数据仓库的基本架构
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它提供了一个统一的视图，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等关键组件。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如第三方数据提供商、社交媒体平台等。
数据源可以提供结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如日志文件、文档等）。
2. 数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。
这个过程通常包括连接到数据源、选择需要抽取的数据、执行抽取操作等步骤。
数据抽取可以使用不同的方式，例如直接查询数据库、使用API接口、使用ETL工具等。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程，以使其适应数据仓库的结构和规范。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗（如去除重复数据、处理缺失值）、数据转换（如格式转换、数据合并）和数据整合（如将多个数据源的数据合并为一个统一的数据集）等操作。
4. 数据加载数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以使用增量加载或全量加载的方式进行。
增量加载是指将新抽取的数据追加到已有数据之后，而全量加载是指将所有数据重新加载到数据仓库中。
数据加载可以使用不同的方式，如批量加载、实时加载等。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中最重要的组件之一，它用于存储和管理数据。
数据存储可以使用关系型数据库、多维数据库或分布式文件系统等。
关系型数据库通常用于存储结构化数据，多维数据库用于存储多维数据，而分布式文件系统用于存储大数据量的非结构化数据。
除了以上基本架构组件外，数据仓库还包括元数据管理、数据质量管理、安全管理和性能优化等方面的功能。
1. 元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、维护和查询的过程。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
商务智能方法与应用模拟题及答案
商务智能方法与应用模拟题及答案单选题1、数据仓库中的数据是存储的数据是历史数据，并且随时间变化不断增加新的数据内容，这一特性是数据仓库的那一项特点（）A、面向主题的B、集成的C、数据相对稳定D、反应历史变化的2、数据仓库的数据所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
这一特性是数据仓库的那一项特点（）A、面向主题的B、集成的C、数据相对稳定D、反应历史变化的3、数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据存储、数据应用。
针对三个层次的说法错误的是（）A、源数据层：直接沿用外围系统数据结构和数据。
B、数据存储层：源数据层中的数据，经过ETL处理之后，将数据存储到数据存储层。
C、数据存储层：数据应用层是前端应用直接读取的数据源，是根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
D、数据应用层：数据应用层是前端应用直接读取的数据源，是根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
4、才进行数据仓库构建的过程中需要使用到ETL技术，那么ETL具体指的是（）A、抽取，转换和清洗，加载B、抽取，加载，转换和清洗C、转换和清洗，加载，抽取D、转换和清洗，抽取，加载5、对数据进行清洗、数据转换、清洗结束后，需要把数据存储到数据仓库中，通常会使用到的数据装载的方法有（）A、初始装载B、增量装载C、加量装载D、初始装载、增量装载、完全刷新6、数据仓库的数据建模按照时间的先后顺序，可以大致分为四个阶段，具体的顺序为（）A、业务建模->领域概念建模->逻辑建模->物理建模B、业务建模->领域概念建模->物理建模->逻辑建模C、领域概念建模->业务建模->逻辑建模->物理建模D、领域概念建模->业务建模->逻辑建模->物理建模7、以下哪种数据类型是数据库不支持，但是Hive支持的（）A、TINYINT、DECIMALB、INT、CHARC、FLOAT、DOUBLED、BOOLEAN、VARCHAR8、针对HIVE和HDFS的相关特性，以下哪些关键词是一一相互对应的（）A、Hive中的表对应HDFS中的目录B、Hive中的分区对应HDFS中的文件C、Hive中的数据对应HDFS中的目录D、Hive中的表对应HDFS中的文件9、Hive中表示外部表的关键字为（）A、EXTERNALB、PARTITIONC、VIEWD、TABLE10、Hive中删除数据表中的内容即会删除元数据的数据模型为（）A、桶表B、分区表C、托管表、D、外部表多选题1、以下哪几个选项是数据仓库的基本特点（）A、面向主题的B、集成的C、数据相对稳定D、反应历史变化的2、以下哪几个选项是数据仓库和数据库的区别（）A、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据B、数据库面向业务操作程序，数据仓库是面向主题域、管理决策分析应用C、数据库主要由原子事务组成，而数据仓库处理的是复杂的数据查询，大部分是只读操作。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一种面向主题、集成、非易失、相对稳定和历史数据的数据集合。
它采用了一种特定的架构来存储和管理数据，以便支持企业的决策和分析需求。
数据仓库的基本架构由以下几个主要组件组成：数据源、ETL过程、数据存储和访问层。
1. 数据源(Data Sources)数据源是数据仓库的起点，它包括企业内部的各个业务系统、外部数据提供商和第三方数据供应商等。
