Oracle数据仓库设计与使用
Oracle数据库设计规范建议
Oracle数据库1 数据对象的命名规范1.1 通用规范1.1.1 使用英文：要用简单明了的英文单词，不要用拼音，特别是拼音缩写。
主要目的很明确，让人容易明白这个对象是做什么用的；1.1.2 一律大写，特别是表名：有些数据库，表的命名乃至其他数据对象的命名是大小写敏感的，为了避免不必要的麻烦，并且尊重通常的习惯，最好一律用大写；1.2 数据库对象命名规范1.2.1 表的命名1.2.1.1 表名的前缀：前缀_表名_T。
为表的名称增加一个或者多个前缀，前缀名不要太长，可以用缩写，最好用下划线与后面的单词分开；其目的有这样几个：1.2.1.1.1 为了不与其他项目或者其他系统、子系统的表重名；1.2.1.1.2 表示某种从属关系，比如表明是属于某个子系统、某个模块或者某个项目等等。
表示这种从属关系的一个主要目的是，从表名能够大概知道如何去找相关的人员。
比如以子系统为前缀的，当看到这个表的时候，就知道有问题可以去找该子系统的开发和使用人员；1.2.2 视图命名：相关表名_V（或者根据需要另取名字）；1.2.3 程序包命名：程序包名_PKG（用英文表达程序包意义）；1.2.4 存储过程命名：存储过程名_PRO（用英文表达存储过程意义）；1.2.5 函数命名：函数名称_FUN（用英文表达函数作用）；1.2.6 触发器命名：触发器名称_TRI（用英文表达触发器作用）；1.2.7 索引命名：表名_字段名_IDX(如果存在多字段索引，取每字段前三个字符加下划线组合，如在 custom, cutting, curtail 上建立联合索引，命名为表名_cus_cut_cur_IDX,如果前三个截取字符相同，就从字段名称中不同的字符开始取三个字符加下划线组合，如在 custid, custom,custname上建立联合索引，就命名为表_tid_tom_tna_IDX;1.2.8 唯一索引命名：表名_字段名_UNI(如果存在多字段唯一索引，取每字段前三个字符加下划线组合，如在 custom, cutting, curtail上建立唯一索引，命名为表名_ cus_cut_cur_UNI,如果前三个截取字符相同，就从字段名称中不同的字符开始取三个字符加下划线组合，如：在 custid, custom,custname上建立唯一索引，命名：表_tid_tom_tna_UNI;1.2.9 主键命名：表名_字段名_PK(如果存在多字段主键，取每字段前三个字符加下划线组合，如在 custom, cutting, curtail上建立主键，命名为表名_cus_cut_cur_PK,如果前三个截取字符相同，就从字段名称中不同的字符开始取三个字符加下划线组合，如在 custid, custom,custname上建立主键，命名：表_tid_tom_tna_PK;1.2.10 外键命名：表名_主表名_字段名_FK；1.2.11 Sequence命名：表名_列名_SEQ（或者根据需要另取名字）；1.2.12 Synonym命名：与对应的数据库对象同名；1.2.12 JAVA命名：遵守公司相应的JAVA命名规范；2 SQL的设计和使用2.1 Sql 书写规范2.1.1 尽量不要写复杂的SQL：过于复杂的S QL可以用存储过程或函数来代替，效率更高；甚至如果能保证不造成瓶颈的话，把条SQL拆成多条也是可以的。
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
Oracle的数据仓库解决方案
Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。
数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。
Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。
此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。
它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。
此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。
3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。
它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。
4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。
它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。
5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。
它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。
它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。
Oracle数据集成方案
Oracle BI Suite EE
Interactive Dashboards
Publisher
Oracle BI Presentation Server
Oracle BI Server
Delivers
Oracle BI Enterprise Data
Warehouse
Bulk E-LT
Oracle Data Integrator
ERPBiblioteka CRM业务系统ODI是一个ETL工具
数据整合
数据源 抽取管理
ETL 作业调度
信息发现与管理
信息共享
数据存储管理
信息模型
数据展现
数据库管理
元数据管理
安全访问控制
用户
业务系统 业务系统
业务系统 业务系统
Reconciliation Standardization & Transform
抽取转换
ETL 解决方案
数据集成
Message
Id Name
City
Duplicated Record
001 John Doe New York
Duplicated Record
022 John Doe Boston
Invalid City Reference 230 Albert Fresh Maris
• 数据完整性防火墙 • 审计，清洗和回收
可执行代码
• 120多个知识模块（非黑 盒的）
✓ 开发和利用最佳实践 ✓ 简化管理工作 ✓ 减少拥有成本
• 客制化和扩展性
热插拔的知识模块架构
Reverse Engineer Metadata
Journalize Read from CDC
Oracle数据仓库解决方案
Data Modeling Identify data sources Identify source subset Model Star Schema
Process Modeling Build Plans
Dimension tables Time Dimension Fact table Populate database Business Modeling Define end-user layer
Product Lookup
Oracle Data Mart Builder
Market Lookup
Promotion Lookup
Time Lookup
Direct Path Loader
Metadata
Oracle Discoverer
决策支持系统的范围
IT 人员 为用户开发
标准报表
业务用户 独立分析
Instance Affinity: Shipping
FunctionPartitioned
Tables
and
Indexes
Summary Management
Parallel Union All Partition Pruning
Asynchronous Read-Ahead
Histograms Anti-Join
财务, 时间序列, 建模, 预测, 回归分析，假设分析
Oracle Reports
What is it?
