数据仓库架构及原理,数据仓库的四个层次体系结构有哪些

1,数据仓库的四个层次体系结构有哪些2,数据仓库的体系结构如何分别实现什么功能3,怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构4,数据仓库的技术结构有哪些5,oracle数据库的结构是什么1,数据仓库的四个层次体系结构有哪些 我是来看评论的分别是数据源、数据的存储与管理、联机分析处理服务器、前端工具。
2,数据仓库的体系结构如何分别实现什么功能 dal数据访问层:主要看你的数据层里面有没有包含逻辑处理,实际上他的各个函数主要完成对各个对数据的操作。bll业务逻辑层:主要负责对数据层的操作。也就是说把一些数据层的操作进行组合。ui表示层:主要对用户的请求接受,以及数据的返回,为客户端提供应用程序的访问,比如界面等。表示层
3,怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构 是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于rdbms中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等;数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。olap服务器对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。其具体实现可以分为:rolap(关系型在线分析处理)、molap(多维在线分析处理)和holap(混合型线上分析处理)。rolap基本数据和聚合数据均存放在rdbms之中;molap基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;holap基本数据存放于rdbms之中,聚合数据存放于多维数据库中。 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类,技术元数据和商业元数据。技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。包括:数据源信息;数据转换的描述;数据仓库内对象和数据结构的定义;数据清理和数据更新时用的规则;源数据到目的数据的映射;用户访问权限,数据备份历史记录,数据导入历史记录,信息发布历史记录等。商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括:业务主题的描述,包含的数据、查询、报表;元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录(informationdirectory),这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心,数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据,用户通过他来了解和访问数据。 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,这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。国外知名的garnter关于数据集市产品报告中,位于第一象限的敏捷商业智能产品有qlikview, tableau和spotview,都是全内存计算的数据集市产品,在大数据方面对传统商业智能产品巨头形成了挑战。国内bi产品起步较晚,知名的敏捷型商业智能产品有powerbi, 永洪科技的z-suite,smartbi,finebi商业智能软件等,其中永洪科技的z-data mart是一款热内存计算的数据集市产品。国内的德昂信息也是一家数据集市产品的系统集成商。 为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具;应用开发工具;管理信息系统(eis)工具;在线分析(olap)工具;数据挖掘工具
4,数据仓库的技术结构有哪些 ? (一)数据源 是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 rdbms 中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等; (二)数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。 (三)olap(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。其具体实现可以分为:rolap(关系型在线分析处理)、molap(多维在线分析处理)和 holap(混合型线上分析处理)。rolap 基本数据和聚合数据均存放在 rdbms 之中;molap 基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;holap 基本数据存放于rdbms 之中,聚合数据存放于多维数据库中。 (四)前端工具 主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对 olap 服务器,报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。 ----------------------------- 由安信公司历经 4 年研发的监测数据管理平台,采用独创的技术架构,在 b/s 架构上融入 c/s 模式,囊括了实验室管理系统、监测站办公自动化、监测站综合业务管理系统、监测数据上报系统等诸多系统,把各个系统有机融合在一起,不同的业务科室展现不同工作页面,内部却又实现了数据共享。 系统页面简单大方,操作轻松方便,在不增加实验室工作量的情况下,能够让监测数据进入系统中,原始记录单等诸多实验室报表可协助生成(不完全生成,需人工签字),随后科室比如质控、综合、主管领导即可对数据进行多层次利用查询,并自动生成各类监测报表。 系统采用流程化工作模式,对不同监测任务实施不同工作流,保证工作的科学和严谨,对于单位内部职工每天待办事宜清晰显示,让内部职工对每天工作都一目了然。系统工作流程可自由配置,工作单可根据按照配置流转相应单位,并且可以对工作流程进行追踪查询,作为领导可以查看到每一项安排工作的流转情况、完成情况和监测结果。 系统支持短信功能,对于领导等科室一些紧急任务可在系统下达后,立刻用短信通知相应工作人员,对于单位紧急通知等也可以进行短信通知,让监测站的工作更加快捷高效。 系统提供深层次数据挖掘功能,能够根据监测数据,快速提供某监测点的多方位数据,比如历年来某月cod 的监测数据变化,几年来某项监测数据的月平均值变化等等,为监测站领导决策提供科学依据。 系统生成报表功能强大,除自身已包含众多报表外,可迅速生成 word 下各种客户要求的监测报表,并且查阅维护方便。 系统作为平台拓展性强,可以融合其他系统与平台上,并且后期功能升级方便不影响前期功能。 目前系统已经在多个地 方监测站运行,从使用效果来看是比较实用的。 5,oracle数据库的结构是什么 oracle数据库的体系结构包括四个方面:数据库的物理结构、逻辑结构、内存结构及进程。1. 物理结构物理数据库结构是由构成数据库的操作系统文件所决定,oracle数据库文件包括:数据文件(data file) 数据文件用来存储数据库中的全部数据,例如数据库表中的数据和索引数据.通常以为*.dbf格式,例如:usercims.dbf 。日志文件(redo log file) 日志文件用于记录数据库所做的全部变更(如增加、删除、修改)、以便在系统发生故障时,用它对数据库进行恢复。名字通常为log*.dbf格式,如:log1cims.dbf,log2cims.dbf 。控制文件(control file) 每个oracle数据库都有相应的控制文件,它们是较小的二进制文件,用于记录数据库的物理结构,如:数据库名、数据库的数据文件和日志文件的名字和位置等信息。用于打开、存取数据库。名字通常为ctrl*ctl 格式,如ctrl1cims.ctl。配置文件 配置文件记录oracle数据库运行时的一些重要参数,如:数据块的大小,内存结构的配置等。名字通常为init*.ora 格式,如:initcims.ora 。2 逻辑结构oracle数据库的逻辑结构描述了数据库从逻辑上如何来存储数据库中的数据。逻辑结构包括表空间、段、区、数据块和模式对象。数据库的逻辑结构将支配一个数据库如何使用系统的物理空间.模式对象及其之间的联系则描述了关系数据库之间的设计.一个数据库从逻辑上说是由一个或多个表空间所组成,表空间是数据库中物理编组的数据仓库,每一个表空间是由段(segment)组成,一个段是由一组区(extent)所组成,一个区是由一组连续的数据库块(database block)组成,而一个数据库块对应硬盘上的一个或多个物理块。一个表空间存放一个或多个数据库的物理文件(即数据文件).一个数据库中的数据被逻辑地存储在表空间上。表空间(tablespace) oracle数据库被划分为一个或多个称为表空间的逻辑结构,它包括两类表空间,system表空间和非system表空间,其中,system表空间是安装数据库时自
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