三种数据仓库的类型
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念
![[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念](https://img.taocdn.com/s3/m/fdddbd730a1c59eef8c75fbfc77da26924c59650.png)
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念前⾔：不是做数仓的，但是也需要了解数仓的知识。
其实分层好多因⼈⽽异，问了同事好多分层的区别也不是很清晰。
所以后续有机会还是跟数仓的同事碰⼀下吧~⼀. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进⾏etl，⽐如mysql 映射到hive，那么到了hive⾥⾯就是ods层。
ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“⾯向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的⼀层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装⼊本层。
本层的数据，总体上⼤多是按照源头业务系统的分类⽅式⽽分类的。
但是，这⼀层⾯的数据却不等同于原始数据。
在源数据装⼊这⼀层时，要进⾏诸如去噪(例如有⼀条数据中⼈的年龄是300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做⼀些处理)、去重(例如在个⼈资料表中，同⼀ ID 却有两条重复数据，在接⼊的时候需要做⼀步去重)、字段命名规范等⼀系列操作。
1.2 数据仓库层DW？数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这⾥，从 ODS 层中获得的数据按照主题建⽴各种数据模型。
这⼀层和维度建模会有⽐较深的联系。
细分：1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）1.2.1 DWD明细层?明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进⾏沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进⾏集中，明细层跟stage层的粒度⼀致，属于分析的公共资源数据⽣成⽅式：部分数据直接来⾃kafka，部分数据为接⼝层数据与历史数据合成。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第二章
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。
与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。
2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。
元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。
3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。
答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。
- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。
- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。
- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。
- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。
- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。
4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。
答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。
5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。
答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。
6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。
它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。
7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。
答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。
8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型引言概述：数据仓库是企业中用于存储和管理各种类型数据的集中式数据库系统。
数据仓库的设计和构建是基于不同的源数据类型。
本文将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型及其特点。
一、结构化数据1.1 关系型数据库- 关系型数据库是最常见的结构化数据源，采用表格形式存储数据。
