数据仓库基本架构
数仓的架构原理
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。
它主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（如OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。
数据仓库的架构原理主要涉及以下几个方面：
1. 数据抽取和加载：数据仓库的数据来源于多个源系统，需要通过数据抽取和加载过程将数据从源系统抽取到数据仓库中。
这个过程需要进行数据清洗、转换和验证，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储和管理：数据仓库需要一个高效的数据存储和管理机制。
它通常采用星型模型或雪花模型等数据模型来组织数据，以便于查询和管理。
此外，数据仓库还需要考虑数据的存储容量、查询性能、数据备份和恢复等问题。
3. 数据查询和报表：数据仓库需要提供强大的数据查询和报表功能，以便用户能够快速地获取所需的数据。
数据查询通常采用SQL或其他查询语言实现，而报表则可以使用各种报表工具或可视化工具实现。
4. 数据分析和挖掘：数据仓库还需要提供数据分析和挖掘功能，以便用户能够深入了解数据的内在联系和规律，从
而辅助决策。
常见的分析方法包括OLAP分析、数据挖掘、预测分析等。
5. 数据安全和权限控制：数据仓库需要保证数据的安全性和保密性，需要对不同用户设置不同的访问权限和角色管理。
同时，还需要采取加密、备份等措施来确保数据的安全性。
总之，数据仓库的架构原理主要涉及数据的抽取和加载、存储和管理、查询和报表、分析和挖掘以及安全和权限控制等方面。
通过这些方面的设计和实现，数据仓库可以为企业提供强大的数据分析和商业智能支持。
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。
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。
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、存储和分析企业数据的系统。
它的基本架构由以下几个组成部份构成：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源：数据源是指数据仓库所需的数据的来源。
数据源可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等。
数据源可以是结构化的数据，如关系数据库中的表格，也可以是非结构化的数据，如日志文件、文档等。
2. 数据抽取：数据抽取是指从数据源中提取数据并将其传输到数据仓库的过程。
数据抽取可以采用多种方式，如全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将整个数据源中的数据都抽取到数据仓库中，而增量抽取是指只抽取数据源中发生变化的数据。
3. 数据转换：数据转换是指将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在这个过程中，数据会进行去重、格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。
数据转换还可以包括数据的标准化和规范化，以便于后续的数据分析和查询。
4. 数据加载：数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或者实时加载的方式。
批量加载是指将一批数据一次性加载到数据仓库中，而实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中，以保持数据的及时性。
5. 数据存储：数据存储是指数据仓库中存储数据的部份。
数据存储普通采用多维数据库或者关系数据库来存储数据。
多维数据库适合于存储多维数据，如OLAP（联机分析处理）数据，而关系数据库适合于存储结构化数据，如事务数据。
6. 数据访问：数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问和分析数据仓库中的数据。
数据访问可以通过SQL查询、OLAP查询、报表和可视化工具等方式进行。
数据访问还可以通过数据挖掘和数据分析来发现隐藏在数据中的模式和规律。
数据仓库的基本架构可以根据具体的需求和技术选择进行调整和扩展。
例如，可以在数据抽取和数据加载过程中引入ETL（抽取、转换、加载）工具来简化和自动化数据处理的流程。
同时，还可以引入数据管理和数据质量管理来确保数据的准确性和完整性。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库（Data Warehouse）是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
它是企业决策支持系统的重要组成部分，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和战略规划。
数据仓库的基本架构包括以下几个关键组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源数据源是数据仓库的数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件、传感器等。
数据源可以是结构化数据，如关系型数据库中的表，也可以是非结构化数据，如日志文件、文档等。
数据源的选择和整合是数据仓库建设的第一步，需要根据企业的需求和数据特点进行合理的规划和设计。
2. 数据抽取数据抽取是从数据源中提取数据的过程，可以根据需求选择不同的抽取方式，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
数据抽取需要考虑到数据的一致性、完整性和准确性，可以使用ETL工具（Extract, Transform, Load）来实现数据的抽取和转换。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程，以满足数据仓库的需求。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、数据整合、数据规范化、数据加工等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据转换可以使用ETL工具来实现，也可以使用自定义的脚本和程序来完成。
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。
