数据仓库概念解析：从OLTP到分析系统

"网状模型-数据仓库概念" 网状模型是一种数据存储结构，它以有向图的形式表示数据，其中的节点代表实体，而有向边则表示实体之间的关联，这种关联通常是一对多的关系。在描述的例子中，可以想象学生、课程和选课这三个实体，学生可以选修多门课程，而每门课程可以被多个学生选修，这就形成了一个网状结构。 数据仓库是一种专门设计用于支持决策分析的系统，与传统的在线事务处理（OLTP）系统有着显著的区别。OLTP系统主要处理日常操作，如银行交易或电子商务订单，它们强调数据的实时性和事务一致性，数据量相对较小，且通常只存储当前数据。相反，数据仓库是面向主题的，它整合来自不同源的数据，以支持管理层的分析需求，处理大量历史和当前数据，实时性要求较低，但数据检索量大，且数据一般不允许更新。 数据仓库的发展历程经历了从Bill Inmon的企业级数据仓库概念到Kimball的数据集市策略。Bill Inmon主张构建单一、全面的企业数据仓库，而Kimball则提倡先构建数据集市，这些数据集市在初期取得了成功，但后来暴露出了数据集成和一致性的问题。1996年至2001年间，业界出现了各种术语和架构，如企业数据仓库（EDW）、操作数据存储（ODS）和数据集市（DataMart），最终趋向于融合，即通过企业信息工厂（Corporate Information Factory）架构或扩展数据仓库架构来整合这些概念。 数据仓库的四个基本特征是： 1. 面向主题：数据仓库围绕特定业务领域的问题或主题进行组织，而不是按照具体的应用程序。 2. 集成的：数据仓库将来自不同源的数据统一整理，消除数据冗余和不一致性。 3. 随时间不断变化：数据仓库包含历史数据，可以追踪数据随时间的变化。 4. 不可更新的：数据仓库中的数据主要是用于分析，不支持频繁的更新操作。 在保险公司的例子中，主题可能包括保单、客户、理赔等，每个主题下会包含与之相关的详细数据，以便进行深入的分析和报告，支持公司的决策制定。