- 关系型数据库具有严格的数据模型和数据完整性，支持事务处理和复杂的查询操作。
- 关系型数据库适用于存储和管理结构化数据，如用户信息、订单数据等。
1.2 数据表格- 数据表格是一种结构化数据源，类似于关系型数据库，但不同于关系型数据库的严格数据模型。
- 数据表格通常用于存储大量的结构化数据，如日志文件、电子表格数据等。
- 数据表格的数据可以进行简单的查询和分析，但不支持复杂的关系查询操作。
1.3 XML文件- XML（可扩展标记语言）是一种用于描述和存储数据的标记语言。
- XML文件可以存储结构化数据，并且具有良好的可读性和可扩展性。
- XML文件适用于存储和传输具有复杂结构的数据，如配置文件、文档数据等。
二、半结构化数据2.1 日志文件- 日志文件是一种半结构化数据源，记录了系统、应用程序或网络设备的操作和事件信息。
- 日志文件通常以文本文件的形式存储，具有一定的格式和规则。
- 日志文件可以用于故障排查、性能分析和安全审计等领域。
2.2 JSON文件- JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式。
- JSON文件以文本的形式存储，具有良好的可读性和易于解析的特点。
- JSON文件适用于存储和传输半结构化数据，如API响应、配置文件等。
2.3 NoSQL数据库- NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于存储半结构化数据。
- NoSQL数据库具有灵活的数据模型和高度可扩展性，适用于大规模数据存储和分布式计算。
- NoSQL数据库适用于存储和处理半结构化数据，如社交媒体数据、日志数据等。
三、非结构化数据3.1 文本文件- 文本文件是一种非结构化数据源，存储了人类可读的文本信息。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型引言概述：数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的重要工具。
而数据仓库的源数据类型则是构建数据仓库的基础，它决定了数据仓库的内容和质量。
本文将从五个大点来阐述数据仓库的源数据类型，为读者提供相关的知识和理解。
正文内容：1. 结构化数据1.1 表格数据：表格数据是最常见的结构化数据类型，它以表格形式存储，每一列代表一个属性，每一行代表一个记录。
表格数据可以通过SQL查询语言进行查询和分析，是数据仓库中最常见的源数据类型。
1.2 XML数据：XML数据是一种用于表示和传输结构化数据的标记语言。
它具有良好的扩展性和可读性，可以用于描述各种不同类型的数据。
在数据仓库中，XML数据常用于存储和交换复杂的结构化数据。
2. 半结构化数据2.1 JSON数据：JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它以键值对的形式存储数据。
JSON数据具有良好的可读性和灵活性，常用于Web应用程序中的数据交换。
在数据仓库中，JSON数据可以用于存储和分析半结构化的数据。
2.2 日志数据：日志数据是记录系统运行情况和用户操作的数据。
它通常以文本文件的形式存储，每条日志记录都包含了时间戳、事件类型和详细描述等信息。
在数据仓库中，日志数据可以用于分析系统性能和用户行为。
3. 非结构化数据3.1 文本数据：文本数据是最常见的非结构化数据类型，它包括文章、报告、电子邮件等文本形式的数据。
文本数据通常以文本文件的形式存储，无法通过传统的关系型数据库进行查询和分析。
在数据仓库中，文本数据可以通过文本挖掘和自然语言处理等技术进行分析和挖掘。
3.2 图像数据：图像数据是以图像形式存储的数据，包括照片、图表、地图等。
图像数据通常以二进制文件的形式存储，无法直接进行查询和分析。
在数据仓库中，图像数据可以通过图像处理和计算机视觉等技术进行分析和识别。
4. 多媒体数据4.1 音频数据：音频数据是以声音形式存储的数据，包括音乐、语音、环境声音等。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据类型的选择非常重要，它决定了数据仓库中可以存储的数据种类和结构。
下面将介绍一些常见的数据仓库源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和明确定义的数据，通常以表格形式存储，每一个字段都有特定的数据类型。
例如，关系型数据库中的表格数据就是一种结构化数据。
结构化数据易于处理和分析，适适合于数据仓库。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合严格定义的数据。
它通常以XML、JSON等格式存储，并且可以包含嵌套的层级结构。
半结构化数据适合于存储具有复杂关系的数据，如日志文件、配置文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，通常以文本、图象、音频、视频等形式存在。
非结构化数据具有高度的灵便性，但也更加难以处理和分析。
在数据仓库中，可以将非结构化数据转化为结构化或者半结构化数据，以便进行分析和挖掘。
4. 时间序列数据：时间序列数据是指按照时间顺序记录的数据，如传感器数据、股票价格等。
时间序列数据具有时间维度，可以用于分析趋势、周期性和相关性等。
在数据仓库中，时间序列数据通常以表格形式存储，每一行代表一个时间点的数据。
5. 多媒体数据：多媒体数据包括图象、音频、视频等形式的数据。
多媒体数据通常很大且复杂，需要专门的处理和存储方式。
在数据仓库中，可以将多媒体数据存储在特定的存储系统中，并通过索引和元数据管理。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、格式等信息。
