数据仓库层次结构：设计与应用挑战

本文档深入探讨了体系结构设计环境中的数据仓库层次，从多个维度解析了数据仓库的关键概念、设计原则和实际应用。首先，作者曹顺良强调了建立数据仓库的必要性，指出事务处理环境并不适合进行深度分析，因为它们在性能上存在显著差异。事务处理注重频繁的低延迟操作，而分析处理则需要长时间的数据整合，这可能导致系统资源的过度消耗。 数据仓库层次结构被分为四个主要部分： 1. 操作层：这是原始数据的存储区域，主要用于高性能事务处理，提供实时数据服务。 2. 数据仓库层：存储的是不更新的静态原始数据，以及一些已处理过的导出数据，旨在支持决策支持系统的分析需求。 3. 部门层：主要存放经过汇总和提炼的导出数据，这些数据通常用于内部报告和部门间的交流。 4. 个体层：这一层进行大多数启发式分析，例如高级业务智能和数据挖掘，侧重于深入的分析和洞察。 数据仓库设计的关键在于解决事务处理环境中的问题，如数据集成、历史数据管理、数据可信度和时基问题等。抽取程序在这个过程中扮演重要角色，它们能够从实时事务处理系统中抽取数据，确保在分析时不会影响系统的性能。然而，数据仓库的设计还面临挑战，如多源数据的整合、定制抽取程序带来的技术难题、数据质量的保证以及如何将大量数据转化为可操作的信息等问题。 本文通过详细介绍数据仓库的层次结构和设计要点，为理解和实施数据仓库提供了全面的指导，特别是在适应分析需求、提高生产力以及处理复杂数据环境方面。