数据仓库与并行处理：从OLTP到分析系统

"本文主要介绍了并行处理技术在数据仓库领域的应用，并探讨了数据仓库的基本概念，包括数据仓库与在线事务处理（OLTP）系统的区别、数据仓库的四个特征，以及数据仓库理论的发展历程。文章还提到了数据仓库建设中的不同观点，如Bill Inmon和Kimball的数据仓库构建策略，并讨论了数据集市的角色和挑战。" 数据仓库是用于支持决策制定和分析的系统，其设计目标与传统的在线事务处理（OLTP）系统截然不同。OLTP系统专注于处理日常事务，如银行交易或电子商务订单，强调实时性和高并发性能，数据结构围绕具体应用进行设计。而数据仓库则关注数据分析，它以主题为导向，整合来自多个操作型系统的数据，提供历史数据的深入洞察，支持复杂的查询和报告。 数据仓库的建设过程中，有两位重要的理论贡献者，即Bill Inmon和 Ralph Kimball。Bill Inmon倡导企业级数据仓库（EDW），主张自顶向下的集中式方法，先构建中心化的大型数据仓库，然后提供分析服务。然而，这种方法在实践中遇到很多挑战，因为大规模数据集成往往复杂且昂贵。 相比之下，Kimball主张采用自底向上的数据集市（Data Mart）方法，先从小规模、特定部门的数据集市开始，逐步扩展。这种方法在初期易于实现，但可能导致多个数据集市间的ETL过程复杂，以及数据一致性问题。 随着技术的发展，两者的观点逐渐融合，形成了企业信息工厂（Corporate Information Factory）的概念，它结合了EDW、操作数据存储（ODS）和数据集市，以更灵活的方式满足不同层面的分析需求。同时，数据仓库的四个核心特征——面向主题、集成、随时间变化和不可更新——成为了评估和设计数据仓库的关键指导原则。 数据仓库的面向主题特性意味着它将数据组织成与业务领域相关的主题域，如保险公司的保单、客户或理赔等。这种组织方式便于分析人员从不同角度深入研究数据，揭示隐藏的模式和趋势。而集成性则确保了来自不同源的数据在数据仓库内部保持一致，提供统一视图。时间变化性是指数据仓库包含历史数据，允许追溯分析。最后，不可更新性意味着一旦数据进入仓库，其状态就固定不变，以保护分析结果的准确性。 数据仓库是现代商业智能和数据分析的核心，通过并行处理技术，可以高效地处理大量数据，支持快速的数据分析和决策制定。理解这些基本概念和技术对于构建和优化数据仓库至关重要，也是IT专业人员在数据驱动的世界中不可或缺的知识。