– Formats and distributes database information
Key advantages
利用Oracle构建图书馆数字资源仓储系统
库 系统设计 和 实现的完 整 工 具 ； ａ ｌ 透 明 网关 ， 于访 问 Ｓ ｓｒｅ Ｏｒｃ ｅ 用 ＱＩ ｅｖ ｒ中的 数据 库 ， 数 据 装 载 到 Ｏｒｃｅ 将 ａｌ 数 据仓库 中 ； ａｌ ｄｓｏ ｅ ， 于分 析数 据仓 库 中的 数据 ， 持 决 策分 析 。使 用 这 一 系列 工 具 可 以完 成 数 Ｏｒｃ ｉ ｖ ｒ用 ｅ ｃ 支 据仓库 的设 计 、 建模 ， 据抽 取 、 换与加 载 ， 据存储 与 管理 ， 据分 析 与展 现 ， 据仓 库 的维 护 和管 理 ， 数 转 数 数 数 为
收稿 日期 ：２ ０ －０ — ０ ０９ ７ ３
基 金 项 目 ： 江 省 教 育 厅 项 目 （０ ７ ３ １ 浙 ２００７ ）
作者简介： 胡朝 明（９ ４ ， ， １ ７ 一）男 重庆人 ， 硕士研究生 ， 馆员 ， 研究方向为数字资源整合与利用 。
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大
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２１ ０ ０年
第 ２ ７卷
工具 ， 以选 择 Ｏｒｃ 构建 图书馆 数字 仓库 。 所 ａｌ ｅ Ｏ ａｌ 提供 的数据 仓 库 工 具 包 括 ：）ａ ｌ ｉ９／ ０ ／ １ ｒｃｅ （ｒｃ ８ ｉ１ ｇ １ ｇ关 系 型数 据 库 ， 于 存 储 大 量 的仓 库 数 据 ； ｅ 用 Ｓ ｏ ｄ ｒ 具 ， 于将数 据装 载到数 据仓 库 中 ； ａ ｌ ｗ ｒｈ ｕ ｅｂ ｉ ｅ（） ） 是 建 造 和管理 数 据仓 ＱＩ＊ｌａ ｅ 工 用 Ｏｒｃ ａｅ ｏ ｓ ｕｌ ｒ （ｗＢ ， ｅ ｄ
利 用 Ｏｒｃｅ构 建 图 书 馆 数 字 资 源 仓 储 系 统 ｌ ａ
胡朝 明 ， 华 旺 唐
oracledsg方案
oracledsg方案随着信息技术的发展和互联网的普及，数据管理和处理的需求日益增长。
为满足企业和组织对于高效数据存储和分析的需求，Oracle公司提出了oracledsg（Oracle Data Solutions Group）方案。
本文将详细介绍oracledsg方案的特点、优势和应用场景。
I. oracledsg方案简介oracledsg方案是Oracle公司设计的一套全面的数据存储和管理解决方案。
它与Oracle数据库紧密结合，能够提供高效、安全、可靠的数据处理和存储能力。
oracledsg方案包括以下几个关键组成部分：1. 数据库管理系统（DBMS）：oracledsg方案基于Oracle数据库，具备强大的数据处理和管理能力。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储和查询，能够处理大规模数据和复杂查询。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：oracledsg方案提供了完善的数据仓库解决方案，能够对企业的海量数据进行存储、清洗、集成和分析。
数据仓库能够为企业决策提供有力的支持和参考。
3. 数据集成和ETL（Extract, Transform, Load）工具：oracledsg方案提供了强大的数据集成和ETL工具，能够将来自不同数据源和系统的数据整合到一个统一的数据库中，并进行规范化、清洗和转换。
4. 数据安全和备份：oracledsg方案具备高级的数据安全和备份功能，能够保护企业的重要数据免受损害和丢失。
它支持数据的加密、访问控制和审计，能够为企业提供数据的完整性和可靠性。
II. oracledsg方案的优势oracledsg方案具有以下几个显著的优势，使其成为企业和组织的首选数据解决方案：1. 高性能：oracledsg方案基于Oracle数据库，采用先进的索引和查询优化技术，具备卓越的性能。
它能够支持高并发、大规模的数据处理和查询，保证企业应用的高效运行。
2. 强大的扩展性：oracledsg方案能够轻松扩展以应对不断增长的数据量和用户访问量。
oracle 数据仓库解决方案
Oracle 数据仓库解决方案1. 引言数据仓库是一种用于支持企业决策需求的关键系统。
它集成了来自各个业务系统的大量数据，并提供强大的分析能力，帮助企业快速准确地做出战略决策。
Oracle是一个非常强大的数据库管理系统，提供了丰富的功能和工具来支持数据仓库解决方案的开发和运维。
本文将介绍基于Oracle的数据仓库解决方案的架构设计、数据抽取与转换、数据质量管理、数据存储与索引、以及数据可视化等方面的内容。
2. 架构设计在设计Oracle数据仓库解决方案时，需考虑到数据的各个方面，包括数据源、数据仓库、数据集成、以及数据分析与应用。
一般来说，Oracle数据仓库解决方案的架构设计可以分为以下几个层次：2.1 数据源层数据源层是数据仓库解决方案的基础，它包括了从企业各个业务系统中抽取数据的过程。
Oracle提供了多种方式来实现数据抽取，如使用Oracle Data Integrator （ODI）进行ETL（Extract, Transform, Load）操作，或者使用Oracle GoldenGate进行实时数据复制。
