数据仓库解析：从基础到数据分析

"数据仓库的总体层次结构包括数据仓库基本功能层、数据仓库管理层和数据仓库环境支持层。基本功能层涉及数据抽取、清洗、加载，设立数据集市，以及执行查询、分析和知识挖掘。数据仓库是按组织方式存储在计算机中的相互关联的数据集合，独立于应用程序。数据库管理系统是管理数据库的软件，提供数据库描述、操纵和维护的工具。数据仓库系统具有数据的结构化、共享性、独立性和DBMS控制等特点，并随着技术发展，包括了关系数据库和面向对象数据库等新方向。" 数据仓库是决策支持系统的重要组成部分，其总体层次结构分为三个主要部分： 1. 数据仓库基本功能层：这一层负责数据仓库的核心操作。首先，它从各种数据源抽取数据，这个过程可能涉及到ETL（提取、转换、加载）操作。接着，数据被清洗，以确保质量并消除错误。清洗后的数据被加载到数据仓库中，形成一个集中化的存储。此外，数据仓库可以根据用户需求创建数据集市，这些小型、主题导向的数据集更便于特定部门或用户进行快速访问和分析。最后，此层还支持复杂的查询、决策分析和数据挖掘，帮助用户发现隐藏的模式和趋势。 2. 数据仓库管理层：这一层主要关注数据仓库的管理和维护，包括数据的安全性、完整性、并发控制和恢复机制。管理层确保数据的准确性和一致性，同时允许多个用户同时访问和操作数据仓库，而不会产生冲突。 3. 数据仓库环境支持层：这一层提供数据仓库运行所需的基础设施和服务，如硬件、网络、操作系统、数据库管理系统以及数据仓库工具。这些工具可能包括数据建模工具、查询和报表工具、数据可视化工具等，它们为用户提供方便的数据访问和分析手段。 数据库系统是数据仓库的基础，它经历了从人工管理到文件系统，再到数据库系统的演变。数据库系统具有结构化数据、数据共享、数据独立性等特征，并通过DBMS来管理和控制，确保数据的安全和完整性。随着技术的进步，关系数据库（如使用SQL进行查询）和面向对象数据库成为主流，为数据仓库提供了更为灵活和强大的数据表示和处理能力。