在数据仓库中，元数据非常重要，它可以匡助用户理解和使用数据。
元数据可以存储在数据仓库中的特定表格中，也可以使用元数据管理工具进行管理。
7. 外部数据：外部数据是指来自于数据仓库外部的数据源，如外部数据库、文件系统、API等。
外部数据可以通过ETL（抽取、转换、加载）过程导入到数据仓库中，以便与其他数据进行整合和分析。
数据仓库
23
数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
24
概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
18
数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
1
事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
产品经理-10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系(一)
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）作为一名数据小白，在日常讲授和杂务工作中经常会接触到数据。
随着用户数据与金融业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。
本篇文章中，无名氏将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。
作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能或者听到大家在讨论数据库，数据仓库，数据集市，数据库数据湖还有最近比较火的数据中台，似乎这些名词都与数据存在着联系，查阅各类相关书籍，大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。
那么这结合我积累的相关方面知识，向大家介绍一下上述这些名词的与联系，以及在各类企业及业务范围上的适用范围，如有不准确的地方，希望大家进行指正。
相信大部分有些许技术背景的都对数据库有一定的了解，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，一般分为“关系型数据库”与“非关系型数据库”。
1.关系型数据库实际上回顾过去的数据库一共有三种模型，即层次模型，网状模型，关系模型。
（1）首先层次模型的数据结构为树状结构，即是一种上下级的社团组织层级关系组织数据的一种方式：（2）带状模型的数据结构为网状网状结构，即将每个数据节点与其他很多节点都连接起来：（3）关系模型的数据结构可以看做是一个二维表格，任何数据都可以通过行号与列号来唯一确定：由于相比于层次模型和网状模型，关系模型理解和使用最简单，最终基于关系型最后数据库在各行各业应用了起来。
关系模型的数学方法第一卷涉及到关系，元组，属性，笛卡尔积，域等等令人头秃的高等数学术语，这里大家如果感兴趣可以看看相关的文献，我就不放出来催眠大家了，尽管数学原理比较复杂，但如果用事务平时学习工作的具体事务举例，就相对容易理解。
我们以某公司的员工信息表为例，该公司的员工信息可以用一个表格存起来。
并且定义如下：同时部门ID对应这另一个职能部门表：我们可以通过给定一个政府部门部门名称，查到一条部门的记录，根据部门ID，又可以记述查到该部门下的员工记录，这样三维的表格就通过ID映射建立了“一对多”的关系。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型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。
它是一个用于支持企业决策和分析的重要工具。
源数据是构建数据仓库的基础，它们包含了组织内各个部门和系统产生的原始数据。
在设计和构建数据仓库时，了解和定义不同的源数据类型是至关重要的。
以下是常见的数据仓库源数据类型：1. 事务性数据：事务性数据是指记录了组织内各个业务活动的数据，如销售订单、采购记录、客户交易等。
这些数据通常以关系型数据库的形式存在，可以通过结构化查询语言（SQL）进行访问和分析。
例如，一个电子商务公司的数据仓库可能包含了大量的销售订单数据，这些数据可以用于分析产品销售趋势、客户购买行为等。
2. 日志数据：日志数据是记录了系统或应用程序运行过程中的各种事件和操作的数据。
它们通常以文本文件或数据库日志的形式存在。
日志数据可以提供有关系统性能、错误和异常情况的重要信息。
例如，一家互联网公司的数据仓库可以包含服务器日志数据，这些数据可以用于分析网站流量、用户访问行为等。
3. 传感器数据：传感器数据是由各种传感器设备收集的数据，如温度、湿度、压力等。
这些数据通常以时间序列的形式存在，可以用于分析和预测各种物理现象和事件。
例如，一个工业制造公司的数据仓库可以包含从生产线上收集的传感器数据，这些数据可以用于分析设备故障率、生产效率等。
4. 文本数据：文本数据是包含了大量自然语言文本的数据，如电子邮件、社交媒体帖子、新闻文章等。
这些数据通常以无结构或半结构化的形式存在，需要进行文本挖掘和自然语言处理的技术来提取有价值的信息。
例如，一个市场调研公司的数据仓库可以包含从社交媒体平台收集的用户评论数据，这些数据可以用于分析产品口碑、用户满意度等。
5. 图像和视频数据：图像和视频数据是包含了图像和视频内容的数据，如照片、监控摄像头录像等。
这些数据通常以二进制文件的形式存在，需要使用图像和视频处理技术来提取有用的信息。