通过选取合适的数据源层方案，可以确保数据仓库中的数据及时、准确地更新。
数据仓库层是整个解决方案的核心部分，它承载了企业的全部业务数据。
在设计数据仓库层时，需要考虑到数据的组织结构、模型设计、以及数据的粒度。
Oracle提供了强大的数据仓库建模工具，如Oracle Data Warehouse Builder（DWB）和Oracle Enterprise Manager（OEM），可用于辅助数据仓库层的设计与管理。
2.3 数据集成层数据集成层是将从数据源层抽取的数据进行清洗、转换、合并和加载的过程。
Oracle提供了丰富的工具和功能来支持数据集成过程，如Oracle Data Integrator （ODI）、Oracle Warehouse Builder（OWB）以及Oracle Data Pump等。
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现数据湖和数据仓库是现代企业在管理大规模数据时经常使用的两种架构模式。
它们在存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据方面起着关键作用。
本文将介绍数据库中的数据湖和数据仓库的设计与实现，并分析它们在企业中的应用和优势。
一、数据湖的设计与实现1. 数据湖的概念数据湖是一个存储大规模数据的系统，它将多种类型的数据以原始的形式进行存储，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
传统的数据仓库模式往往需要对数据进行预处理和转换，而数据湖则将数据以原始格式存储，提供了更大的数据灵活性和可扩展性。
2. 数据湖的设计原则在设计数据湖时，需考虑以下原则：（1）数据湖应该支持多样化的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（2）数据湖需具备高度可扩展性，可以容纳海量数据并支持快速的数据写入和读取。
（3）数据湖的架构应支持数据的元数据管理，以提供数据的可发现性和可管理性。
（4）数据湖需要具备强大的数据安全性和隐私保护措施，以保护敏感数据的存储和处理过程。
3. 数据湖的实现技术实现数据湖可以采用一些现有的开源技术，如：（1）分布式文件系统（如HDFS）：用于存储大规模数据，并提供可靠的数据备份和高可用性。
（2）分布式计算框架（如Spark）：用于对大规模数据进行处理和分析，并实现复杂的数据转换操作。
（3）元数据管理工具（如Apache Hive）：用于管理数据湖中的数据模式和表结构信息。
（4）数据安全和隐私保护工具（如Apache Ranger）：用于实现对敏感数据的访问控制和权限管理。
4. 数据湖的应用场景数据湖适用于下列应用场景：（1）数据探索和发现：通过数据湖，用户可以直接访问和探索各种类型的数据，发现新的关联和洞见。
（2）大数据分析和机器学习：数据湖提供了海量数据的存储和处理能力，支持大数据分析和机器学习算法的运行。
（3）实时数据处理：数据湖可以接收实时数据流，并支持实时数据的处理和实时分析。
关于对Oracle数据仓库应用技术的研究与实现
Ｓ Ｆ ＷＡ Ｅ ０Ｔ Ｒ
国际 Ｉ Ｔ传媒品牌
关于对Ｏ ａ ｌ数据仓库应用技术 的研 究与实现 ｒｃｅ
苏乐 明
（ 中石 油 冀东 油 田档案信 息 中心 ，河 北 唐 山 ０３０ ） ６ ００
摘 要 ： 随着科 学技术的不断发展 ， 二十一世纪 人类 已经进入 了信息化 时代 ， 将计 算机 、 网络、 通信 以及数据库 系统于 一身 的信 息技 术成为 了社会发展 强劲的主要动 力。 目前 ， 中国化工企 业是我 国国民经济 的主要经济支柱性产业 ， 具有涉及面广、 产量规模 巨 大、 管理层 面复 杂等特 点， 一直 以来都是我 国建设的重点行业。 由于随着世界 能源 的 日趋紧缺 ， 现阶段， 我国的石油化工领域竞争变 得越 来越 激烈 ， 石油化 工企 业要想在 竞争 中 占育 强势地位 ， 加强信息化管理 的水平 ， 提升企业管理素质 和管理理念 ， 最大程度的取得 较好 的经济效益是势在 必行 的发展方 向。本文根据 Ｏｒｃ 数据仓库开发工具 ， ａｌ ｅ 对石油化工企业管理信息化进行数据 仓库的含 义、 设 计原 理、 建模 以及结构优化 等技术 的研 究与探讨 ， 各位 朋友鉴赏。 供 关键词 ： ａｌ Ｏｒ ｅ数据仓库； ｃ 定义 ； 设计 原理 ； 逻辑设计思路 ； 模 ； 建 优化 中图分类号 ：Ｐ ７＋ Ｔ ２ ４． ２ 文献标识码 ： Ａ ＤＯ ： ０３６ ￣ｉ ｎ１０ —９ ０２ １．５０ １ Ｉ １．９ ９ ．ｓ． ３６ ７ ．０ ２ ． ｓ ０ ０ ４
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Oracle11g数据库基础教程-参考答案资料
SMON进程的主要功能包括：在实例启动时负责对数据库进行恢复；回收不再使用的临
时空间；将各个表空间的空闲碎片合并。
PMON进程的主要功能包括：负责恢复失败的用户进程或服务器进程，并且释放进程所
占用的资源； 清除非正常中断的用户进程留下的孤儿会话， 回退未提交的事务， 释放会话所
占用的锁、 SGA、 PGA 等资源；监控调度进程和服务器进程的状态，如果它们失败，则尝试
