OLTP与OLAP:数据仓库建模的多维方法与实践
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更新于2024-08-13
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OLTP与OLAP是数据管理中的两种关键概念,它们分别代表在线事务处理(On-Line Transaction Processing)和在线分析处理(On-Line Analytical Processing)。OLTP主要用于实时处理大量日常交易,追求的是快速响应和即时性,例如银行交易系统,而OLAP则侧重于数据的深度分析和历史洞察,常用于数据仓库和商业智能领域。
数据仓库建模方法论是构建有效数据仓库的重要步骤,它包括以下几个关键环节:
1. **数据仓库概念**:数据仓库是为企业决策支持而设计的专用系统,存储来自多个源的详细交易和相关业务数据,具有时间维度,且数据经过整合和清洗,以统一的方式呈现。
2. **数据仓库数据架构**:这通常包括数据源抽取、转换和加载(ETL)过程,以及数据仓库本身,如星型或雪花模型等,以支持多维查询。
3. **逻辑数据模型**:逻辑模型关注数据在仓库中的组织方式,如维度模型(Inmon的Corporate Information Factory, CIF)和事实表,以及Ralph Kimball的多维架构(Multidimensional Architecture, MD),这两种方法强调数据的维度化和事实分离。
4. **数据模型标准化工艺流程**:包括数据抽取、清洗、转换和加载的过程,确保数据质量和一致性,如Kimball的方法论强调维度建模的规范化和规范化流程。
两位大师Bill Inmon和Ralph Kimball在数据仓库领域扮演了重要角色。Inmon提出了CIF理论,主张从底层数据源开始构建企业信息工厂,而Kimball则倡导MD架构,主张从企业整体视角出发,通过多维建模解决业务问题。企业数据仓库的特点包括一致性、集成性、非冗余性、业务问题的灵活性,以及提供详细的数据支持决策。
在实际应用中,数据仓库通常通过总线架构(如企业信息工厂总线或企业总线)来整合不同来源的数据,并通过矩阵形式展示不同层次的数据,使得多维体系结构与企业信息工厂体系结构相辅相成,共同服务于企业的数据管理和决策支持。数据仓库的实施策略通常采用自底向上的方式,确保业务部门数据的快速获取和个性化需求的满足。
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雪蔻
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