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发信人: Benison (奋斗、奋斗、再奋斗!), 信区: Database
标  题: 数据仓库的逻辑结构和物理结构
发信站: BBS 荔园晨风站 (Sat Oct 14 22:50:32 2000), 转信

数据仓库是存储数据的一种组织形式,它从传统数据库中获得原始数据,
先按辅助决策的主题要求形成当前基本数据层,再按综合决策的要求形成
综合数据层(又可分为轻度综合层和高度综合层)。随着时间的推移,由
时间控制机制将当前基本数据层转为历史数据层。可见数据仓库中逻辑结
构数据由3层到4层数据组成,它们均由元数据(Meta Data) 组织而成。数
据仓库中数据的物理存储形式有多维数据库组织形式(空间超立方体形式)
和基于关系数据库组织形式(由关系型事实表和维表组成)。

数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成,其结构形式见
图1(略)


  源数据:数据仓库的数据来源于多个数据源,包括企业内部数据、市场调查报告
及各种
文档之类的外部数据。

  仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后,首先进行数据建模,然后确定从源数据
到数据
仓库的数据抽取、清理和转换过程,最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构
。元数
据是数据仓库的核心,它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构
、控制
信息等。

数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作,这些工作需要利
用数据
库管理系统(DBMS)的功能。



分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工
具、
数据开采DM工具等,以实现决策支持系统的各种要求。

数据仓库应用的C/S结构形式
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。其客户端的工作包括客户交互、格式化查询
及结
果和报表生成等。服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能
等。现在,一种越来越普遍的形式是三层结构,即在客户与服务器之间增加一个多

数据分析服务器。OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作,集中和简化原客

端和DW服务器的部分工作,降低系统数据传输量,因此工作效率更高。

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※ 来源:·BBS 荔园晨风站 bbs.szu.edu.cn·[FROM: 192.168.39.218]


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