修改右侧对话框中
第 2 章 Oracle 数据库管理与开发工具
1．简答题
（1）
实现对 Oracle 运行环境的完全管理， 包括 Oracle 数据库、 Oracle 应用服务器、 HTTP 服务器等的管理；
实现对单个 Oracle 数据库的本地管理，包括系统监控、性能诊断与优化、 对象管理、存储管理、安全管理、作业管理、数据备份与恢复、数据移植等；
适合于工作组或部门级
的应用程序： 个人版数据库服务器只提供基本数据库管理功能和特性，
适合单用户的开发环
境，为用户提供开发测试平台。
（2）
常用数据库类型包括事务处理类、 数据仓库类以通用类型。 其中事务处理类型主要针对
具有大量并发用户连接， 并且用户主要执行简单事务处理的应用环境。 事务处理数据库的典 型应用有银行系统数据库、 Internet 电子商务数据库、证券交易系统数据库等。对于需要较 高的可用性和事务处理性能、 存在大量用户并行访问相同数据以及需要较高恢复性能的数据
Oracle 数据库物理结构包括数据文件、控制文件、重做日志文件、初始化参数文件、归 档文件、 口令文件等。 在控制文件中记录了当前数据库所有的数据文件的名称与位置、 日志文件的名称与位置，以及数据文件、重做日志文件的状态等。 （3）
数据仓库技术
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义， 设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库 和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓 库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对 象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据 改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模 型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性， 但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视 图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根 据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。 这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型 也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随 时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更 高层次上被综合。
数据仓库建模教程
Oracle Warehouse Builder 10gOracle Warehouse Builder 10g是一种用来设计和部署商务智能应用程序、数据仓库和数据集市的工具。
用户可以利用 Warehouse Builder 从始至终设计他们自己的商务智能应用程序。
维设计、ETL 过程设计、从不同的数据源系统进行提取、广泛的元数据报表以及与Oracle Discoverer、Oracle Workflow 和 Oracle 企业管理器集成，这些特性提供了一个以Warehouse Builder 为核心的集成的商务智能解决方案。
建立商务智能系统的模型Oracle Warehouse Builder 不仅仅是一个 ETL（提取、转换、加载）工具，还可以帮助用户设计他们的ETL 过程、目标仓库、中间存储区域和最终用户访问层。
任何商务智能解决方案中的主要组件均包含商务智能系统进行报告所依据的数据源系统。
Warehouse builder 为开发人员提供了一种轻松的、向导驱动的方式来获取数据源系统的元数据。
可以通过读取数据字典或 Oracle Designer 信息库来捕获元数据，同时还支持行业标准的通用仓库元模型 (CWM) 定义。
Warehouse Builder 10g引入了一个合作伙伴解决方案，它支持由第三方供应商（如 CA Erwin、PowerDesigner 和 Business Objects）提供的 40 多个元数据文件。
在捕获该信息后，开发人员可以使用数据源的元数据表示来建立提取过程的模型。
所支持的数据源系统包括：q Oracle 数据库q平面文件q SAP R/3q DB2、Sybase、Informix、SQL Server 以及其他文件（通过 Oracle 透明网关）q ODBCq主机Warehouse Builder 还能够检测这些数据源中的更改，并根据最新发现的信息来更新它的信息库。
Oracle数据仓库解决方案
Oracle数据仓库解决方案Oracle数据仓库（Oracle Data Warehouse）解决方案是一种企业级的数据集成和分析平台，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载（ETL）到一个中央存储库中，并提供强大的查询和分析功能，以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。
