南山行者

数据仓库的分层可以算是数据仓库架构的子话题。在前段时间参与的一次讨论中，笔者发现其中争论的焦点集中在每一层的作用、特点、是否有必要存在等问题。其中，大家虽然一致提到某些相关概念，但各方的理解却并非完全一致。例如对于ODS是什么、维度建模是什么等问题的解读，都是如此。 不妨想想看：数据从分散而异构的数据源中长途跋涉，到最终的报表、仪表盘、OLAP应用等等，让用户看到一致的结果，这是一个过程。记得以

0 引言 与流行的说法不同，RalphKimball本人并没有定义“维度”和“事实”这样的术语。术语“维度”与“事实”，最初是20世纪60年代在一个由GeneralMills与Dartmouth大学主持的联合研究计划中提出的。70年代，ACNielsen和IRI都一致地使用这些术语描述他们的数据发布应用，用现在更为准确的话来说，就是关于零售数据的维度数据集市（DataMart）。在简明性成为生活

Greenplum做为新一代的数据库引擎，有着良好的发展与应用前景。强大的工作效率，低成本的硬件平台对数据仓库与商业智能建设有很大的吸引力。要清楚的了解其特点最好从架构着手。 架构分析  Greenplum的高性能得益于其良好的体系结构。Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中，每个 SMP 节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。换言之，每个节点内的 CPU

ETL是什么？ ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程,在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据