱為實(shí)時系統(tǒng)(RealtimeSystem)。衡量聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)的一個重要性能指標(biāo)是系統(tǒng)性能，具體體現(xiàn)為實(shí)時響應(yīng)時間(ResponseTime)

特點(diǎn)OLTP支持大量并發(fā)用戶定期添加和修改數(shù)據(jù)反映隨時變化的單位狀態(tài)，但不保存其歷史記錄具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。第三十三頁，共五十四頁。OLTP系統(tǒng)VS.OLAP系統(tǒng)比較(1)用戶和系統(tǒng)的面向性面向顧客（事務(wù)）VS.面向市場（分析）數(shù)據(jù)內(nèi)容當(dāng)前的、詳細(xì)的數(shù)據(jù)VS.歷史的、匯總的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)實(shí)體－聯(lián)系模型(ER)和面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)VS.星型/雪花模型和面向主題的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)第三十四頁，共五十四頁。OLTP系統(tǒng)VS.OLAP系統(tǒng)比較(2)數(shù)據(jù)視圖當(dāng)前的、企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)VS.經(jīng)過演化的、集成的數(shù)據(jù)訪問模式事務(wù)操作VS.只讀查詢（但很多是復(fù)雜的查詢）任務(wù)單位簡短的事務(wù)VS.復(fù)雜的查詢訪問數(shù)據(jù)量數(shù)十個VS.數(shù)百萬個第三十五頁，共五十四頁。OLTP系統(tǒng)VS.OLAP系統(tǒng)比較(3)用戶數(shù)數(shù)千個VS.數(shù)百個數(shù)據(jù)庫規(guī)模100M-數(shù)GBVS.100GB-數(shù)TB度量事務(wù)吞吐量VS.查詢吞吐量、響應(yīng)時間第三十六頁，共五十四頁。OLAP與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別OLAP是大多數(shù)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)用來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的方法之一。數(shù)據(jù)倉庫最重要的特性是數(shù)據(jù)集成，目的是有效信息數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)。OLAP服務(wù)卻不是數(shù)據(jù)集成而設(shè)計(jì)，但它是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方法。典型的OLAP服務(wù)常常源自一個或多個專門設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集市。OLAP服務(wù)應(yīng)該被看作數(shù)據(jù)倉庫解決方案的一部分。第三十七頁，共五十四頁。OLAP分類OLAP根據(jù)其存儲數(shù)據(jù)的方式分為：ROLAP、MOLAP、HOLAP三類。

ROLAP（關(guān)系OLAP）結(jié)構(gòu)：使用關(guān)系或擴(kuò)充關(guān)系DBMS存儲并管理數(shù)據(jù)倉庫，OLAP中間件支持其余部分。在接收用戶的請求時，ROLAP服務(wù)器將多維查詢轉(zhuǎn)換成SQL查詢，由數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器對以關(guān)系形式存放的數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL查詢，最終將數(shù)據(jù)返回給終端用戶。MOLAP（多維OLAP）結(jié)構(gòu)：核心是其數(shù)據(jù)存儲采用矩陣（可能是多維方陣）方式，數(shù)據(jù)檢索高效HOLAP（混合OLAP）結(jié)構(gòu)：結(jié)合ROLAP和MOLAP技術(shù)，在MOLAP立方體中存儲高級別的聚集，在ROLAP中存儲低級別的聚集。第三十八頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)根據(jù)應(yīng)用需求的不同，可以分為四種類型：（1）兩層架構(gòu)（GenericTwo-LevelArchitecture）。（2）獨(dú)立型數(shù)據(jù)集市（IndependentDataMart）。（3）依賴型數(shù)據(jù)集市和操作型數(shù)據(jù)存儲（DependentDataMartandOperationalDataStore）。（4）邏輯型數(shù)據(jù)集市和實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫（LogicalDataMartandReal-TimeDataWarehouse）。第三十九頁，共五十四頁。參考書：三種數(shù)據(jù)倉庫模型從體系結(jié)構(gòu)的角度去看，數(shù)據(jù)倉庫模型可以有以下三種：企業(yè)倉庫搜集關(guān)于跨越整個組織的主題的所有信息數(shù)據(jù)集市企業(yè)范圍數(shù)據(jù)的一個子集，對于特定的客戶是有用的。其范圍限于選定的主題，比如一個商場的數(shù)據(jù)集市獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市VS.非獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市（數(shù)據(jù)來自于企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫）虛擬倉庫操作數(shù)據(jù)庫上的一系列視圖只有一些可能的匯總視圖被物化第四十頁，共五十四頁。獨(dú)立的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)

