數據倉庫概述(doc 26頁)

數據倉庫
數據倉庫概述
隨著計算機技術的飛速發展和企業界不斷提出新的需求，數據倉庫技術應運而生。傳統的數據庫技術是單一的數據資源，即數據庫為中心，進行從事事務處理、批處理到決策分析等各種類型的數據處理工作。近年來，隨著計算機應用，,網絡計算，開始向兩個不同的方向拓展，一是廣度計算，一是深度計算，廣度計算的含義是把計算機的應用範圍盡量擴大，同時實現廣泛的數據交流，互聯網就是廣度計算的特征，另一方麵就是人們對以往計算機的簡單數據操作，提出了更高的要求，希望計算機能夠更多的參與數據分析與決策的製定等領域。特別是數據庫處理可以大致地劃分為兩大類：操作型處理和分析型處理（或信息型處理）。這種分離，劃清了數據處理的分析型環境與操作型環境之間的界限，從而由原來的以單一數據庫為中心的數據環境發展為一種新環境：體係化環境。
　　數據庫係統作為數據管理手段，從它的誕生開始，就主要用於事務處理。經過數十年的發展，在這些數據庫中已經保存了大量的日常業務數據。傳統的業務係統一般是直接建立在這種事務處理環境上的。隨著技術的進步，人們試圖讓計算機擔任更多的工作，而數據庫技術也一直力圖使自己能勝任從事務處理、批處理到分析處理的各種類型的信息處理任務。後來人們逐漸認識到，在目前的計算機處理能力上，根本無法實現這種功能，而且，另一方麵，事物處理和分析處理具有極不相同的性質，直接使用事務處理環境來支持決策是行不通的。
　　事務處理環境不適宜DSS應用的原因主要有以下五條：
　　（1）事務處理和分析處理的性能特性不同。
　　在事務處理環境中，用戶的行為特點是數據的存取操作頻率高而每次操作處理的時間短；在分析處理環境中，用戶的行為模式與此完全不同，某個DSS應用程序可能需要連續幾個小時，從而消耗大量的係統資源。將具有如此不同處理性能的兩種應用放在同一個環境中運行顯然是不適當的。
　　（2）數據集成問題。
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