据仓库包含多个不同用途的存储区域：

数据仓库包含多个不同用途的存储区域：

1 ）暂存区。暂存区是介于原始数据源和集中式数据存储库之间的

中间数据存储区域。数据在这里短暂存留，以便可以对其进行转换、集

成并准备加载到仓库。

2 ）参考数据和主数据一致性维度。参考数据和主数据可以存储在

单独的存储库中。数据仓库为主数据系统提供数据，这个单独的存储库

为数据仓库提供同样维度数据。

3 ）中央数据仓库。完成转换和准备流程后，数据仓库中的数据通

常会保留在中央或原子层中。在这一层保存所有历史的原子数据以及批

处理运行后的最新实例化数据。该区域的数据结构是根据性能需求和使

用模式来设计和开发的。数据结构的设计元素包括：

①基于性能考虑而设计的业务主键和代理主键之间的关系。

②创建索引和外键以支持维度表。

③用于检测、维护和存储历史记录的变更数据捕获（ Change Data

Capture ， CDC ）技术。

4 ）操作型数据存储（ ODS ）。操作型数据存储是中央持久存储的

一个解决方案，它能支持较低的延迟，因此可以支持业务应用。由于操

作型数据存储包含一个时间窗口的数据而不是全部历史记录，因此可以

比数据仓库有更快地刷新频率。有时，实时数据流以预定义的时间间隔

进入操作型数据存储，实现报告集成和分析。随着时间的推移，随着业

务需求驱动更新频率的增加，以及将实时数据集成到数据仓库技术的不

断发展，许多软件产品已将其操作型数据存储合并到其现有的数据仓库

或数据集市架构中。

5 ）数据集市。数据集市是一种数据存储，通常用于支持数据仓库

环境的展示层，还用于呈现数据仓库的部门级或功能级子集，以便对历

史信息进行集成报表、查询和分析。数据集市面向特定主题域、单个部

门或单个业务流程。它还可以是构成虚拟化数据仓库的基础，合并的数

据集市构成了最终的数据仓库实体。数据集成过程会刷新、更新或扩展

来自持久层各个集市的内容。

6 ）数据立方体（ Cubes ）。存在三种经典的支持在线分析处理系统

（ OLAP ）实现方法：基于关系数据库的、基于多维数据库的及混合型 存储结构的，它们的名称与底层数据库类型有关。

8. 加载处理的方式

数据仓库建设涉及两种主要的数据集成处理类型：历史数据加载和

持续不断的数据更新。历史数据通常只需要加载一次，或者为了处理数

据问题加载有限的几次，然后再也不会加载。 “ 持续不断的数据更新 ” 需

要始终如一地规划和执行，以保证数据仓库中包含最新的数据。

（

1 ）历史数据

数据仓库的一个优势是它可以捕获所存储数据的详细历史记录。有

多种不同的方法来捕捉这些详细信息，想要获取历史数据信息，组织应

该根据需求进行针对性的设计，能够重现时间点的快照与简单地显示当

前状态需要采用两种截然不同的方法。

Inmon 类型的数据仓库建议所有数据存储在单个数据仓库层中。这

一层中存储已清洗过的、标准化的和受管控的原子级数据。通用的集成

和转换层有助于在多个交付实施项目中进行重用，企业级数据模型有助

于数据仓库项目的成功。一旦经过验证，单一数据存储就可以通过星形

架构的数据集市面向不同的数据消费者提供数据。

Kimball 类型的数据仓库建议，数据仓库由包含已清洗过的、标准

化的和受管控数据的部门级数据集市合并而成。数据集市将在原子级别

存储历史记录，由一致性维度表和一致性事实表提供企业级信息。

另外一种方法，称作 Data Vault ，作为数据暂存处理的一部分，同

样进行数据清洗和标准化。历史数据以规范化的原子结构存储，每个维

度定义了代理键（ Surrogate

key ）、主键（

Primary

key ）、备用键

（ Alternate key ）。确保业务键和代理键关系保持不变，进而成为 vault

的次要角色，这就是数据集市的历史。在这里，事实表以原子结构的形

式持续存在。然后，通过数据集市，各种数据消费者可以使用该 vault 。

通过保留 vault 内的历史数据，当后来的增量引入粒度（

grain ）变化时，

可以重新加载事实表。可以对表示层进行虚拟化，促进敏捷增量交付以

及与业务社区的协作开发。最终的实现过程可以采用更传统的星形数据

集市，供生产最终用户消费。

（

2 ）批量变更数据捕获

通常，数据仓库是通过每天晚上的批处理窗口进行一次数据加载服 务。因为不同源系统可能需要不同的变更捕获技术，所以加载过程可以

包含各种变更检测。

数据库日志技术可能是内部开发应用程序的候选技术，因为购买的

供应商应用程序不太可能容忍使用触发器或额外开销进行修改。时间戳

或日志表加载是最常见的技术方式。在处理没有原生时间戳功能的遗留

系统（是的，那些不用数据库的应用程序）或某些批量恢复条件时，会

用到全量加载。

表 11-2 总结了各种变更数据捕获技术之间的差异，包括它们的相对

复杂度和加载效率。重叠列判断源系统的更改与目标环境之间是否存在

数据重复。当重叠的判断是 “Yes” 时，此更改数据可能在目标端已存

在。当删除提示符设置为 “Yes” 时，更改数据方法将跟踪源系统中发生

的任何删除操作，这对于不再使用的到期维度表非常有用。当源系统未

跟踪删除操作时，需要额外的能力来确定它们何时发生（参见第 8

章）。