例如，一个安防公司的数据仓库可以包含从监控摄像头收集的视频数据，这些数据可以用于分析异常事件、行人识别等。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各类数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库能够处理和分析的数据范围。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以表格形式存储，每个数据项都有明确的定义和类型。
常见的结构化数据包括关系型数据库中的表格数据、Excel电子表格中的数据等。
2. 半结构化数据：半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。
它具有一定的结构，但不符合传统的关系型数据库的模式。
常见的半结构化数据包括XML文件、JSON文件、HTML文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以文本形式存在，没有明确的结构和关系。
常见的非结构化数据包括文档、电子邮件、图片、音频、视频等。
4. 时间序列数据：时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，通常用于分析和预测趋势和模式。
常见的时间序列数据包括股票价格、气象数据、销售数据等。
5. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图像、音频和视频等多种媒体元素的数据。
这种类型的数据通常具有较大的体积和复杂的结构。
常见的多媒体数据包括照片、音乐、电影等。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，用于解释和管理数据的含义和属性。
它包括数据的来源、格式、结构、关系等信息。
元数据在数据仓库中起着重要的作用，帮助用户理解和使用数据。
在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型。
不同的源数据类型需要采用不同的数据抽取、转换和加载（ETL）技术进行处理和整合。
同时，还需要考虑数据的质量、一致性和安全性等方面的问题，确保数据仓库的可靠性和有效性。
总结：数据仓库的源数据类型包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、多媒体数据和元数据。
根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型，并采用相应的ETL技术进行处理和整合。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库中存储的数据种类和特性。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据，通常以表格形式存储。
这种数据类型包括关系数据库中的表格数据、电子表格数据等。
结构化数据易于存储和查询，是数据仓库中最常见的数据类型。
例如，一个电商公司的定单数据可以以结构化数据的形式存储在数据仓库中，包括定单号、用户ID、商品ID、购买数量、定单金额等字段。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库表格模式的数据。
这种数据类型通常以XML、JSON等格式存储，具有层次结构和标签。
半结构化数据在数据仓库中的存储和查询相对复杂，但可以存储更灵便的数据。
例如，一个新闻网站的文章数据可以以半结构化数据的形式存储在数据仓库中，包括文章标题、作者、发布日期、正文内容等字段。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据，通常是以文本、图象、音频、视频等形式存在。
这种数据类型在数据仓库中的存储和分析较为难点，需要进行数据清洗和转换。
例如，一个社交媒体平台的用户评论数据可以以非结构化数据的形式存储在数据仓库中，包括评论内容、用户ID、时间戳等信息。
4. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图象、音频、视频等多种媒体形式的数据。
这种数据类型在数据仓库中的存储和处理较为复杂，需要专门的存储和分析技术。
例如，一个电影公司的电影数据可以以多媒体数据的形式存储在数据仓库中，包括电影海报、预告片、音轨等信息。
5. 实时数据：实时数据是指以流式方式产生的数据，要求在短期内进行处理和分析。
这种数据类型通常用于监控和实时决策场景，对数据仓库的存储和处理能力提出了更高的要求。
例如，一个物流公司的实时货物跟踪数据可以以实时数据的形式存储在数据仓库中，包括货物位置、运输状态、估计到达时间等信息。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型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。
源数据是构建数据仓库的基础，它包含了各种类型的数据，这些数据需要经过清洗、转换和整合，以便在数据仓库中进行分析和报告。
下面是数据仓库中常见的源数据类型：1. 关系型数据库数据：关系型数据库是最常见的数据存储方式，它以表格的形式组织数据，包括行和列。
关系型数据库中的数据可以通过结构化查询语言（SQL）进行访问和操作。
例如，一个销售数据仓库可以从销售系统中提取关系型数据库中的订单、产品和客户数据。
2. 文件数据：文件数据是以文件形式存储的数据，可以是文本文件、电子表格、XML文件、JSON文件等。
这些文件可以包含结构化或非结构化的数据。
例如，一个市场调研数据仓库可以从各种来源收集到的调研报告中提取数据。
3. 日志数据：日志数据是由应用程序、操作系统、网络设备等生成的记录事件的数据。
它可以包含关于系统运行状态、错误信息、用户活动等信息。
