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数据仓库能为你当前数据库体系的不足做些什么? |
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| 数据仓库能为你当前数据库体系的不足做些什么? |
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| 作者：佚名 文章来源：本站整理 更新时间：2008-9-17 9:45:31 |
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综合。经常需要对数据的子集(按月、年、地区、产品)进行数学运算，而后用图表等显示方式，可进一步解释数据的含义。
DSS用户一般直接使用DSS工具，并需要数据模型作向导。DSS通常在开始阶段使用的数据库与OLTP的一样，但DBA经常需要为新的功能或任务，创建总结表和视图，提供所需信息。
在有些情况下，需要使用复制来将运行系统中的数据移到DSS数据库中，在转移期间需要冻结(定格)生产数据，避免并发操作时出现问题。这对于DSS用户来说没有什么损失，因为他们并不需要快速的对数据的增删插改之类的事务处理，而只关心长期的表现、趋势、总结和摘要。这些工作要求具有分析功能，多数情况下还包括二次开发，用来访问不同地点的数据，这些数据可能具有不同格式，或者不能按某种方法直接得到。但这通常不只是对方案的修修补补。对于数据还需要统一格式，使查询更方便、灵活。
针对这类分析系统，你需要经常考虑的是提高性能和提供集中的功能。报表将处理大量的记录集合，只在极少情况下是个别记录。访问路径的可预见性比OLTP系统稍差，但仍可以预先建立系统中的大部分已知或重复数据访问的路径。
复制
分布式系统的增多、对高性能的要求、DSS系统的特殊性质等等，都促使复制的迅速发展。复制快速成为解决大型数据系统的性能、并发性、可用性和容量限制的基本技术。其缺点是，它不是真实数据，只是信息的复制品。因此，它也即将过时(但对于使用复制机制的双路系统，可以满意地完成双向变化传送)。
联机分析处理
联机分析处理(OLAP)将DSS带入更高的层次。OLAP是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用了数学运算和数据处理技术。这些信息，可以灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测情况。OLAP用户希望OLAP(如企业数据系统)在保持原有优势，如快速访问、并发性和一致性的同时，还能具有DSS分析的强大功能，目标是怎样快速有效地获得企业数据。虽然OLAP很可能与OLTP处理共享数据来源，但OLAP在本质上与OLTP和DSS系统都不相同。你努力建立一个数据仓库，并按照需求，从中获取和选择(或挖掘)数据。也就是说，数据必须是可访问的，按照灵活的模式组织，并且可以修改(替换)。这些方面不是偶然出现的，它要求全企业人员的大量努力和合作。
对大型公司来讲，正在进行的最复杂的工作，可能要算是对数据仓库体系的设计和应用了。用户们新的关注焦点是：他们想显示系统中的信息，而不仅仅是访问数据。虽然有些人可能仍旧把数据仓库看作与运行数据库基本相同，但数据仓库在设计过程中，一直贯穿着访问、分析和报表的思想。因此，数据仓库在用户检索时，比DSS系统更易于优化。这样，将产品与仓库中的数据分开。但这些只能到此为止，它必须保持灵活性。这一类信息，可通过下述工具得到：Business Objects公司的Business Objects Brio Technology的BrioQuery和Cognos的PowerPlay，等等；此外，Sybase的S-Designer 6.0将具备数据仓库设计的功能。
多维数据库
OLAP系统必须是灵活的、能按非预定的方式访问数据，还必须交互地创建报表。问题的关键是如何表达以下内容：复杂数据查询、寻找(发掘)趋势、总结、评价和关系。"假如"查询，就象在使用电子表格软件时常常见到的，是一项基本技术。其它如"为什么"或"怎样"等，也同上一页 [1] [2] [3] [4] [5] 下一页
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