浅析对数据仓库的研究

　　数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行决策。大量组织机构已经发现，在当今这个充满竞争、快速发展的世界，数据仓库是一个有价值的工具。在过去的几年中，许多公司已花费数百万美元，建立企业范围的数据仓库。许多人感到，随着工业竞争的加剧，数据仓库成了必备的最新营销武器——通过更多地了解客户需求而保住客户的途径。
　　数据仓库已被多种方式定义，使得很难严格地定义它。宽松地讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。
　　按照W.H.Inmon，一位数据仓库系统构造方面的领头建筑师的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理决策制定”。这个简短、全面的定义指出了数据仓库的主要特征。四个关键词，面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其它数据存储系统（如，关系数据库系统、事务处理系统、和文件系统）相区别。让我们进一步看看这些关键特征。
　　(1)、面向主题的：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是构造组织机构的日常操作和事务处理。因此，数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
　　(2)、集成的：通常，构造数据仓库是将多个异种数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录，集成在一起。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量的一致性等。
　　(3)、时变的：数据存储从历史的角度（例如，过去5-10年）提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。
　　(4)、非易失的：数据仓库总是物理地分离存放数据；这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并行控制机制。通常，它只需要两种数据访问：数据的初始化装入和数据访问。
　　概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业决策所需信息。数据仓库也常常被看作一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构造，支持结构化和启发式查询、分析报告和决策制定。
　　什么是建立数据仓库(datawarehousing)？”
　　根据上面的讨论，我们把建立数据仓库看作构造和使用数据仓库的过程。数据仓库的构造需要数据集成、数据清理、和数据统一。利用数据仓库常常需要一些决策支持技术。这使得“知识工人”（例如，经理、分析人员和主管）能够使用数据仓库，快捷、方便地得到数据的总体视图，根据数据仓库中的信息做出准确的决策。有些作者使用术语“建立数据仓库”表示构造数据仓库的过程，而用术语“仓库DBMS”表示管理和使用数据仓库。我们将不区分二者。
　　“组织机构如何使用数据仓库中的信息？”许多组织机构正在使用这些信息支持商务决策活动，包括:
　　(1)、增加顾客关注，包括分析顾客购买模式（如，喜爱买什么、购买时间、预算周期、消费习惯）；
　　(2)、根据季度、年、地区的营销情况比较，重新配置产品和管理投资，调整生产策略；
　　(3)、分析运作和查找利润源；
　　(4)、管理顾客关系、进行环境调整、管理合股人的资产开销。
　　从异种数据库集成的角度看，数据仓库也是十分有用的。许多组织收集了形形色色数据，并由多个异种的、自治的、分布的数据源维护大型数据库。集成这些数据，并提供简便、有效的访问是非常希望的，并且也是一种挑战。数据库工业界和研究界都正朝着实现这一目标竭尽全力。
　　对于异种数据库的集成，传统的数据库做法是：在多个异种数据库上，建立一个包装程序和一个集成程序（或仲裁程序）。这方面的例子包括IBM的数据连接程序(DataJoiner)和Informix的数据刀(DataBlade)。当一个查询提交客户站点，首先使用元数据字典对查询进行转换，将它转换成相应异种站点上的查询。然后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器。由不同站点返回的结果被集成为全局回答。这种查询驱动的方法需要复杂的信息过滤和集成处理，并且与局部数据源上的处理竞争资源。这种方法是低效的，并且对于频繁的查询，特别是需要聚集操作的查询，开销很大。
　　对于异种数据库集成的传统方法，数据仓库提供了一个有趣的替代方案。数据仓库使用更新驱动的方法，而不是查询驱动的方法。这种方法将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析。与联机事务处理数据库不同，数据仓库不包含最近的信息。然而，数据仓库为集成的异种数据库系统带来了高性能，因为数据被拷贝、预处理、集成、注释、汇总，并重新组织到一个语义一致的数据存储中。在数据仓库中进行的查询处理并不影响在局部源上进行的处理。此外，数据仓库存储并集成历史信息，支持复杂的多维查询。这样，建立数据仓库在工业界已非常流行。
　　1.操作数据库系统与数据仓库的区别
　　由于大多数人都熟悉商品关系数据库系统，将数据仓库与之比较，就容易理解什么是数据仓库。
　　联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。这种系统称为联机事务处理（OLTP）系统。它们涵盖了一个组织的大部分日常操作，如购买、库存、制造、银行、工资、注册、记帐等。另一方面，数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务。这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以便满足不同用户的形形色色需求。这种系统称为联机分析处理（OLAP）系统。
　　OLTP和OLAP的主要区别概述如下。
　　(1)、用户和系统的面向性：OLTP是面向顾客的，用于办事员、客户、和信息技术专业人员的事务和查询处理。OLAP是面向市场的，用于知识工人（包括经理、主管、和分析人员）的数据分析。
　　(2)、数据内容：OLTP系统管理当前数据。通常，这种数据太琐碎，难以方便地用于决策。OLAP系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和管理信息。这些特点使得数据容易用于见多识广的决策。
　　(3)、数据库设计：通常，OLTP系统采用实体-联系（ER）模型和面向应用的数据库设计。而OLAP系统通常采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
　　(4)、视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而不涉及历史数据或不同组织的数据。相比之下，由于组织的变化，OLAP系统常常跨越数据库模式的多个版本。OLAP系统也处理来自不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数据也存放在多个存储介质上。
　　(5)、访问模式：OLTP系统的访问主要由短的、原子事务组成。这种系统需要并行控制和恢复机制。然而，对OLAP系统的访问大部分是只读操作（由于大部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据），尽管许多可能是复杂的查询。
　　OLTP和OLAP的其它区别包括数据库大小、操作的频繁程度、性能度量等。
　　2.但是，为什么需要一个分离的数据仓库
　　“既然操作数据库存放了大量数据”，你注意到，“为什么不直接在这种数据库上进行联机分析处理，而是另外花费时间和资源去构造一个分离的数据仓库？”
　　分离的主要原因是提高两个系统的性能。操作数据库是为已知的任务和负载设计的，如使用主关键字索引和散列，检索特定的记录，和优化“罐装的”查询。另一方面，数据仓库的查询通常是复杂的，涉及大量数据在汇总级的计算，可能需要特殊的数据组织、存取方法和基于多维视图的实现方法。在操作数据库上处理OLAP查询，可能会大大降低操作任务的性能。
　　此外，操作数据库支持多事务的并行处理，需要加锁和日志等并行控制和恢复机制，以确保一致性和事务的强健性。通常，OLAP查询只需要对数据记录进行只读访问，以进行汇总和聚集。如果将并行控制和恢复机制用于这种OLAP操作，就会危害并行事务的运行，从而大大降低OLTP系统的吞吐量。
　　最后，数据仓库与操作数据库分离是由于这两种系统中数据的结构、内容和用法都不相同。决策支持需要历史数据，而操作数据库一般不维护历史数据。在这种情况下，操作数据库中的数据尽管很丰富，但对于决策，常常还是远远不够的。决策支持需要将来自异种源的数据统一（如，聚集和汇总），产生高质量的、纯净的和集成的数据。相比之下，操作数据库只维护详细的原始数据（如事务），这些数据在进行分析之前需要统一。由于两个系统提供很不相同的功能，需要不同类型的数据，因此需要维护分离的数据库。