例如，一个网络安全数据仓库可以从网络设备的日志文件中提取有关入侵尝试和异常活动的数据。
4. 传感器数据：传感器数据是由各种传感器设备生成的数据，用于测量环境参数、物理量等。
传感器数据可以是实时生成的，也可以是定期采集的。
例如，一个物联网数据仓库可以从传感器设备中提取温度、湿度、光照等数据。
5. 外部数据：外部数据是从外部来源获取的数据，例如第三方数据提供商、社交媒体平台等。
这些数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，如文本、图像、音频等。
例如，一个市场营销数据仓库可以从社交媒体平台中提取用户评论、推文等数据。
6. 实时数据：实时数据是指在产生时立即可用的数据，通常需要进行实时处理和分析。
例如，一个在线交易数据仓库可以从交易系统中提取实时交易数据。
7. 历史数据：历史数据是指过去一段时间内的数据记录，通常用于分析趋势和模式。
例如，一个客户关系管理数据仓库可以从销售系统中提取过去几年的销售记录。
什么是数据库数据库有哪些常见的类型
什么是数据库数据库有哪些常见的类型数据库是指按照一定的数据模型组织、描述和存储数据的仓库。
它是为了有效地管理和存储大量数据而设计的系统。
数据库可以用来方便地存储、管理和检索数据，是各种应用系统的重要组成部分。
本文将介绍数据库的概念和常见的数据库类型。
一、数据库的概念数据库是指存储数据的仓库，它可以根据某种数据模型对数据进行组织和描述，实现对数据的增删改查等操作。
数据库的优势包括数据共享、数据一致性、数据安全性等，可以为各种应用系统提供数据支持。
二、常见的数据库类型1. 层次数据库层次数据库采用树状结构组织数据，数据之间有明确的父子关系。
每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
层次数据库适用于需要维护数据之间层级关系的应用场景，例如企业组织架构、文件系统等。
2. 网状数据库网状数据库采用图状结构组织数据，数据之间可以有多对多的关系。
每个数据之间通过链接关系进行连接。
网状数据库适用于需要处理复杂关系的应用场景，例如网络拓扑结构、知识图谱等。
3. 关系数据库关系数据库是目前应用最广泛的数据库类型。
它采用关系模型来组织和描述数据，数据以表格的形式存储，表格由行和列组成。
每个表格代表一个实体，每行代表一个记录，每列代表一个属性。
关系数据库通过SQL语言进行查询和操作，具有良好的数据一致性和完整性。
常见的关系数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
4. 面向对象数据库面向对象数据库是在关系数据库基础上进一步发展的一种数据库类型。
它可以存储复杂的对象，包括对象的属性和方法。
面向对象数据库适用于需要存储和处理对象的应用场景，例如面向对象的软件开发、嵌入式系统等。
5. NoSQL数据库NoSQL数据库（Not Only SQL）是近年来兴起的一种新型数据库类型。
它主要用于处理大数据和非结构化数据，具有高可扩展性和高性能的特点。
NoSQL数据库分为多种类型，包括键值存储数据库（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）、列存储数据库（如HBase）等。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成和存储企业各种数据的系统，它提供了一个统一的数据视图，匡助企业进行数据分析和决策支持。
在数据仓库中，源数据是构建整个系统的基础，不同的源数据类型对于数据仓库的建设和使用具有重要意义。
以下是几种常见的数据仓库的源数据类型。
1. 结构化数据结构化数据是指按照预定义的数据模型和格式进行组织和存储的数据，通常存储在关系型数据库中。
这种类型的数据具有明确的字段和约束，可以通过SQL查询进行操作和分析。
例如，企业的销售记录、客户信息和财务数据等都属于结构化数据。
2. 半结构化数据半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库的数据，通常以XML、JSON等格式存储。
这种类型的数据包含了一些标记和标签，可以进行部份的结构化查询和分析。
例如，网页数据、日志文件和传感器数据等都属于半结构化数据。
3. 非结构化数据非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，通常以文本、图象、音频和视频等形式存在。
这种类型的数据无法通过传统的关系型数据库进行存储和查询，需要使用特定的工具和技术进行处理和分析。
例如，社交媒体数据、电子邮件和多媒体文件等都属于非结构化数据。
4. 实时数据实时数据是指在数据产生的同时进行处理和分析的数据，通常具有较高的时效性要求。
这种类型的数据需要通过流式处理技术进行实时的数据提取、转换和加载。
例如，交易数据、传感器数据和网络日志等都属于实时数据。
5. 外部数据外部数据是指来自于企业外部的数据源，用于丰富和补充内部数据。
这种类型的数据可以是公共数据集、第三方数据提供商的数据或者其他企业的数据等。
例如，市场调研数据、社交媒体数据和行业报告等都属于外部数据。
6. 历史数据历史数据是指过去一段时间内产生的数据，用于进行长期的趋势分析和模式识别。
这种类型的数据可以通过批量处理技术进行提取、转换和加载到数据仓库中。
例如，销售历史数据、客户行为数据和市场指标数据等都属于历史数据。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据类型是非常重要的考虑因素之一。
不同的源数据类型需要不同的处理和存储方式，以确保数据仓库的高效性和可靠性。
以下是常见的数据仓库源数据类型及其标准格式的详细描述。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和明确定义的数据，通常以表格形式存储。
