分布式数据仓库：从局部到全局

“分布式数据仓库第6章介绍了分布式数据仓库的类型、开发项目的本质特征、开发过程以及如何在多种层次上构建。它详细阐述了局部数据仓库和全局数据仓库的概念，强调了在分布式环境中的应用。” 分布式数据仓库是一种大型的、分布式的存储系统，它允许在多个地理位置分散的节点上存储和处理大规模的数据。这种仓库的设计目的是为了支持企业的全球业务需求，尤其是在企业拥有多个分支或部门的情况下。 6.1 分布式数据仓库的类型： 1. 局部数据仓库：这些仓库服务于特定的地理区域或业务单元，存储与该区域或单元相关的关键数据。它们有自己的技术基础设施，可以独立运行，提供快速的数据访问和分析能力。 2. 全局数据仓库：全局仓库整合来自所有局部数据仓库的信息，提供整个企业统一视图的数据。它通常位于中心位置，用于跨部门的决策支持和分析。 6.2 开发项目的本质特征： 开发分布式数据仓库项目涉及到多个层面，包括数据集成、性能优化、安全性和可扩展性。项目需要考虑如何有效地将数据从操作型系统迁移到仓库，同时保持数据的一致性和准确性。 6.3 分布式数据仓库的开发： 开发过程中，需要处理数据的复制、同步和更新问题，确保不同站点之间的数据一致性。此外，还要考虑网络带宽、延迟和容错机制，以确保系统的高可用性和稳定性。 6.4 在多种层次上构建数据仓库： 数据仓库可以按层次构建，例如，数据可以首先在本地站点（即局部数据仓库）进行初步处理和分析，然后向上汇总到全局数据仓库。这种方式允许分阶段处理大数据，降低网络负载，并提高整体性能。 6.5 多个小组建立当前细节级： 在分布式环境中，不同的小组可能负责不同层次的数据处理。这使得每个小组能够专注于其领域的数据，同时通过协作确保全局数据的完整性和一致性。 6.6 公共细节数据采用多种平台： 由于分布式数据仓库可能跨越多种硬件和软件平台，因此需要处理数据格式的互操作性和平台兼容性问题。数据可能需要在不同的数据库管理系统之间转换，以适应不同的处理需求和性能要求。 总结来说，分布式数据仓库是大型企业处理全球数据的关键工具。它通过整合局部数据仓库，提供全局视角，帮助企业做出基于全面信息的决策。在设计和实施分布式数据仓库时，必须考虑到数据的分布、处理的复杂性以及不同站点间的协调，以实现高效、可靠的全球数据访问。