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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫概述

馬龍駒 / 1809人閱讀

摘要：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，英文名稱為，可簡(jiǎn)寫為或。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫特點(diǎn)數(shù)據(jù)處理，屏蔽源系統(tǒng)和應(yīng)用的變更面向主題的集成的。其實(shí)單元測(cè)試并不難，只是需要與業(yè)務(wù)知識(shí)取數(shù)邏輯相結(jié)合。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫為DW或DWH。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。
為需要業(yè)務(wù)智能的企業(yè)，提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 ，由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫之父比爾·恩門（BillInmon）于1990年提出，
主要功能仍是將組織透過資訊系統(tǒng)之聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)經(jīng)年累月所累積的大量資料，透過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫理論所特有的資料儲(chǔ)存架構(gòu)，作一有系統(tǒng)的分析整理，以利各種分析方法如聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)之進(jìn)行，
并進(jìn)而支持如決策支持系統(tǒng)(DSS)、主管資訊系統(tǒng)(EIS)之創(chuàng)建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價(jià)值的資訊，以利決策擬定及快速回應(yīng)外在環(huán)境變動(dòng)，幫助建構(gòu)商業(yè)智能(BI)。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫特點(diǎn)：數(shù)據(jù)處理，屏蔽源系統(tǒng)和應(yīng)用的變更

面向主題的

集成的。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致的全局信息。

相對(duì)穩(wěn)定的

反應(yīng)歷史變化的---不做刪除和修改

ODS （操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）

操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)ODS（Operational Data Store）是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫體系結(jié)構(gòu)中的一個(gè)可選部分
具備如下特點(diǎn)：

1.面向主題的
2.集成的
3.當(dāng)前或接近當(dāng)前的
4.不斷變化的

三范式建模：分層，大寬表，拉鏈，可以left join
星型結(jié)構(gòu)建模：面向集市的，將事實(shí)和維度拆開，構(gòu)成維度事實(shí)表。

建模流程：
CDM(概念模型)-->LDM（邏輯模型）-->PDM(物理模型)

單元測(cè)試：根據(jù)源系統(tǒng)邏輯，手動(dòng)編寫sql,和集市或者匯總層的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。其實(shí)單元測(cè)試并不難，只是需要與業(yè)務(wù)知識(shí)取數(shù)邏輯相結(jié)合。常用的sql就是 distinct，group by,order by。
另外在測(cè)試過程中需要進(jìn)行sql優(yōu)化，提高效率

調(diào)度工具：作業(yè)流管理，作業(yè)調(diào)度，作業(yè)監(jiān)控

數(shù)據(jù)建模方法：
維度建模
三范式建模

參考資料：

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫

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