常见的结构化数据源包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）、电子表格和CSV文件。
标准格式的描述如下：- 数据库表格：包含列名和数据类型的表格，每行表示一个记录。
- 电子表格：包含多个工作表，每个工作表包含多个列和行，每行表示一个记录。
- CSV文件：以逗号分隔的文本文件，每行表示一个记录，每个字段用逗号分隔。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系数据库的表格格式的数据。
常见的半结构化数据源包括XML、JSON和日志文件。
标准格式的描述如下：- XML文件：包含标签和值的文本文件，标签用于描述数据的结构，值表示具体的数据。
- JSON文件：以键值对的形式存储数据，支持嵌套和数组结构。
- 日志文件：包含时间戳、事件描述和其他相关信息的文本文件，用于记录系统或应用程序的活动。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构的数据，通常是以文本形式存在的数据。
常见的非结构化数据源包括文档、图像和音频文件。
标准格式的描述如下：- 文档：包括文本文档（如TXT、DOC、PDF等）和网页文档（如HTML）。
- 图像文件：包括照片、图标、绘画等图像形式的文件。
- 音频文件：包括音乐、语音记录等声音形式的文件。
在数据仓库中处理和存储不同类型的源数据时，需要采取相应的技术和工具。
例如，对于结构化数据，可以使用SQL语言进行查询和操作；对于半结构化数据，可以使用XPath或JSONPath进行数据提取；对于非结构化数据，可以使用自然语言处理或图像处理技术进行数据分析。
数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(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，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
源数据是构建数据仓库的基础，它是从各种不同的数据源中提取的原始数据。
数据仓库的源数据类型可以根据不同的分类标准进行归类和描述。
以下是常见的数据仓库源数据类型及其描述：1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据，通常存储在关系型数据库中。
这些数据可以通过 SQL 查询进行访问和分析。
例如，销售订单数据、客户信息和交易记录等都属于结构化数据。
2. 半结构化数据：半结构化数据是一种具有一定结构但不符合传统关系型数据库模式的数据。
它通常以 XML、JSON 或类似的格式存储。
半结构化数据具有一定的层次结构和标签，但标签的使用方式和层次结构可以根据需要进行调整。
例如，日志文件、配置文件和电子邮件等都属于半结构化数据。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确定义格式和结构的数据。
它通常以文本、图像、音频或视频等形式存在。
非结构化数据的特点是无法直接通过传统的查询语言进行访问和分析。
例如，社交媒体帖子、图片和音频记录等都属于非结构化数据。
4. 多媒体数据：多媒体数据是指包含文本、图像、音频和视频等多种形式的数据。
这些数据通常以文件的形式存储，并且需要特定的工具和技术进行处理和分析。
例如，广告视频、音乐文件和图像库等都属于多媒体数据。
5. 实时数据：实时数据是指在数据产生的同时进行处理和分析的数据。
这些数据通常具有高速、高频率的特点，并且需要实时或近实时地进行处理。
例如，传感器数据、交易数据和网络日志等都属于实时数据。
6. 历史数据：历史数据是指过去某个时间段内产生的数据。
这些数据通常用于分析趋势、模式和预测等目的。
例如，销售历史数据、市场趋势数据和客户行为数据等都属于历史数据。
7. 外部数据：外部数据是指从数据仓库外部获取的数据，包括第三方数据供应商提供的数据、公共数据集和开放数据等。
外部数据可以丰富数据仓库的内容，提供更全面的分析视角。
计算机库的四个分类
计算机库（Database）按照不同的分类标准可以分为以下四类：
1.关系型数据库（Relational Database）：关系型数据库是最常见和广泛使用的数据库类
型。
它们基于关系模型，将数据组织成表格的形式，由行和列构成。
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和管理，典型的例子包括MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server。
2.非关系型数据库（NoSQL Database）：非关系型数据库是相对于关系型数据库而言的，
它们采用了不同的数据存储模型，如键值对、文档型、列族型和图形型等。
非关系型数据库适合处理大规模和高度可扩展的数据集，具有高性能和灵活性。
一些常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis。
3.对象数据库（Object Database）：对象数据库是一种以对象为中心的数据库，数据以面
向对象的方式进行组织和存储。
对象数据库支持面向对象编程的特性，如封装、继承和多态性。
这种数据库类型适用于需要处理复杂数据结构和对象关联性的应用程序开发。
4.数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是用于存储和管理大量历史数据的数据库。
它
们用于支持决策支持系统（DSS）和数据分析，将来自多个源系统的数据进行整合、清洗和转换，并提供快速、易用的查询和分析功能。