首先，Oracle数据仓库解决方案在数据集成方面具有强大的能力。
它可以连接到各种不同类型的数据源，例如关系型数据库、非关系型数据库、大数据平台等，通过ETL过程将数据提取出来，并进行转换和加载到数据仓库中。
这种能力使得企业可以将分散的数据整合到一个统一的平台上，方便进行综合分析和报告。
其次，Oracle数据仓库解决方案提供了灵活而强大的查询和分析功能。
它支持复杂的查询语言和多维分析，可以根据不同的业务需求进行灵活的数据切片和切块操作，从而生成详细的报告和可视化图表。
此外，Oracle数据仓库解决方案还支持实时查询和交互式分析，使用户能够在需要时立即获取最新的数据并进行深入的分析。
此外，Oracle数据仓库解决方案还具有高度可扩展性和可靠性。
它可以根据业务需求进行水平或垂直扩展，以支持大规模的数据处理和分析。
同时，它还提供了多种数据备份和恢复机制，以保证数据的安全性和可靠性。
另外，Oracle数据仓库解决方案还内置了高级数据管理功能，例如数据清洗、数据质量控制和数据一致性检查等，以确保数据仓库中的数据是具有高质量和一致性的。
此外，它还支持数据安全性和权限管理，可以对不同的用户和角色进行数据访问控制，以满足企业的安全需求。
综上所述，Oracle数据仓库解决方案是一种强大的企业级数据集成和分析平台，它提供了丰富的功能和灵活性，可以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。
通过使用Oracle数据仓库解决方案，企业可以更好地理解和分析自己的数据，从而做出更明智的业务决策。
Oracle数据仓库解决方案提供了一系列的工具和技术，用于构建、管理和维护企业级的数据仓库。
《Oracle模块介绍》
监听器是Oracle实例与客户端应用程序之间的接口，您需要配置监听器以方便客户端连接。
Oracle实例的创建和删除
要点一
创建实例
要点二
删除实例
使用DBCA（数据库配置助手）或其 他工具创建新的Oracle实例。
在不再需要使用时，可以使用DBCA 或手动删除Oracle实例。
要点三
实例备份与恢复
Oracle应用模块
Oracle财务系统
财务管理
包括总账、明细账、报表等模块，可 以帮助企业实现财务管理规范化、高 效化。
成本控制
通过预算编制、成本核算、费用控制 等功能，帮助企业控制成本，提高盈 利能力。
财务分析
提供多种财务分析方法，帮助企业进 行财务状况评估、预测和决策。
Oracle人力资源管理系统
安装程序
从Oracle官方网站下载并安装适 用于您的操作系统的Oracle软件 包。
安装选项
在安装过程中，您可以选择创建 桌面图标、启动环境变量设置等 个性化选项。
Oracle数据库的配置
数据库实例
在Oracle中，一个数据库实例是由一组后台进程和相关内存结构组成的。
数据库服务
数据库服务是Oracle软件包的核心，它负责数据的存储、检索和管理。
介绍Oracle并行查询的原理、 实现方式和性能优化方法，以及 与其他数据库系统的比较。
介绍并行DML操作的原理、实 现方式和性能优化方法，以及与 其他数据库系统的比较。
Oracle分布式数据库系统
分布式数据库概述
01
介绍分布式数据库的基本概念、优点和适用场景，以及Oracle
分布式数据库的发展历程和现状。
一种Oracle特有的编程语言，用于开发数据库存储过程、触发器和函数等数据库 对象，也用于封装复杂的业务逻辑和数据处理流程。
基于Oracle的人事科研数据仓库设计与实现
焦 振
（ 安 阳师 范 学 院 ， 河南 安阳 ４ ５ ５ ０ ０ ０ ）
［ 摘
等。
要］本文所建立 的人事科 研数据仓库是基于安阳师范学院 的人事科研 管理数据 ， 结合计算 机软件开发技术 、
数据库技术和数据仓库技术 ， 建立 的高校科研 管理决策支持模 型。主要包括结 构设 计 、 模 型建立 、 数据抽 取 、 转换 、 加载
［ 收稿 日期］ ２ ０ １ ２—１ ２— ０ ５
［ 基金项 目］ 河南省教育厅 自然科学研究计划项 目（ ２ ０ １ １ Ｂ ５ ２ ０ ０ ０ ２ ） 。 ［ 作者简介 】 焦振（ １ ９ ８ １ 一） ， 男， 安 阳师范学院讲 师 ， 主要从事计算机科学与技 术研 究。
第 ２期
焦振 ： 基于 Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ的人 事 科 研 数 据仓 库 设 计 与实 现
４ ７
通过 对人 事信 息和科 研 管理数 据分析 可 以发
现， 这些 数据 由 日常 管 理过 程 中所涉 及 的业 务操
通 过分析得 知 ， 在人事科 研信 息管理 系统 中 ，
包含 着 大量 的、 不 同的类型 ， 既相互独 立又 彼此联
同关心 的问题 。
断壮 大 ， 高校 本身 对 于提 升 科研 实 力进 而强 化学 术地 位 的要求 日趋 迫切 。 同时 ， 随着数 据库 技 术 的成熟 以及数据 库 管理 技 术 的广 泛应 用 ， 高 校 科
本 文 以安 阳师范 学 院的人 事科研 数据为应 用 背景 。借助 Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ数 据 库 系 统 建 立 人事 科 研 数
