数据仓库解析：从OLTP到分析型系统的转变

"数据模型种类-数据仓库概念" 在信息技术领域，数据模型是构建数据库的基础，它定义了数据的结构和规则，以便有效地存储、管理和分析数据。数据模型的种类主要包括层次模型、网状模型、关系模型和多维模型。 层次模型是一种早期的数据模型，它以树形结构来组织数据，每个节点有且只有一个父节点，除了根节点之外。这种模型主要用于早期的大型机系统。 网状模型则允许更复杂的结构，其中数据实体可以有多个父节点，形成网络状的关联。相比于层次模型，它提供了更大的灵活性，但复杂性也相应增加。 关系模型是最常见的数据模型，由E.F.科德提出，它基于数学上的关系理论，用表格的形式来表示数据及其关系。关系模型易于理解和使用，是现代数据库管理系统（如SQL）的基础。 多维模型主要用于数据仓库和商务智能环境，它以立方体的形式组织数据，强调维度和事实，便于进行复杂的分析和汇总操作。例如，星型模式和雪花模式是多维模型的常见实现。 数据仓库是一个用于决策支持的系统，它从多个操作型系统（OLTP）中提取数据，并对其进行清洗、转换和聚合，以便进行分析。与操作型系统相比，数据仓库具有以下特点： 1. 面向主题：数据仓库围绕特定业务领域（如销售、财务或客户）的主题进行组织，而不是按照具体应用的需求。 2. 集成的：来自不同源系统的数据在仓库中被整合，消除了数据孤岛，确保一致性。 3. 随时间变化：数据仓库存储历史数据，以便进行趋势分析和时间序列比较。 4. 不可更新：数据仓库主要是读取操作，一般不允许直接修改，确保分析数据的稳定性。 数据仓库的建设存在不同的方法论，如Bill Inmon的自顶向下企业级数据仓库方法和 Ralph Kimball 的自底向上数据集市方法。Inmon强调先构建中央化的大型数据仓库，而Kimball主张先建立分布式的小型数据集市，然后逐步集成。两者在90年代中期引发了广泛的讨论，最终趋向于融合，即采用企业信息工厂或扩展数据仓库架构，结合了EDW（企业数据仓库）、ODS（操作数据存储）和Data Mart（数据集市）的优势。 数据仓库的概念和建设方法随着技术的发展而不断演变，其目标始终是为企业提供高效、一致的决策支持工具。理解并选择合适的数据模型和数据仓库策略是成功实施数据分析项目的关键。