数据加载可以采用不同的方式，如全量加载、增量加载、增量更新等。
数据加载需要考虑到数据的并发性、可用性和性能，可以使用批量加载、增量加载、实时加载等方式来满足不同的需求。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，可以采用不同的存储结构和技术，如关系型数据库、列式存储、分布式文件系统等。
数据存储需要考虑到数据的容量、性能和可扩展性，可以根据数据的特点和访问需求进行选择和优化。
6. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程，可以通过各种方式进行数据查询、分析和报表生成。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构引言概述：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它可以匡助企业更好地理解和分析数据，从而支持决策和业务发展。
数据仓库的基本架构是构建数据仓库的基础，了解数据仓库的基本架构对于设计和维护数据仓库至关重要。
一、数据仓库的概念1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它包含了来自不同数据源的数据，并经过清洗、转换和加载等过程，用于支持企业的决策和分析需求。
1.2 数据仓库的特点：数据仓库具有数据集中、主题导向、面向主管和决策者、时间一致性等特点，能够提供高质量、一致性和易于访问的数据。
1.3 数据仓库的作用：数据仓库可以匡助企业更好地理解和分析数据，支持决策和业务发展，提高企业的竞争力和效率。
二、数据仓库的架构2.1 数据源层：数据仓库的数据源层包括了来自不同业务系统、数据库、文件等数据源的数据，这些数据需要经过抽取、清洗和转换等过程后才干加载到数据仓库中。
2.2 数据存储层：数据仓库的数据存储层包括了数据仓库数据库或者数据仓库服务器，用于存储经过处理和清洗后的数据，并提供数据访问和查询功能。
2.3 数据访问层：数据仓库的数据访问层包括了报表、查询工具、OLAP工具等，用于匡助用户访问和分析数据，支持决策和业务发展。
三、数据仓库的建模3.1 维度建模：维度建模是数据仓库中常用的建模方法，通过定义维度和事实表来描述业务过程和数据关系，匡助用户更好地理解和分析数据。
3.2 星型模式：星型模式是一种常用的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和维度表以星型结构进行组织，便于查询和分析数据。
3.3 雪花模式：雪花模式是星型模式的一种扩展，它将维度表进一步规范化，使数据仓库的结构更加灵便和规范。
四、数据仓库的ETL过程4.1 抽取（Extract）：抽取是ETL过程的第一步，它从数据源中提取需要的数据，进行数据清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
4.2 转换（Transform）：转换是ETL过程的第二步，它对抽取的数据进行清洗、转换和整合等处理，以确保数据的质量和一致性。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision-Support）。
其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。
因此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、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。
数据仓库的数据来源其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。
对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。
数据仓库的数据存储源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。
其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。
我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。
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的数据的系统。
它旨在支持企业决策制定过程，提供准确、一致且易于访问的数据。
数据仓库的基本架构包括以下几个主要组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源数据源是指数据仓库所需的原始数据的来源。
数据源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，如市场调研数据、社交媒体数据等。
数据源可以是关系型数据库、文件、API接口等形式。
2. 数据抽取数据抽取是指从数据源中提取数据并将其导入到数据仓库的过程。
数据抽取可以通过各种方式进行，如全量抽取、增量抽取、定时抽取等。
在数据抽取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性。
3. 数据转换数据转换是指将从数据源中提取的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在数据转换过程中，可以对数据进行去重、过滤、格式化、计算等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据转换可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现。
4. 数据加载数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或者实时加载的方式进行。
批量加载是指将数据按批次导入到数据仓库中，适合于数据量较大的情况；实时加载是指将数据实时地导入到数据仓库中，适合于需要及时分析的场景。
5. 数据存储数据存储是指数据仓库中数据的物理存储方式。
数据存储可以采用关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等形式。
关系型数据库适合存储结构化数据，列式数据库适合存储大规模数据，分布式文件系统适合存储非结构化数据。
6. 数据访问数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问数据仓库中的数据。
数据访问可以通过SQL查询、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘等方式进行。