（企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫）第四十一頁，共五十四頁。構(gòu)造步驟數(shù)據(jù)從各種內(nèi)部、外部的源系統(tǒng)文件或數(shù)據(jù)庫中抽取，在一個大的組織中可能有幾十或幾百個這樣的文件和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。不同源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)在加載到數(shù)據(jù)倉庫之前需要轉(zhuǎn)換和集成，當(dāng)數(shù)據(jù)分段傳輸發(fā)現(xiàn)錯誤時，還要送回源系統(tǒng)進(jìn)行校驗(yàn)糾錯。建立數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫中將存儲來自源系統(tǒng)的詳細(xì)數(shù)據(jù)和各種綜程度（粒度）的概括數(shù)據(jù)。用戶通過SQL查詢語言或其他分析工具訪問數(shù)據(jù)倉庫，其結(jié)果又會反饋到數(shù)據(jù)倉庫和操作型數(shù)據(jù)庫。第四十二頁，共五十四頁。ETL簡介數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)加載到數(shù)據(jù)庫倉庫之前，需要進(jìn)行抽取E(Extract)、清洗C(cleaning)、轉(zhuǎn)換T(transform)，最后加載L(load)，這就是ETL過程。抽取和加載通常是定期的，每天、每周、或者每月，根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫面向的主題而定。ETL過程是一個數(shù)據(jù)流動的過程，中間的“T”（轉(zhuǎn)換）是關(guān)鍵第四十三頁，共五十四頁?；讵?dú)立數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)特點(diǎn)：終端用戶訪問分離的數(shù)據(jù)集市增加了復(fù)雜性每一個數(shù)據(jù)集市開發(fā)一個獨(dú)立的ETL接口，增加了難度和開銷第四十四頁，共五十四頁?；谝蕾囆蛿?shù)據(jù)集市和操作型數(shù)據(jù)存儲(ODS)的數(shù)據(jù)倉庫第四十五頁，共五十四頁。邏輯型數(shù)據(jù)集市和實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)第四十六頁，共五十四頁。從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘第四十七頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的三種應(yīng)用信息處理支持查詢和基本的統(tǒng)計(jì)分析，并使用交叉表、表、圖標(biāo)和圖進(jìn)行報表處理分析處理對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析支持基本的OLAP操作，切塊、切片、上卷、下鉆、轉(zhuǎn)軸等數(shù)據(jù)挖掘從隱藏模式中發(fā)現(xiàn)知識支持關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建分析性模型，分類和預(yù)測，并用可視化工具呈現(xiàn)挖掘的結(jié)果第四十八頁，共五十四頁。從聯(lián)機(jī)分析處理到聯(lián)機(jī)分析挖掘?yàn)槭裁匆?lián)機(jī)分析挖掘數(shù)據(jù)倉庫中有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中存放著整合的、一致的、清理過的數(shù)據(jù)圍繞數(shù)據(jù)倉庫的信息處理結(jié)構(gòu)存取、集成、合并多個異種數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)換，ODBC/OLEDB連接,Web訪問和訪問工具等基于OLAP的探測式數(shù)據(jù)分析使用上卷、下鉆、切片、轉(zhuǎn)軸等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘功能的聯(lián)機(jī)選擇多種數(shù)據(jù)挖掘功能、算法和任務(wù)的整合第四十九頁，共五十四頁。聯(lián)機(jī)分析挖掘的體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)庫OLAM引擎OLAP引擎用戶圖形界面API數(shù)據(jù)方體API數(shù)據(jù)庫API數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成第三層OLAP/OLAM第二層多維數(shù)據(jù)庫第一層數(shù)據(jù)存儲第四層用戶界面數(shù)據(jù)的過濾、集成過濾數(shù)據(jù)庫基于約束的數(shù)據(jù)挖掘挖掘結(jié)果第五十頁，共五十四頁。數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)過程(1)自頂向下法、自底向上法或者兩者的混合方法自頂向下法：由總體設(shè)計(jì)和規(guī)劃開始在技術(shù)成熟、商業(yè)理解透徹的情況下使用自底向上法：以實(shí)驗(yàn)和原型開始常用在模型和技術(shù)開發(fā)的初期，可以有效的對使用的技術(shù)和模型進(jìn)行評估，降低風(fēng)險混合方法：