数据仓库常见名词浅释

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数据仓库常见名词浅释


   DataWarehouse本世纪80年代中期，"数据仓库之父"WilliamH.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。Datamart数据集市，或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。

OLAP联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时，Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

  Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统：

 准则1OLAP模型必须提供多维概念视图
 准则2透明性准则
 准则3存取能力推测
 准则4稳定的报表能力
 准则5客户/服务器体系结构
 准则6维的等同性准则
 准则7动态的稀疏矩阵处理准则
 准则8多用户支持能力准则
 准则9非受限的跨维操作
 准则10直观的数据操纵
 准则11灵活的报表生成
 准则12不受限的维与聚集层次ROLAP

基于Codd的12条准则，各个开发厂家见仁见智，其中一个流派，认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据，于是，基于稀疏矩阵表示方法的星型结构（starschema）就出现了。后来又演化出雪花结构。为了与多维数据库相区别，则把基于关系型数据库的OLAP称为RelationalOLAP，简称ROLAP。代表产品有Metacube、MicrosoftOLAPServices。

MOLAPArborSoftware严格遵照Codd的定义，自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据，开创了多维数据存储的先河，后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为MuiltdimensionOLAP，简称MOLAP，代表产品有Hyperion(原ArborSoftware)Essbase、ShowcaseStrategy等。ClientOLAP相对于ServerOLAP而言。部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。代表产品有BrioDesigner，BusinessObject。

DSS决策支持系统（DecisionSupportSystem），相当于基于数据仓库的应用。决策支持就是在收集所有有关数据和信息，经过加工整理，来为企业决策管理层提供信息，为决策者的决策提供依据。

ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

Adhocquery即席查询，数据库应用最普遍的一种查询，利用数据仓库技术，可以让用户随时可以面对数据库，获取所希望的数据。

EIS领导信息系统（ExecutiveInformationSystem），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。

BPR业务流程重整（BusinessProcessReengineering），指利用数据仓库技术，发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作，数据仓库的重要作用之一。

BI商业智能（BusinessIntelligence），指数据仓库相关技术与应用的通称。指利用各种智能技术，来提升企业的商业竞争力。上一页 
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