数据访问工具可以提供丰富的数据可视化和分析功能，匡助用户更好地理解和利用数据。
总结：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、数据存储和数据访问六个主要组件。
数据仓储实验报告
一、实验目的1. 了解数据仓储的基本概念和架构。
2. 掌握数据仓库的构建流程和方法。
3. 熟悉数据仓库常用工具的使用。
4. 培养数据分析能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 数据仓库工具：DataWorks4. 编程语言：Python 3.8三、实验内容1. 数据仓库基本概念及架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据分析和决策支持的数据集合。
它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和加载数据，为用户提供统一的数据视图。
数据仓库架构通常包括以下层次：（1）数据源层：包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。
（2）数据集成层：负责将数据源中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。
（3）数据仓库层：存储经过清洗和转换的数据，为数据分析提供数据基础。
（4）应用层：包括各种数据分析工具、报表系统等，为用户提供数据分析和决策支持。
2. 数据仓库构建流程（1）需求分析：了解企业业务需求，明确数据仓库的目标和功能。
（2）数据源选择：根据需求分析结果，选择合适的数据源。
（3）数据抽取：从数据源中抽取所需数据。
（4）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括数据去重、错误修正、缺失值处理等。
（5）数据转换：将清洗后的数据按照一定的规则进行转换，如数据格式转换、计算等。
（6）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
（7）数据维护：定期对数据仓库进行维护，如数据备份、数据清理等。
3. 数据仓库常用工具使用（1）DataWorks：阿里云提供的数据仓库开发平台，支持数据抽取、清洗、转换和加载等功能。
（2）Python：编程语言，可用于数据清洗、转换和加载等操作。
（3）MySQL：关系型数据库，用于存储数据仓库中的数据。
4. 数据分析能力培养（1）学习数据分析基本理论和方法。
（2）熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python等。
（3）通过实际案例分析，提高数据分析能力。
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、存储和管理企业中各种数据的系统。
它提供了一个统一的视图，使得企业可以更好地理解和分析自己的数据。
数据仓库的基本架构是构建和维护一个可靠、高效的数据存储和处理环境，以支持数据仓库的功能和需求。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据采集层数据采集层是数据仓库的起点，它负责从各种源系统中提取数据。
这些源系统可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据供应商。
数据采集层的主要任务是将数据从源系统中提取出来，并进行清洗和转换，以适应数据仓库的需求。
常用的数据采集工具包括ETL（Extract, Transform, Load）工具，它可以自动化地完成数据提取、清洗和转换的过程。
2. 数据存储层数据存储层是数据仓库的核心组成部份，它负责存储和管理从数据采集层获取的数据。
数据存储层通常采用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储数据，例如Oracle、SQL Server等。
在数据存储层中，数据被组织成一系列的表，每一个表代表一个实体或者一个主题。
为了提高查询性能，数据存储层通常会进行数据分区和索引的设计。
3. 数据管理层数据管理层是数据仓库的管理和控制中心，它负责数据仓库的元数据管理、数据质量管理和安全管理等任务。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和使用方式等信息。
数据管理层通过维护和管理元数据，使得数据仓库的数据能够被准确地理解和使用。
数据质量管理是保证数据仓库数据质量的过程，它包括数据清洗、数据校验和数据修复等操作。
安全管理是保护数据仓库数据安全的过程，它包括用户权限管理、数据加密和访问控制等措施。
4. 数据访问层数据访问层是数据仓库的用户接口，它负责向用户提供数据查询、分析和报表等功能。
数据访问层可以通过各种方式来实现，例如使用SQL查询语言、OLAP （Online Analytical Processing）工具或者BI（Business Intelligence）工具。
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，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的基本架构由以下几个关键组件组成：数据源、ETL流程、数据存储、数据访问和报表。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它包括内部和外部的数据来源。
内部数据来源可以是企业的各种操作系统、数据库和应用程序，外部数据来源可以是第三方数据提供商、合作伙伴等。
数据源的选择需要考虑数据的完整性、准确性和及时性。
2. ETL流程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中最重要的组件之一。
它负责从数据源中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，最后将数据加载到数据仓库中。
ETL流程通常包括以下几个步骤：- 抽取：从数据源中获取数据，可以使用各种技术和工具，如数据抓取、API调用等。
- 转换：对抽取的数据进行清洗、整合和转换，以满足数据仓库的需求。
这包括数据格式转换、数据合并、数据清洗、数据标准化等。
- 加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用批量加载或增量加载的方式。
3. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件。
