当前页面位置: » 丰搜网 » 文档中心 » 详细内容
数据仓库常见名词浅释
数据仓库常见名词浅释
data warehouse本世纪80年代中期，"数据仓库之父"william h.inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。data mart数据集市，或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
olap联机分析处理(olap)的概念最早是由关系数据库之父e.f.codd于1993年提出的。当时，codd认为联机事务处理(oltp)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，sql对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即olap。
codd提出olap的12条准则来描述olap系统：
准则1 olap模型必须提供多维概念视图
准则2 透明性准则
准则3 存取能力推测
准则4 稳定的报表能力
准则5 客户/服务器体系结构
准则6 维的等同性准则
准则7 动态的稀疏矩阵处理准则
准则8 多用户支持能力准则
准则9 非受限的跨维操作
准则10 直观的数据操纵
准则11 灵活的报表生成
准则12 不受限的维与聚集层次rolap
基于codd的12条准则，各个软件开发厂家见仁见智，其中一个流派，认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据，于是，基于稀疏矩阵表示方法的星型结构（star schema）就出现了。后来又演化出雪花结构。为了与多维数据库相区别，则把基于关系型数据库的olap称为relational olap，简称rolap。代表产品有informix metacube、microsoft sql server olap services。
molaparbor software严格遵照codd的定义，自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据，开创了多维数据存储的先河，后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为muiltdimension olap，简称molap，代表产品有hyperion(原arbor software) essbase、showcase strategy等。client olap相对于server olap而言。部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。代表产品有brio designer，business object。
dss决策支持系统（decision support system），相当于基于数据仓库的应用。决策支持就是在收集所有有关数据和信息，经过加工整理，来为企业决策管理层提供信息，为决策者的决策提供依据。
etl数据抽取（extract）、转换（transform）、清洗（cleansing）、装载（load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
ad hoc query即席查询，数据库应用最普遍的一种查询，利用数据仓库技术，可以让用户随时可以面对数据库，获取所希望的数据。
eis领导信息系统（executive information system），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。
bpr业务流程重整（business process reengineering），指利用数据仓库技术，发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作，数据仓库的重要作用之一。
bi商业智能（business intelligence），指数据仓库相关技术与应用的通称。指利用各种智能技术，来提升企业的商业竞争力。
