DW数据仓库与ODS的区别

这两天接触到ODS，开始很纳闷，有了DW(Data Warehouse)干嘛还要ODS(Operational Data Store)，于是不查不知道，一查吓一跳，这里面还有这么多道道，这里总结一下，当作学习了。

 

简单说：

DW

数据仓库存储是一个面向主题的，反映历史变化数据，用于支撑管理决策。

ODS

操作型数据存储，存储的是当前的数据情况，给使用者提供当前的状态，提供即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。

ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间,ODS设计采用混合设计方式。

ODS中的数据是"实时值",而数据仓库的数据却是"历史值"，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多.

Data Mart

为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。

DDS(decision-support system)决策支持系统：

用于支持管理决策的系统。通常，DSS包括以启发的方式对大量的数据单元进行的分析，通常不涉及数据更新。

  

参考一：http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4947801.html

(本部分为转)我在公司的数据部门工作，每天的订单类数据处理流程大致如下：

1. 删除分析数据库的历史订单数据
2. 全量更新订单数据到分析数据库。（由于订单核心数据不大，所以经受得起这么折腾）
3. 将数