数据仓库架构全解析
1. 基础概念
ETL 是指将数据从一个地方提取并存储到另一个地方的任何过程。数据集市是分析活动的焦点,这些活动包括查询、报告等,由各种工具支持,这些工具可统称为商业智能工具。
2. Kimball 的维度数据仓库
- 贡献
- 推广星型模式设计 :20 世纪 90 年代,Ralph Kimball 通过写作将早在 20 世纪 60 年代就已使用的一系列技术进行综合和系统化,解释了维度设计如何为开发分析数据库提供强大且易懂的方法,并提供了相关术语。
- 开发企业架构 :基于维度设计概念开发了数据仓库的企业架构,有时被称为“总线架构”,该架构允许建立原子数据的集成存储库,并依靠维度设计支持分析。
- 架构特点
- 与 Inmon 架构的相似性 :和 Inmon 的企业信息工厂一样,假设运营系统和分析系统分离,运营系统在图的最左侧,可能包含关系型和非关系型数据存储。ETL 过程整合来自各个运营系统的信息,将其集成并加载到单个存储库中。
- 与企业数据仓库的差异
- 设计原则 :维度数据仓库根据维度建模原则设计,由一系列星型模式或立方体组成,以尽可能低的细节级别捕获信息;而 Inmon 的企业数据仓库使用
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