数据仓库组织结构解析：简单堆积与轮转综合

"这篇文档是关于数据仓库中的数据组织，主要介绍了数据仓库的两种常见组织形式：简单堆积结构和轮转综合数据存储。文档摘自《国家电子政务外网安全等级保护实施指南》的第四版，涉及大数据相关知识。" 在数据仓库中，数据组织是一个关键环节，它直接影响着数据的存储效率和查询性能。本文档提到了两种典型的数据组织形式： 1. **简单堆积结构**：这是数据仓库中最基础和常见的形式。如图2-20所示，它将操作型环境中的日常事务处理汇总成数据仓库记录，通常是按天进行聚合。例如，对一个客户在一个账户每天的活动进行总计，然后将这些总计逐日录入数据仓库。这种结构便于追踪和分析时间序列数据，但可能不适合复杂的查询需求。 2. **轮转综合数据存储**：这是一种变体，如图2-21所示，数据同样是从操作型环境按天输入，但在轮转综合文件中，数据会被周期性地重新综合。例如，第一周的每一天的数据分别存储在对应的七个位置，第八天时，这七天的数据被加总并存入第一周的数据位置。这种结构有助于减少存储空间，同时也方便进行周期性的数据分析。 数据仓库的历史和发展与决策支持系统（DSS）紧密相关。DSS的演进过程从20世纪60年代初开始，最初基于主文件和磁带存储，随着时间推移，面临数据一致性、程序维护和新程序开发复杂性等问题。这促使了数据仓库的出现，作为解决这些问题的手段。数据仓库的中心地位逐渐凸显，它不仅用于存储大量数据，还提供了高效的数据管理和分析能力，支持更复杂的决策支持需求。 随着技术的进步，数据仓库的设计和组织形式也在不断演变，以应对大数据时代的挑战。例如，现代数据仓库可能采用分布式存储、列式存储、分区策略等技术，提高查询速度和数据处理效率。同时，为了确保数据的安全性和合规性，如国家电子政务外网安全等级保护实施指南所述，数据仓库还需要满足特定的安全标准和规定，确保数据的机密性、完整性和可用性。 数据仓库中的数据组织是实现有效数据管理和决策支持的基础，而随着技术的不断进步，数据仓库的组织方式将持续发展，以适应日益增长的数据量和复杂的数据分析需求。