数据源可以是关系数据库、平面文件、Web服务等各种数据存储形式。
数据源中的数据通常以不同的格式和结构存在，这就需要进行数据整合和转换。
2. ETL过程(Extraction, Transformation and Loading)ETL是数据仓库的核心过程，它包括数据的抽取、转换和加载。
数据抽取是指从数据源中提取需要使用的数据，可以使用不同的技术和工具来实现，如SQL查询、文件导入等。
数据转换是指对抽取的数据进行清洗、整合、转换和规范化等处理，以满足数据仓库的要求。
数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，可以采用增量加载或全量加载的方式。
3. 数据存储(Data Storage)数据存储是指将经过ETL处理后的数据存储到数据仓库中。
数据仓库通常采用分层的存储结构，包括原始数据层、中间数据层和目标数据层。
原始数据层存储从数据源中抽取的原始数据，中间数据层存储经过转换和整合后的数据，目标数据层存储已经满足分析和查询需求的数据。
4. 数据访问层(Data Access)数据访问层是用户和数据仓库之间的接口，它提供了各种查询、分析和报表功能，以满足用户对数据的不同需求。
数据访问层可以通过各种方式进行数据查询，例如使用SQL查询语言、OLAP分析工具、报表生成工具等。
它还可以提供更高级的分析功能，如数据挖掘、机器学习和数据可视化等。
除了以上的基本架构组件，数据仓库还需要考虑数据安全性、性能优化、数据质量管理和元数据管理等问题。
数据安全性要求对数据进行权限控制、数据加密和数据备份等操作，以保证数据的安全和完整性。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统。
它提供了一个可靠的数据源，用于支持企业的决策制定、分析和报告。
数据仓库的基本架构包括以下几个关键组件和层次：1. 数据提取层（Extraction Layer）：数据仓库的第一步是从各个源系统中提取数据。
这些源系统可以是企业内部的业务系统、关系数据库、日志文件等。
数据提取层负责从这些源系统中抽取数据，并将其转换成适合数据仓库的格式。
2. 数据转换层（Transformation Layer）：在数据提取层之后，数据需要经过一系列的转换和清洗操作，以确保数据的一致性和准确性。
数据转换层包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等过程。
在这个层次上，数据被转换成适合数据仓库的结构和格式。
3. 数据存储层（Storage Layer）：数据存储层是数据仓库的核心组件，用于存储经过转换的数据。
数据存储层通常采用多维数据模型，如星型模型或雪花模型，以支持复杂的查询和分析操作。
在数据存储层中，数据被组织成事实表和维度表的形式。
4. 数据访问层（Access Layer）：数据访问层提供了对数据仓库的查询和分析功能。
用户可以使用各种工具和技术，如SQL查询、OLAP（联机分析处理）工具和数据挖掘工具，来访问和分析数据仓库中的数据。
数据访问层还可以提供数据报表、数据可视化和仪表板等功能。
5. 元数据管理层（Metadata Management Layer）：元数据是描述数据仓库中数据的数据。
元数据管理层负责管理和维护数据仓库的元数据，包括数据定义、数据质量、数据血缘等信息。
元数据管理层可以帮助用户理解和使用数据仓库中的数据。
6. 安全和权限层（Security and Authorization Layer）：安全和权限层用于保护数据仓库中的数据免受未经授权的访问和滥用。
这个层次上，可以实施各种安全措施，如用户认证、访问控制和数据加密等。
7. 数据质量管理层（Data Quality Management Layer）：数据质量管理层用于监控和管理数据仓库中数据的质量。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助企业进行数据分析和决策支持。
为了构建一个高效、可靠的数据仓库，需要设计一个合理的基本架构。
本文将详细介绍数据仓库的基本架构，并提供相应的详细内容和数据。
一、引言数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
它是一个用于存储和管理大量数据的系统，可以从多个来源收集数据，并提供灵活的数据分析和查询功能。
二、数据仓库的基本架构1. 数据源层数据源层是数据仓库的基础，它包括各种数据源，如企业内部的关系型数据库、外部数据提供商、日志文件等。
数据源层负责将数据从不同的来源抽取、转换和加载到数据仓库中。
2. 数据抽取层数据抽取层负责从数据源层中抽取数据，并进行必要的转换和清洗。
它可以根据需要选择不同的数据抽取方法，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
数据抽取层还可以对数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储层数据存储层是数据仓库中最重要的组成部分，它用于存储抽取和转换后的数据。
数据存储层通常采用多维模型，如星型模型或雪花模型，以支持灵活的数据分析和查询。
数据存储层还可以根据需要进行数据分区和索引优化，以提高查询性能。
4. 数据集成层数据集成层负责将不同的数据源中的数据进行集成和整合，以满足用户的查询和分析需求。
数据集成层可以根据需要进行数据清洗、数据转换和数据合并等操作，以确保数据的一致性和完整性。
5. 元数据管理层元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系和使用规则等信息。
元数据管理层负责管理和维护数据仓库中的元数据，以支持数据的查询、分析和管理。
6. 数据访问层数据访问层是用户访问数据仓库的接口，它提供了各种查询和分析工具，如OLAP工具、报表工具和数据挖掘工具等。
数据访问层还可以根据用户的权限和角色进行数据安全管理，以保护敏感数据的访问。
7. 数据管理层数据管理层负责数据仓库的运维和管理工作，包括数据备份和恢复、性能监控和优化、用户管理和权限管理等。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它能够支持企业的决策分析和业务智能需求。
