文章目錄

• 一、特征一 : 面向主題 數據組織方式
• 二、特征二 : 數據集成
• 三、特征三 : 數據不可更新
• 四、特征四 : 數據倉庫中的數據 隨時間不斷變化

一、特征一 : 面向主題 數據組織方式

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主題 :

• 主題是一個抽象 : 使用該抽象 , 在較高層次上 , 將企業信息系統中的數據 , 進行綜合 , 歸類 , 并進行分析利用 ;
• 邏輯意義 : 企業中 某個 宏觀分析領域 涉及的分析對象 ;

較高層次 :

• 層次較高 : 相對于 面向應用 的 數據組織方式 , 層次較高
• 抽象級別 : 按照主題進行 數據組織方式 , 數據的抽象級別較高

面向主題 數據組織方式 特點 :

• 描述 : 對 分析對象的數據 的 , 完整的 , 一致的 , 描述 ;
• 內容 : 完整 , 統一 , 刻畫 , 各個分析對象 , 涉及的數據 , 及數據對象之間的關系 ;

詳情參考 : 【DBMS 數據庫管理系統】數據倉庫 ( 數據倉庫簡介 | 操作型數據與分析性數據對比 | 數據倉庫特征 | 特征一 : 面向主題組織數據 | 面向應用 | ) 四、特征一 : 面向主題 數據組織方式

二、特征二 : 數據集成

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數據集成含義 :

• 數據來源 : 從各個 子系統中的 分散的 OLTP 數據庫 中 抽取 , 清洗 , 綜合 , 得到 ;
• 重要性 : 數據集成 是 數據倉庫 創建 中 , 最關鍵 , 最復雜 的步驟 ;

數據集成 :

• 數據統一 : 不同的數據來源 , 統一數據格式 , 包括 : 字段名稱 , 字段含義 , 數據單位 , 數據長度 等 ;
• 綜合計算 : 對數據進行 綜合 , 計算 ; 其中包含下面的 綜合時間生成 ;
• 綜合時間 : 抽取數據時 生成綜合時間 , 數據抽取完畢后 在 數據倉庫 內部 生成綜合時間 ;

三、特征三 : 數據不可更新

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特征三 : 數據不可更新 :

• 歷史數據 : 數據倉庫中的數據都是歷史數據 ;
• 查詢操作 : 一般情況下 , 只能查詢數據 , 不能對數據倉庫中的數據進行 增刪改 操作 ;
• 刪除操作 : 數據倉庫中的數據超過期限后 , 可以刪除 , 但是這是 數據倉庫維護范疇的概念 , 不是用戶操作的 ;

數據倉庫管理系統 :

• 簡化數據管理 : 由于不能進行 增刪改 操作 , 只能進行查詢操作 , 一些數據管理功能可以簡化 , 如 事務處理 , 臟數據 , 版本不一致 等功能可以簡化 ;
• 數據查詢要求 : 需要支持大數據查詢 , 有友好的查詢界面 , 分析結果直觀 ;

四、特征四 : 數據倉庫中的數據 隨時間不斷變化

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特征四 : 數據倉庫中的數據 隨時間不斷變化 :

• 數據倉庫數據不可更新 : 針對用戶而言 , 數據倉庫中的數據 , 只能查詢 , 不能 增刪改 ;
• 定期更新數據倉庫數據 : 數據倉庫中的數據是需要定期更新的 , 這屬于數據倉庫管理員的工作 , 屬于數據倉庫維護范疇的工作 ;

數據保存時間 :

• OLTP 數據庫 : 操作型數據庫 一般保存 2 ~ 3 個月的歷史數據 ;
• OLAP 數據倉庫 : 分析型數據倉庫 一般保存 5 ~ 10 年歷史數據 ;

數據倉庫數據 隨時間變化 :

• 增加新數據 : 隨著時間變化 , 數據倉庫中需要添加最細的數據 , 定期更新數據 ;
• 刪除舊數據 : 隨著時間變化 , 數據倉庫中舊的歷史數據需要刪除 ;
• 時間相關綜合數據 : 數據倉庫中需要維護大量與時間相關的綜合數據 ;

時間相關的綜合數據 :

• 時間段 : 按時間段 進行數據綜合 ;
• 抽樣 : 每隔一定時間片 , 進行數據抽樣 ;
• 重新綜合 : 隨時間變化 , 不斷重新綜合數據 ;

數據倉庫碼鍵 : 時間項包含在數據倉庫的碼鍵中 , 可以從碼鍵中看出數據的歷史時期 ;

總結

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