数据仓库架构详解：数据源、仓库与集市的关键连接

本资源主要探讨了数据仓库的基本结构，该文档详细介绍了数据仓库体系架构的三个核心组成部分：数据源、数据仓库和数据集市，以及它们之间的关系和功能。数据仓库的体系结构包括： 1. 数据源（DataSource）: 数据仓库的基础，来自企业的各个角落，如大型关系数据库、对象数据库、桌面数据库以及非结构化数据文件等。这些数据源可能位于不同的物理位置，且数据格式多样，操作平台各异。 2. 数据仓库（Data Warehouse）: 是一个独立的数据环境，用于存储和管理经过抽取、清洗、转换后的业务数据，以便支持决策分析。常见的数据库管理系统如Oracle、Sybase和SQL Server被用于数据仓库管理。 3. 数据集市（Data Mart）: 数据仓库的一个子集，针对特定部门或业务线提供定制化的数据视图，有助于提高查询性能并减少数据冗余。数据集市通常与主数据仓库相连接，通过元数据管理和抽取机制确保数据的一致性和准确性。 在数据抽取过程中，文档强调了关键步骤，如将数据从原始数据源转换成适合仓库环境的格式（如添加时间成分），清理数据（如检查取值范围和格式），合并来自不同源的文件，提供默认值，并对数据进行汇总和重命名。数据抽取通常通过编程语言接口（如C或COBOL）逐条记录进行。 此外，文档还提到了数据源的递归性，即数据仓库自身可以作为另一个数据源，或者与OLAP（在线分析处理）服务器相连，形成复杂的数据流网络。整体上，这个资源深入剖析了数据仓库的设计原则和实施技术，对于理解和构建高效的数据仓库系统具有重要意义。