的“ 信息” ， 也未能充分发挥其应有 的作用。怎样 有效 的开 发利用 这 些数 据 ， 理 性 客观 地 分析 科研 管 理成效 得失 已经成 为科研管 理人 员和决策 者共
Oracle数据仓库解决方案介绍
按照Oracle数据仓库软件的安装指南进行安装， 并进行必要的配置和优化。
数据迁移和转换
数据迁移工具
01
使用Oracle提供的数据迁移工具，如Data Pump或SQL*Plus，
进行数据迁移。
数据清洗与转换
02
在数据迁移过程中，进行数据清洗、转换和验证，确保数据质
量。
迁移计划与执行
Oracle数据仓库在政府和公共部门中的 应用主要集中在数据治理、决策支持和 公共服务等方面。
VS
详细描述
政府机构可以利用Oracle数据仓库进行数 据治理和决策支持，提高政府工作效率和 公共服务水平。通过数据分析和可视化工 具，政府机构可以更好地了解社会经济发 展状况，制定更科学合理的政策。同时， Oracle数据仓库还可以为公共服务提供更 高效、便捷的数据支持。
05 Oracle数据仓库的未来发 展和趋势
大数据集成
大数据集成
Oracle数据仓库解决方案支持大规模数据的集成，能够高效地整合来自不同来源的数据，包括数据库、文件、API等 ，为数据分析提供全面的数据基础。
数据清洗和整合
Oracle数据仓库具备强大的数据清洗和整合能力，能够自动处理数据中的异常值、缺失值和重复值，确保数据的准确 性和完整性。
分布式计算
Oracle数据仓库支持分布式计算技术，可以 将计算任务分配给多个节点并行处理，提高 计算效率和响应速度。
数据库层
关系型数据库
Oracle数据仓库基于关系型数据库技术构建，支持标准 SQL查询语言，方便用户进行数据查询和分析。
01
数据安全
数据库层提供完善的数据安全机制，包 括用户认证、权限控制和数据加密等， 确保数据的安全性和完整性。
Oracle数据仓库
Oracle数据仓库具有高性能、可扩展 性、可靠性和安全性等特点，能够支 持大规模数据处理和复杂分析查询， 为企业提供决策支持。
数据仓库的重要性
数据整合
01
数据仓库能够整合来自不同数据源的数据，消除数据孤岛，提
供统一的数据视图。
数据质量
02
数据仓库通过数据清洗、验证和整合，提高数据质量，确保数
零售业的数据仓库应用
总结词
提升销售业绩、优化库存管理、客户行为分析
详细描述
Oracle数据仓库可以帮助零售企业整合多渠道销售数据，分析消费者行为，从 而制定更精准的市场营销策略。此外，通过实时监控库存情况，可以优化库存 管理，减少断货和积压现象，提高整体销售业绩。
金融业的数据仓库应用
总结词
风险管理、信贷评估、投资决策支持
多维分析的步骤
多维分析的步骤包括确定分析维度、选择聚合函数和计算度量值等。 这些步骤是构建多维分析模型的关键。
多维分析的应用场景
多维分析的应用场景包括市场分析、销售分析、财务分析和生产分析 等。这些场景都需要对数据进行多维度的分析和可视化。
报表生成
报表生成的概念
报表生成是指将OLAP分析的 结果以表格、图表等形式呈 现出来，以便更好地理解和 展示数据的内在关系和趋势 。
未来趋势
随着大数据、云计算和人工智能 等技术的不断发展，数据仓库将 朝着更加智能化、自动化和高效 化的方向发展。
02 Oracle数据仓库的架构与 技术
架构概述
1 2
星型架构
Oracle数据仓库通常采用星型架构，包括一个中 心表和多个事实表，以及与事实表相关联的维度 表。
数据分层
数据仓库中的数据按照层级进行组织，从细节层 到汇总层，方便不同层次的数据分析和查询。
Oracle数据仓库解决方案详述(doc 63页)
Oracle数据仓库解决方案Oracle中国二零零零年十二月一.数据仓库开展的商业驱动力1.1 企业生存环境的变化在信息时代，伴随着Internet技术的蓬勃开展，全世界范围内的各个企业都在经历一场深刻的变革，各企业都在利用Web无所不达的特性来扩展自己将商品和效劳推向市场的能力，但同时由于Internet的存在，客户的期望也是水涨船高。
客户需要即时访问各类信息，并不断比拟您和您的竞争对手的情况。
因此，在Internet时代，谁能在正确的时间以正确的价格交付正确的产品，谁就是赢家。
那么，企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，它关系到企业在未来的开展命运。
有远见的公司都会意识到，只有将自己建成能够对客户作出迅速反响的公司才能获得诸多收获，这些收获包括收入、新客户、客户满意度、客户回头率以及公司效益的增加，从而使竞争力大为提升。
在80年代中期及90年代初，许多企业开始重新设计其商业流程，以期降低本钱并提高效率和竞争能力。
同时，这些企业也意识到，要到达这些目的，所需要开发的技术耗资巨大、复杂且耗时冗长。
因此，许多公司转而求助于企业资源规划〔ERP〕应用系统。
这些应用系统帮助它们实现了内部商业流程，如财务、制造、库存管理和人力资源的自动化和优化，从而将企业从战术性的日常商业运作事务中解放了出来。
自此以后，企业关注的焦点逐渐由改良内部运作转移到更多地关注客户上来。
各类人士和商业机构都开始要求得到更多的关注和更及时的效劳，许多公司都开始调整自己的商业模式，并将更多的注意力投向外部。
由于需要将更多的注意力集中到客户身上，许多企业都再度开始寻求技术的帮助，即求助于客户关系管理〔Customer RelationshipManagement〕软件。
