数据仓库

简介

数据仓库是一个用于存储和管理企业中所有可用数据的大型数据库系统。 它通常通过ETL（数据提取，转换和加载）流程从各个数据源中提取数据，并将其加载到数据仓库中，以便分析。

数据仓库以一种特定的方式组织数据，以便用户可以轻松地查询和分析数据。 它包含企业级数据，如销售数据，财务数据，客户数据等，可以用于业务决策。

架构

数据仓库的架构通常被划分为三层：使用层，管理层和存储层。

• 使用层：主要由报表，查询和OLAP（联机分析处理）工具组成，目的是使用户能够轻松访问和分析数据。
• 管理层：包含元数据管理器，数据仓库管理器和计算机服务器等工具，用于管理数据仓库系统。
• 存储层：包含数据仓库的实际数据存储区域，通常使用大量的硬盘驱动器组成。

ETL流程

ETL（数据提取，转换和加载）是将数据从多个来源收集到数据仓库的过程。 ETL是数据仓库的基础。

• 提取：从不同的数据源收集数据，如SQL数据库，NoSQL数据库，Web服务等。
• 转换：清洗和转换提取的数据，以避免错误和数据格式不一致。
• 加载：将处理的数据加载到数据仓库中。

数据仓库类型

数据仓库可以根据数据处理速度和数据历史存储时间的需求来划分。

• 传统数据仓库：以静态数据为主，通常是企业级数据，并且主要用于支持经营决策。
• 实时数据仓库：可以根据数据的实时性快速处理和查询数据，通常用于网站日志，在线广告和网络搜索等。
• 操作性数据存储（ODS）：用于支持业务处理，以实现更严格的数据管理和处理要求，比传统数据仓库更动态。

数据仓库技术

数据仓库的技术涉及多个方面，包括数据库技术，ETL工具，报表工具等。

• 数据库技术：包括关系数据库，多维数据库等，常用的数据仓库数据库包括Oracle，MSSQL，PostgreSQL等。
• ETL工具：ETL工具用于提取，转换和加载数据，通常有Talend，Kettle，Pentaho等开源ETL工具。
• 报表工具：报表工具用于报表和数据可视化，常用的有Excel，Qlikview，Tableau等。

总结

数据仓库是一个重要的企业级数据库系统，支持数据分析和业务决策。它采用ETL流程进行数据收集和处理，并按层次结构组织数据。根据数据处理速度和数据历史存储时间的不同需求，可以划分为传统数据仓库，实时数据仓库和操作性数据存储。数据仓库技术包括数据库技术，ETL工具和报表工具，用于构建数据仓库和提供数据分析工具。