数据仓库通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储数据。
这些分类只是数据库领域中的一部分，还有其他类型的数据库，如图形数据库、时序数据库等。
在实际应用中，根据具体需求和数据特点，可以选择适合的数据库类型来存储和管理数据。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型一、介绍数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它通过整合多个不同的数据源，提供了一个统一的数据视图，以支持企业决策和分析。
在构建数据仓库时，源数据的类型是一个非常重要的考虑因素。
本文将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
二、结构化数据结构化数据是指具有明确定义的数据模式和格式的数据。
这些数据通常以表格形式存储在关系型数据库中。
在数据仓库中，结构化数据是最常见的源数据类型之一。
例如，企业的销售数据、客户数据、供应链数据等都属于结构化数据。
结构化数据的特点是易于存储和查询，可以通过SQL语句进行高效的数据检索和分析。
三、半结构化数据半结构化数据是指具有一定结构，但不符合严格的关系型数据库模式的数据。
这类数据通常以XML、JSON或HTML等格式存储。
在数据仓库中，半结构化数据的应用越来越广泛。
例如，企业的日志文件、传感器数据、社交媒体数据等都属于半结构化数据。
半结构化数据的特点是灵活性高，可以存储大量的非结构化信息，但对于数据的查询和分析需要一定的处理和转换。
四、非结构化数据非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据。
这类数据通常以文本、图像、音频或视频的形式存在。
在数据仓库中，非结构化数据的处理是一个挑战。
然而，随着大数据时代的到来，非结构化数据的重要性也越来越大。
例如，企业的电子邮件、合同文件、图像识别数据等都属于非结构化数据。
非结构化数据的特点是数据量大、信息难以提取，需要使用文本挖掘、图像处理等技术进行数据分析。
五、卫星数据卫星数据是指通过卫星或其他遥感技术收集的地球观测数据。
这类数据通常包含地理位置信息和时间信息。
在数据仓库中，卫星数据的应用越来越广泛。
例如，气象数据、地质数据、环境监测数据等都属于卫星数据。
卫星数据的特点是时空关联性强，可以通过地理信息系统（GIS）进行空间分析和可视化。
六、实时数据实时数据是指在数据产生后立即可用的数据。
这类数据通常具有高速、高频率的特点。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它的设计目标是支持企业的决策和分析需求。
数据仓库的源数据类型决定了数据仓库中存储的数据种类，不同的源数据类型对于数据仓库的建设和使用具有重要的影响。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有明确定义数据模型和固定格式的数据，通常以表格形式存储。
这种数据可以通过SQL查询语言进行查询和分析。
例如，关系型数据库中的表格数据就是一种结构化数据。
结构化数据通常包含有关实体、属性和关系的信息，适适合于事务处理和报表生成。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库的严格模式的数据。
它们可能以XML、JSON等格式存储，并且具有自描述性，即数据本身包含了描述数据结构的信息。
半结构化数据适合存储和管理复杂的层次结构数据，例如Web日志、传感器数据等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据。
这种数据通常以文本形式存在，例如电子邮件、文档、音频、视频等。
非结构化数据的特点是信息量大、多样性高，但难以直接进行查询和分析。
在数据仓库中存储非结构化数据需要进行数据抽取、转换和加载（ETL）等处理。
4. 外部数据：外部数据是指来自于数据仓库外部的数据源，例如云存储、Web服务、第三方数据提供商等。
外部数据可以通过数据集成技术将其与数据仓库中的数据进行关联和分析。
外部数据的引入可以丰富数据仓库的内容，提供更全面的信息支持。
5. 实时数据：实时数据是指以连续流的形式产生的数据，要求数据仓库能够实时地接收、处理和分析这些数据。
实时数据可以来自于传感器、日志、交易等实时事件源。
在数据仓库中存储和分析实时数据需要具备高性能和低延迟的处理能力。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系等信息。
元数据对于数据仓库的建设和使用非常重要，它可以匡助用户理解和使用数据仓库中的数据。
元数据可以包括数据源的描述、数据质量指标、数据血缘关系等。
数据仓库的概念与体系结构
数据仓库的概念与体系结构概念数据仓库是指集成了企业各个部门内部数据源以及外部数据源，并将这些数据进行整合、加工、清洗、归类后，存储到一个专门的数据库中，以支持企业数据决策分析的一种技术体系。
它是一个面向主题的、集成的、可变的、非易失的数据集合，支持企业决策制定者进行分析与决策。
数据仓库是将企业海量的数据以主题为维度进行归纳与整合，清洗过后的结构化数据，不仅包括内部的数据源，还可以包含外部数据源的合并，以便于管理与分析。
相对于传统的数据库，数据仓库更加注重主题分析和决策支持。
它以可视化、图表化的方式展示数据，帮助企业进行全面、深入的分析。
体系结构数据仓库的体系结构分为三层，分别是数据采集层、数据仓库层和数据应用层。
数据采集层数据采集层主要负责收集数据，并将数据送至数据仓库层进行处理和存储。