和ERP一样，CRM解决方案着力于提高企业运作的自动化和改良业务处理流程，建立客户关系管理〔CRM〕系统的目的是赋予企业更完善的与客户交流的能力，即从潜在客户识别、生成有需求的客户，到销售完结、付运订单以及不断进行的效劳和支持，提供全过程的自动化处理和更好的协调与合作，以提高客户满意度和客户忠实度，增加市场时机和销售利润，为企业开展效劳。
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过滤
Oracle 9i/10g
Report
报表 随即查询
Oracle
Relational OLAP Data Mining
Oracle Discoverer
9i/10g AS Application BI Bean 多维分析
Web用户 应用 服务器
联机单笔
转化 OWB Developer
Oracle 数据仓库系统工具平台
数据仓库是一个建设过程，Oracle 公 司在数据仓库建设的每一个环节上都提供 了相应的技术手段及工具来保障数据仓库 的顺利实现。 Oracle公司在多年数据仓库开发过程 中已开发出符合数据仓库建设每一阶段所 需要的开发工具，这对保证数据仓库建设 的顺利完成提供了保障。以下为Oracle公 司为数据仓库系统技术平台的配置内容：
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle Developer(Forms&Reports)具有 以下特点： 易于使用及开发 丰富的报表样式 多种文件格式(PDF,HTML,XML,XSL) 可扩展的性能(Report Server) Web 发布
Oracle 数据仓库系统工具平台
知识 信息
数据
传统的数据仓库解决方案
Web Site OLAP Reporting Portal
ERP
Brand C
Ad-Hoc Query
Legacy RDBMS
Data Mining
Analysis
Brand A
Brand B
Brand D
Brand E
Brand F
传统的数据仓库解决方案
多种软件组成
Oracle 数据仓库系统工具平台
数据展现层配置： Oracle Reports—数据仓库前端应用报表开发工具 Oracle Discoverer—数据仓库随即查询、报表工具 Oracle Internet Application Server—应用服务器 Oracle BI Beans—由Oracle Java OLAP API 构造的商业智能套件 Oracle Portal—企业门户信息开发工具 Oracle Financial Analyzer—财务分析应用 Oracle Sales Analyzer—销售分析应用
Database
Transformation
统计分析
Suite
外部信息
加载
Data Miner Server
数据挖掘
Portal
数据监督控制 OEM
直接用户(客户端)
Portal集成
Oracle 数据仓库解决方案
Oracle的数据仓库系统的逻辑体系架构是由 三层组成： 数据获取层：实现如何从所有源系统中获得原始 的业务数据，并对其进行一致性处理，按主题进 行数据重组和格式转换，然后传送并装载到数据 仓库系统中。 数据管理层：把数据存储到企业级数据仓库系统 中进行集中管理； 数据使用层：实现如何把数据仓库系统中的数据 和分析结果提供给最终用户。按照用户的分析需 求，使用报表、随即查询、多维分析和数据挖掘 进行数据展现。
Web Site OLAP Reporting Portal
非集成的方案
ERP Ad-Hoc Query
凌乱的平台
Legacy RDBMS Data Mining Analysis
技术、接口复杂
实施时间长
Oracle数据仓库总体解决方案框架
数据获取
源数据 数据转换
数据管理
中央数据仓库
数据使用
信息展现 业务用户
Oracle 数据仓库系统工具平台
数据获取层配置： Oracle Warehouse Builder(OWB) — 实现数据仓库的设计、部署和管理，包括 数据建模、数据抽取、数据转移和装载、 聚合、元数据的管理等。
Oracle 数据仓库系统工具平台
数据管理层配置： Oracle 10g/9i RDBMS—进行数据存储 及管理功能。 Oracle OLAP—多维分析服务器 Oracle Data Mining—数据挖掘引擎 Oracle Enterprise Manager—数据仓库 图形化管理工具
Oracle数据仓库设计与使用
Oracle 数据仓库解决方案 Oracle ETL方案 Oracle 存储和分析方案 Oracle 前端展示方案
Oracle 数据仓库解决方案
Oracle对数据仓库的理解:
数据仓库是一个过程，而不是一个产品。
决策
使用 获取 数据 管理 数据仓库：
对来自不同的数据源的大量杂乱的信息进行统一处理 及管理，通过灵活的展现方法从中提炼出有规律的、可重 复使用的知识来帮助决策支持，并将可以重复使用的知识 转化为企业的核心竞争力。
Oracle 数据仓库解决方案
数据管理层 在数据存储层，数据是存放在两类数据 库中：关系型数据库和多维数据库。数据 存储是数据仓库系统的中心。取自多个数 据源系统的明细数据，以及用于分析的集 成汇总数据都存储在这个中心。它在逻辑 上是一个完整的库。