数据仓库的基本架构包括数据提取、数据转换、数据加载和数据存储等关键组件。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
一、数据提取数据提取是数据仓库的第一步，它涉及从各种数据源（如关系数据库、文件、Web服务等）中提取数据并将其转换为可用于分析的格式。
数据提取可以通过各种方式进行，包括批量提取、增量提取和实时提取等。
在数据提取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性，以确保提取的数据能够被正确地加载到数据仓库中。
二、数据转换数据转换是数据仓库的第二步，它涉及对提取的数据进行清洗、转换和集成等操作，以确保数据的一致性和可用性。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、数据合并、数据标准化、数据转换和数据聚合等操作。
数据转换可以使用各种ETL （Extract-Transform-Load）工具来实现，这些工具可以提供强大的数据处理和转换功能。
三、数据加载数据加载是数据仓库的第三步，它涉及将经过提取和转换的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以使用批量加载、增量加载和实时加载等方式进行。
在数据加载过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和可用性，以确保加载的数据能够被正确地存储和查询。
数据加载可以使用各种技术和工具来实现，包括SQL语句、ETL工具和数据复制等。
四、数据存储数据存储是数据仓库的最后一步，它涉及将加载的数据存储在数据仓库中，以供后续的查询和分析使用。
数据存储可以使用关系数据库、列式数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等技术来实现。
在数据存储过程中，需要考虑数据的存储结构、索引和分区等，以提高数据的查询性能和存储效率。
此外，还可以使用数据压缩和数据分区等技术来优化数据的存储和管理。
五、数据查询和分析数据查询和分析是数据仓库的核心功能，它涉及对存储在数据仓库中的数据进行查询、分析和报表等操作。
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数据仓库的基本架构
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它的设计和架
构对于数据的有效管理和分析至关重要。
在本文中，我们将详细介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的组成部分、数据仓库的层次结构和数据仓库的实施步骤。
一、数据仓库的组成部分
1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件、日志等。
数据源的选择和数据提取的方法取决于企业的需求和数据的特点。
2. 数据提取和转换：数据提取和转换是将数据从数据源中提取出来并进行清洗、转换的过程。
这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源中提取
出来的数据。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于帮助用户理解和使用数据仓库
中的数据。
元数据管理包括元数据的收集、存储和维护等过程。
5. 数据访问和查询：数据仓库的用户可以通过各种方式访问和查询数据，包括SQL查询、OLAP分析、报表生成等。
数据访问和查询的方式取决于用户的需求和技术的支持。
二、数据仓库的层次结构
数据仓库的层次结构包括三个主要层次：操作型数据层、集成型数据层和决策
型数据层。
1. 操作型数据层：操作型数据层是数据仓库的最底层，用于存储企业内部各种操作型数据，包括交易数据、日志数据等。
这些数据通常以原始的、细粒度的形式存储。
2. 集成型数据层：集成型数据层是数据仓库的中间层，用于将操作型数据进行整合和转换，以满足用户的查询和分析需求。
在这一层次上，数据会进行清洗、聚合和转换等处理。
3. 决策型数据层：决策型数据层是数据仓库的最上层，用于存储已经经过整合和转换的数据，供用户进行决策分析和业务报告等。
在这一层次上，数据会根据用户的需求进行汇总、计算和分析等操作。
三、数据仓库的实施步骤
1. 确定需求：在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。
这包括确定数据仓库的用途、用户需求和数据源等。
2. 设计架构：根据需求确定数据仓库的整体架构和组成部分。
这包括确定数据仓库的层次结构、数据存储方式和数据访问方式等。
3. 数据提取和转换：根据数据源的特点和数据的需求，设计数据提取和转换的过程。
这包括确定数据提取的方法、数据清洗的规则和数据转换的逻辑等。
4. 数据存储和管理：选择合适的数据存储方式，并进行数据的存储和管理。
这包括确定数据存储的结构、数据的分区和索引等。
5. 元数据管理：收集、存储和管理元数据，以支持数据仓库的使用和维护。
这包括确定元数据的属性、元数据的存储方式和元数据的维护策略等。
6. 数据访问和查询：根据用户的需求和技术的支持，设计数据访问和查询的方式。
这包括确定数据访问的接口、查询语言和报表生成的规则等。
7. 实施和测试：根据设计的架构和步骤，实施数据仓库的建设，并进行测试和验证。
这包括数据的导入、数据的转换和数据的查询等。
8. 部署和维护：将数据仓库部署到生产环境中，并进行日常的维护和管理。
这包括数据的备份和恢复、性能的监控和故障的处理等。
综上所述，数据仓库的基本架构包括数据源、数据提取和转换、数据存储、元数据管理和数据访问和查询等组成部分。
数据仓库的层次结构包括操作型数据层、集成型数据层和决策型数据层。
在实施数据仓库时，需要确定需求、设计架构、进行数据提取和转换、数据存储和管理、元数据管理、数据访问和查询、实施和测试以及部署和维护等步骤。
这些步骤的执行将确保数据仓库的有效管理和分析。