数据存储可以分为两个层次：存储层和访问层。
- 存储层：存储层通常使用关系型数据库或列式数据库来存储数据。
关系型数据库适用于事务处理和复杂查询，而列式数据库适用于大规模数据分析。
- 访问层：访问层是用户访问数据仓库的接口，它可以提供多种访问方式，如SQL查询、OLAP（联机分析处理）分析、数据挖掘等。
4. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，如查询、报表、分析和挖掘。
用户可以使用SQL查询语言来查询数据，也可以使用OLAP工具进行多维分析。
此外，数据仓库还可以提供报表和可视化工具，帮助用户更好地理解和分析数据。
5. 报表报表是数据仓库中的重要组成部分，它用于向用户展示数据仓库中的信息。
报表可以是静态的，也可以是动态的。
静态报表是预先定义好的，用户只能查看其中的数据。
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用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
它是企业决策支持系统的重要组成部分，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察，并支持业务决策和战略规划。
数据仓库的基本架构包括以下几个关键组件：1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种业务系统（如销售系统、采购系统、人力资源系统等），以及外部数据提供商和合作伙伴的数据。
数据源可以是结构化的数据库，也可以是非结构化的文本文件、日志文件、图像等。
2. 数据抽取（Extraction）：数据抽取是将数据从各个数据源中提取出来并进行清洗和转换的过程。
在这个阶段，可以对数据进行去重、过滤、格式转换等操作，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据转换（Transformation）：数据转换是将抽取出来的数据进行加工和转换的过程，以满足数据仓库的需求。
在这个阶段，可以进行数据的合并、计算、聚合、标准化等操作，以便于后续的分析和查询。
4. 数据加载（Loading）：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用全量加载或增量加载的方式，全量加载是指将所有数据一次性加载到数据仓库中，而增量加载是指每次只加载新增或变更的数据。
5. 数据存储（Storage）：数据存储是数据仓库中最核心的组件，它负责存储和管理所有的数据。
数据存储可以采用关系型数据库、多维数据库、列式数据库等不同的技术和架构，以满足不同的数据需求和查询性能要求。
6. 元数据管理（Metadata Management）：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。
元数据管理是数据仓库中的重要工作，它能够帮助用户理解和使用数据，并提供数据的可发现性、可重用性和可管理性。
7. 数据访问（Access）：数据访问是用户通过查询和分析工具对数据仓库进行数据查询和分析的过程。
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、报表和仪表盘等，以满足不同用户的需求。
数据仓库架构及各组件方案选型
底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端 工具将数据清理、转换并加载到该层。 中间层：数据仓库中的中间层是使用 ROLAP 或 MOLAP 模型实现的 OLAP 服务器。 对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库 之间的中介。 顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者 API，通常的 应用包括数据查询、报表制作、BI 数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开 发。 从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图 了。
传统上数据仓库的存储从 100GB 起，直连可能会导致数据查询处理速度慢， 因为要直接从数据仓库查询准确的数据，或者是准确的输入，过程中要过滤掉 很多非必要数据，这对数据库以及前端 BI 工具的性能要求相当高，基本性能 不会太高。
另外，在处理复杂维度分析时性能也受限，由于其缓慢性和不可预测性，很少 应用在大型数据平台。要执行高级数据查询，数据仓库应该在低级实例下被扩 展从而简化数据查询。
数据仓库架构及各组件方案选型
企业数据仓库架构
关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成 工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给 终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方式扩展数据仓库的能力， 我们讲集中讨论最本质的问题，在不考虑过多技术细节的情况下，整个层次架 构可以被划分为 4 层：
• 原始数据层（数据源） • 数据仓库架构形态 • 数据的采集、收集、清洗和转换 • 应用分析层
单层架构（直连）
大多数情况下，数据仓库是一个关系型数据库，包含了允许多维数据的模块， 或者分为多个易于访问的多主题信息域，最简单的数据仓库只有一层架构。
数据仓库的架构以及数据分层
数据仓库的架构以及数据分层数据仓库分层的原因1通过数据预处理提⾼效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层⽽业务系统的业务规则发⽣变化，就会影响整个数据清洗过程，⼯作量巨⼤3通过分层管理来实现分步完成⼯作，这样每⼀层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应⽤层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，⽽且这⼀层数据粒度是最细的，这层的表分为两种，⼀种是存储当前需要加载的数据，⼀种是⽤于存储处理完后的数据。
pdw：数据仓库层，它的数据是⼲净的数据，是⼀致的准确的，也就是清洗后的数据，它的数据⼀般都遵循数据库第三范式，数据粒度和ods的粒度相同，它会保存bi系统中所有历史数据mid：数据集市层，它是⾯向主题组织数据的，通常是星状和雪花状数据，从数据粒度将，它是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细的数据了，从⼴度来说，它包含了所有业务数量。
