【正文】 的過程。 ? 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織結構不同于一般的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，需要將從原有的業(yè)務數(shù)據(jù)庫中獲得的基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)分成一些不同的級別。這種組織方式比較簡單、花費少、使用靈活，但同時它也存在一個致命的弱點：即只有當源數(shù)據(jù)庫的組織比較規(guī)范、數(shù)據(jù)完備并沒有冗余，同時又比較接近多維數(shù)據(jù)模型時，虛擬數(shù)據(jù)倉庫的多維語義層才容易定義。 56 數(shù)據(jù)集市（ 2） ? 數(shù)據(jù)集市不是數(shù)據(jù)倉庫 ? 數(shù)據(jù)集市并非小的數(shù)據(jù)倉庫 ? 多個數(shù)據(jù)集市集合并不構成數(shù)據(jù)倉庫 57 元數(shù)據(jù)模型 ? 關于源數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)：它是現(xiàn)有的操作型業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源的描述信息，是對不同平臺上的數(shù)據(jù)源的物理結構和含義的描述。 ? 雪花維：由相互關聯(lián)的多個維表構成，每個維表中的字段構成了維的層次。時間維的層次由高到低分別為 Year、 Quarter、 Month、 Day、 Hour、Minute、 Second，用戶可以任意選擇幾種構成時間維的層次。 ? 時間維：用來描述事實數(shù)據(jù)的時間屬性。 ? 關于數(shù)據(jù)倉庫多維模型的元數(shù)據(jù) ? 標準維：由一張維表構成，標準的星型模型采用這種維和事實表構成的。而數(shù)據(jù)集市（ Data Mart ）是部門級別的，一般只能為某個局部范圍內的管理人員服務，也稱為部門級的數(shù)據(jù)倉庫。從事務型處理環(huán)境中提取的源數(shù)據(jù)經(jīng)過綜合后，首先進入當前細節(jié)級，并根據(jù)需要進行進一步的綜合進入輕度綜合級或高度綜合級，老化的數(shù)據(jù)將進入早期細節(jié)級。 53 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織 ? 為了提高分析和決策的效率和有效性，分析型處理及其數(shù)據(jù)必須與事務型處理及其數(shù)據(jù)相分離，把分析型處理所需要的數(shù)據(jù)從事務型處理環(huán)境中提取出來，按照分析型處理的要求進行重新組織，建立單獨的分析處理環(huán)境。聚合就是指在維的不同層次內移動數(shù)據(jù)，從而構成維內不同層次的數(shù)據(jù)集，使用戶不僅能夠在一個維度內觀察數(shù)據(jù)，而且能夠在維度內的不同層次上觀察數(shù)據(jù)。通常的報表只包含有行和列兩維，但在數(shù)據(jù)倉庫中所存儲的數(shù)據(jù)大多是用多維（三維或三維以上）視圖表示的。 49 粒度 ? 粒度：對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)綜合程度高低的一個度量，它既影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量的多少，也影響數(shù)據(jù)倉庫所能回答詢問的種類。 ? 星形圖包括了三種邏輯實體：指標、維度和詳細類別 ? 維表的本質是多維分析空間在某個角度上的投影，多個維表共同建立一個多維分析空間。 （ 2）類別：確定各維的詳細類別，如：日期維包括年（ 10）、季度（ 40）、月（ 120）等類別，括號中的數(shù)字分別指出各類別的數(shù)量；銷售地點維包括國家（ 15）、區(qū)域（ 45）、城市（ 280）、區(qū)（ 880）、商店（ 2023）等類別，括號中的數(shù)字同樣分別指出各類別的數(shù)量；類似地，可以確定銷售產品、年齡組別維、性別維等的詳細類別。然后系統(tǒng)將根據(jù)元數(shù)據(jù)庫中的新內容進行數(shù)據(jù)的追加。 ? 元數(shù)據(jù)的存儲：元數(shù)據(jù)管理器中的元數(shù)據(jù)存儲程序負責接收由接口程序傳遞來的關于對元數(shù)據(jù)進行增加、修改和刪除等信息，并根據(jù)所提供的參數(shù)執(zhí)行存儲過程，將元數(shù)據(jù)的有關信息保存于服務器端的元數(shù)據(jù)庫中。元數(shù)據(jù)反映數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)項是從哪個特定的數(shù)據(jù)源填充的，經(jīng)過哪些轉換、集成過程。源數(shù)據(jù)說明源數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫的作用、用途、數(shù)據(jù)類型和長度等。所以日志文件是最可行的一種方法。利用 DELTA文件記錄數(shù)據(jù)的變化，不需要掃描整個數(shù)據(jù)庫，所以效率較高，但生成的 DELTA文件的應用并不普遍。相關檢驗要求將一個字段中的值與另外一個字段中的值進行相關檢驗，即在數(shù)據(jù)庫中某個字段應與另一個字段形成外鍵約束。數(shù)據(jù)凈化主要指對數(shù)據(jù)字段的有效值檢驗。以使數(shù)據(jù)倉庫獲得新的數(shù)據(jù)提供決策分析使用。表 UnitTypes記錄了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中的單位類型，初始元數(shù)據(jù)庫中共分六種單位類型：時間單位、貨幣單位、重量單位、長度單位、面積單位、體積單位。本系統(tǒng)中編碼轉換主要包括： ? 日期格式轉換：大多數(shù)業(yè)務環(huán)境中有許多不同的日期和時間類型，所以，幾乎每個數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)都必須將日期和時間變換成標準的數(shù)據(jù)格式。 ? 前端開發(fā)工具：提供用戶編程接口，便于在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上進行二次開發(fā)，增強系統(tǒng)的伸縮性。 ? 數(shù)據(jù)倉庫管理部件：它主要用于維護數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，備份、恢復數(shù)據(jù)以及管理數(shù)據(jù)的安全權限問題。s News Corporate News Competitor News ?CEO Christoph Dermond ments on stock split ?Minimizing risk in B2B relations ?Special employee credit offers ?New Privacy Executive Post named ?SomeCo talks with EvilEmpire Bank sparks merger rumors ?ToughCo loses fight with Banco Azul for $821M industrial loan ?Asian invasion into retail securities Banco Azul 07/02/2023 19:29:20 WPS The Cutting Edg WebSphere Portal Server Content Manager Federated Search KPIs Intelligent Miner QMF ,BO, Brio, etc. DB2 OLAP DB2 DB2 Data Warehouse virtual tables Reports Content Marts IBM IBM DB2 Warehouse Manager Production data source Purchased Data ERP, CRM, SCM, data sources Red Brick IBM 信息分析框架 23 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的組成（ 1） ? 源數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來源于多個數(shù)據(jù)源，它不僅可以是企業(yè)內部的關系型數(shù)據(jù)庫，還包括非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，如文件、 HTML文檔等。 17 數(shù)據(jù)倉庫的技術要求 ? 復雜分析的高性能體現(xiàn)：涉及大量數(shù)據(jù)的聚集、綜合等，在進行復雜查詢時經(jīng)常會使用多表的聯(lián)接、累計、分類、排序等操作。這樣就給企業(yè)的領導提交了相當多顧此失彼的分析報告，結果就是導致了許多市場決策上的混亂和失誤。這些數(shù)據(jù)報表大致可以分成兩種類