数据采集层对数据进行抽取、转换、加载等一系列预处理操作，以确保数据的质量和可靠性。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、CDC（变更数据捕获）等。
数据仓库层数据仓库层是数据仓库体系结构中的核心层，主要用于存储、管理和加工数据。
数据仓库层主要由数据存储和数据管理两部分组成。
数据存储部分用于存储各种类型的数据，包括企业内部数据、外部数据和第三方数据。
数据管理部分则用于管理数据仓库中的数据，包括数据的分区、索引、备份等操作。
常见的数据仓库管理系统有Oracle、Teradata、Greenplum等。
数据应用层数据应用层主要用于支持企业的数据决策分析。
该层包括各种类型的分析工具和应用程序，如智能报表、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，可以帮助企业进行复杂的数据分析和有效的决策制定。
常见的BI工具有PowerBI、Tableau、SAS、Cognos等。
数据仓库是一种用于支持企业数据决策分析的技术体系，是由数据采集层、数据仓库层、数据应用层三个主要部分组成的。
其中数据采集层负责数据的收集和处理，数据仓库层用于存储和管理数据，数据应用层则是为企业提供分析和决策支持的关键层。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、Oracle
产品特点：Oracle公司的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统，它能够提供一系列的数据仓库工具集和服务。
它具有多用户数据仓库管理能力，多种分区方式，较强的与OLAP 工具的交互能力，及快速和便捷的数据移动机制等特性。
主要工具：Oracle公司提供了一系列的数据仓库工具： Oracle 8I 是数据仓库的核心。
Oracle Warehouse Builder 集成数据建模、数据抽取、数据转移和装载、聚合、元数据的管理等功能。
Oracle Developer Server 使企业级的应用系统开发工具，支持面向对象和多媒体，可同时生成Client/Server及Web下的应用，具有极高的开发效率及网络伸缩性。
Oracle Discoverer 是最终用户查询、报告、深入、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，从而使他们作出基于充分信息的决策。
Oracle Darwin 使基于数据仓库的数据挖掘工具，简单易用的图形化界面，提供决策树、神经网络等多种数据挖掘方法，支持海量数据的并行处理，分析结果可以和现有系统集成。
应用提示：Oracle的数据转移工具需手工编写SQL脚本，在处理复杂的数据转换需求时困难很多。
Oracle的前端工具易用性较差，需较多地依赖第三方产品。
二、Microsoft
主要特点：Microsoft公司的SQL Server 2000已经在性能和可扩展性方面确立了世界领先的地位，是一套完全的数据库和数据分析解决方
案，使用户可以快速创建下一代的可扩展电子商务和数据仓库解决方案。
Microsoft将OLAP功能集成到Microsoft SQL Server中，提供可扩充的基于COM的OLAP接口。
Microsoft Office 2000套件中的Access 和Excel可以作为数据展现工具，另外SQL Server还支持第三方数据展现工具。
主要工具：Sql server通过一系列服务程序支持数据仓库应用。
数据传输服务DTS（Data Transformation Services）提供数据输入/输出和自动调度功能，在数据传输过程中可以完成数据的验证、清洗和转换等操作，通过与Microsoft Repository集成，共享有关的元数据；Microsoft Repository 存储包括元数据在内的所有中间数据； SQL Server OLAP Services 支持在线分析处理； PivotTable Services 提供客户端OLAP数据访问功能，通过这一服务，开发人员可以用VB或其他语言开发用户前端数据展现程序，PivotTable Services还允许在本地客户机上存储数据； MMC（Microsoft Management Console）提供日程安排、存储管理、性能监测、报警和通知的核心管理服务。
应用提示：数据仓库是Microsoft公司刚刚进入的一个全新领域，与该公司的传统产品差别较大。
同时，Microsoft也缺少在数据仓库实施方面的咨询经验。
三、CA
CA于1999年收购Platinum Technology公司后，得到了完整的数据仓库解决方案，它具有丰富的行业知识和经验，能够向用户提供完善的数
据仓库构造咨询服务、全面的数据仓库产品系列。
产品特点：CA能够提供以“元数据”为核心的，结构化的，包容构造数据仓库各项技术的全面解决方案。
它具有独特的“元数据”管理与应用特性，具有用三维可视化技术解析处理的功能。
CA解决方案提供ODBC 接口，并将数据存储在第三方关系数据库(如Oracle、Sybase、SQL Server、Informix和IBM DB2等)中，其性能虽要打一些折扣，但提高了开放性。
主要工具： Erwin 是数据库/数据仓库模型设计工具； DecisionBase 是图形界面的元数据管理和数据转移工具； InfoPump 是可编程控制的双向数据转移工具； InfoBeacon 是OLAP服务器； Forest&Trees DSS/EIS开发工具； Repository 是企业环境下元数据的集中管理工具；ProVision 是数据库性能和操作系统性能管理工具。
应用提示：CA提供的数据仓库解决方案能够满足不同企业的需要，能够集成完全不同的技术解决方案。
适合于航空、电信、零售业、股票交易、证券等各行业的数据综合性分析处理，为其提供全面的数据仓库解决方案。