从分析⾓度讲，⼤概就是近⼏年app：应⽤层，数据粒度⾼度汇总，倒不⼀定涵盖所有业务数据，只是mid层数据的⼀个⼦集。
数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持。
数据仓库的context也可以理解为：数据源，数据仓库，数据应⽤数据仓库可以理解为中间集成化数据管理的⼀个平台etl（抽取extra，转化transfer，装载load）是数据仓库的流⽔线，也可以认为是数据仓库的⾎液。
数据仓库的存储并不需要存储所有原始数据，因为⽐如你存储冗长的⽂本数据完全没必要，但需要存储细节数据，因为需求是多变的，⽽且数据仓库是导⼊数据必须经过整理和转换使它⾯向主题，因为前台数据库的数据是基于oltp操作组织优化的，这些可能不适合做分析，⾯向主题的组织形式才有利于分析。
多维数据模型就是说可以多维度交叉查询和细分，应⽤⼀般都是基于联机分析处理（online analytical process OLAP），⾯向特定需求群体的数据集市会基于多位数据模型构建⽽报表展⽰就是将聚合数据和多维分析数据展⽰到报表，提供简单和直观的数据。
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数据仓库的基本架构
xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。
其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。
因此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、数据仓库、数据应用：
从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。
数据仓库的数据来源
其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。
对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。
数据仓库的数据存储
源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。
其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。
我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。
简单地解释下：
(1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。
比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；
(2).为什么要存细节数据？细节数据是必需的，数据仓库的分析需求会时刻变化，而有了细节数据就可以做到以不变应万变，但如果我们只存储根据某些需求搭建起来的数据模型，那么显然对于频繁变动的需求会手足无措；
(3).为什么要面向主题？面向主题是数据仓库的第一特性，主要是指合理地组织数据以方面实现分析。
对于源数据而言，其数据组织形式是多样的，像点击流的数据格式是未经优化的，前台数据库的数据是基于OLTP操作组织优化的，这些可能都不适合分析，而整理成面向主题的组织形式才是真正地利于分析的，比如将点击流日志整理成页面（Page）、访问（Visit或Session）、用户（Visitor）三个主题，这样可以明显提升分析的效率。
数据仓库基于维护细节数据的基础上在对数据进行处理，使其真正地能够应用于分析。
主要包括三个方面：
数据的聚合
这里的聚合数据指的是基于特定需求的简单聚合（基于多维数据的聚合体现在多维数据模型中），简单聚合可以是网站的总Pageviews、Visits、Unique Visitors 等汇总数据，也可以是Avg. time on page、Avg. time on site等平均数据，这些数据可以直接地展示于报表上。
多维数据模型
多维数据模型提供了多角度多层次的分析应用，比如基于时间维、地域维等构建的销售星形模型、雪花模型，可以实现在各时间维度和地域维度的交叉查询，以及基于时间维和地域维的细分。
所以多维数据模型的应用一般都是基于联机分析处理（Online Analytical Process, OLAP）的，而面向特定需求群体的数据集市也会基于多维数据模型进行构建。
业务模型
这里的业务模型指的是基于某些数据分析和决策支持而建立起来的数据模型，比如我之前介绍过的用户评价模型、关联推荐模型、RFM分析模型等，或者是决策支持的线性规划模型、库存模型等；同时，数据挖掘中前期数据的处理也可以在这里完成。
数据仓库的数据应用
之前的一篇文章——数据仓库的价值中介绍过数据仓库的四大特性上的价值体现，但数据仓库的价值远不止这样，而且其价值真正的体现是在数据仓库的数据应用上。
图中罗列的几种应用并未包含所有，其实一切基于数据相关的扩展性应用都可以基于数据仓库来实现。
报表展示
报表几乎是每个数据仓库的必不可少的一类数据应用，将聚合数据和多维分析数据展示到报表，提供了最为简单和直观的数据。
即席查询
理论上数据仓库的所有数据（包括细节数据、聚合数据、多维数据和分析数据）都应该开放即席查询，即席查询提供了足够灵活的数据获取方式，用户可以根据自己的需要查询获取数据，并提供导出到Excel等外部文件的功能。
数据分析
数据分析大部分可以基于构建的业务模型展开，当然也可以使用聚合的数据进行趋势分析、比较分析、相关分析等，而多维数据模型提供了多维分析的数据基础；同时从细节数据中获取一些样本数据进行特定的分析也是较为常见的一种途径。
数据挖掘
数据挖掘用一些高级的算法可以让数据展现出各种令人惊讶的结果。
数据挖掘可以基于数据仓库中已经构建起来的业务模型展开，但大多数时候数据挖掘会直接从细节数据上入手，而数据仓库为挖掘工具诸如SAS、SPSS等提供数据接口。
元数据管理
元数据（Meta Date），其实应该叫做解释性数据，即数据的数据。
主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。
一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。
最后做个Ending，数据仓库本身既不生产数据也不消费数据，只是作为一个中间平台集成化地存储数据；数据仓库实现的难度在于整体架构的构建及ETL的设计，这也是日常管理维护中的重头；而数据仓库的真正价值体现在于基于其的数据应用上，如果没有有效的数据应用也就失去了构建数据仓库的意义。
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