Oracle 数据仓库解决方案
数据使用层
数据输出层的功能是使最终用户通过报表、图形和其它分 析工具的方式简便、快捷地访问数据仓库系统中的各种数据， 得到分析结果。 Oracle 提供多种数据分析方法，包括标准报表、即席查 询报表和动态分析报表，预测，假设分析和数据挖掘等。 标准报表和即席查询报表是基于关系型数据库/多维数据库 的报表输出，标准报表是一种格式固定，是在系统开发时根据 用户需求定制的，最终用户无法自己修改。即席(随即)查询报 表的格式和内容可以由最终用户自由选择，即支持即席查询。 允许最终用户控制数据的访问方法，定义报表格式和报表中的 数据内容。动态分析报表支持客户对数据进行旋转、切片和分 层，并从各个角度对数据进行分析和比较。预测主要是根据历 史数据推断将来的数据趋势。假设分析允许用户设定一些假设 条件，观察条件成立的情况下相关指标的变化。数据挖掘是利 用多种数学的分析方法建立模型，找出隐含的业务规律。
应用服务器本身的运行状态，网站内容访问，如访问频度分 析器、相应的报告工具等 提供完整而集成的商业智能工具,如报表功能,数据分析功能
提供集成的网站分析工具
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle iAS具有以下特点：
支持目前主流的Web 服务器，并提高其安全性和可控制性 提供相应的IDE 开发环境，缩短开发测试周期。 提供对复杂Web Services的支持, 并且完全支持业界标准 跨平台支持，包括操作系统和数据库系统，以提高应用的
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle Discoverer具有以下特点： 超乎寻常的易用性 快速查询及相应性能 强大钻取功能 强大自动汇总重定向能力 资源控制能力 低维护的最终用户层 基于服务器的可伸缩性 开放式访问
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle Developer(Forms&Reports) 一个用 于建立企业级客户/服务器和Web数据库应用的、 易于使用的集成式快速应用开发环境（RAD）。 Oracle Developer通过使用快速应用开发技术 （RAD技术）、面向对象技术，基于计算机的内 部学习，以及统一的客户、应用服务器和数据库 服务器体系结构，为客户/服务器和Web开发建立 了新的易于使用的生产力标准。
灵活性和可移植性。 XML 支持，支持XML 数据的解释和输出。
强大的安全功能，包括安全套接层（SSL）、授权、数字认
证和访问控制。 提供大量现成的组件,可以用于快速构建Web 应用程序。
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle Discoverer 是最终用户查询，报 告，深入和旋转和WEB公布工具，能够帮助用户 迅速访问关系型数据仓库、数据集市和业务系统， 从而使他们做出基于充分信息的决策。
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle iAS由四部分服务组成： 通讯(Communication Services) 表示（Presentation Services） 商业逻辑(Business Logic Services) 系统服务(System Services) Oracle iAS还包含了一系列的开发工具： Forms、Reports以及Discoverer。
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle Internet Application Server是目前市
场上综合性最强，集成度最高的应用服务器。 它 可以运行任何网站，门户或互联网应用， 并且其 速度比市场上其他应用服务器都要快， Oracle Internet Application Server 能让您通过传统浏 览器和任何移动设备访问网站和应用。通过集成 商务智能，它可以满足您最新的商务信息需求， 它还加进了一套综合的管理，集成和协作技术， 使您能够简化操作，提高效率。
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle 9i 数据仓库核心引擎具有以下特点： 高可靠性、高可用性 强大的伸缩性和性能，强大的并行处理能力，支 持复杂的，大数据量的、突发查询的能力 快速响应时间，高性能 强大的复杂查询技术 高可扩展能力 支持大容量，TB级的数据存储能力 高安全性 开放性 易于管理与维护 专门集成了数据仓库所需的ETL、OLAP、Data Mining功能
Oracle BI Beans 是集合了一系列标准Java Bean，帮助开发人员快速建立商业智能应用程 序。直接从Oracle 数据库中产生快速、灵活的 随即查询和多维分析。
Oracle 数据仓库系统工具平台
Oracle BI Beans有以下部分组件组成： 演示组件（图形、交叉表和图表） OLAP 组件（查询和计算创建器） 服务 多个组件将 JDeveloper 作为商务智能应用 程序的开发环境，协同操作，利用 Oracle 技术 堆栈和 Oracle OLAP 的高级分析特性，提高应 用程序开发人员的开发效率。