数据仓库概述(doc 26页)

数据仓库
数据仓库概述
随着计算机技术的飞速发展和企业界不断提出新的需求，数据仓库技术应运而生。传统的数据库技术是单一的数据资源，即数据库为中心，进行从事事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。近年来，随着计算机应用，,网络计算，开始向两个不同的方向拓展，一是广度计算，一是深度计算，广度计算的含义是把计算机的应用范围尽量扩大，同时实现广泛的数据交流，互联网就是广度计算的特征，另一方面就是人们对以往计算机的简单数据操作，提出了更高的要求，希望计算机能够更多的参与数据分析与决策的制定等领域。特别是数据库处理可以大致地划分为两大类：操作型处理和分析型处理（或信息型处理）。这种分离，划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限，从而由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为一种新环境：体系化环境。
　　数据库系统作为数据管理手段，从它的诞生开始，就主要用于事务处理。经过数十年的发展，在这些数据库中已经保存了大量的日常业务数据。传统的业务系统一般是直接建立在这种事务处理环境上的。随着技术的进步，人们试图让计算机担任更多的工作，而数据库技术也一直力图使自己能胜任从事务处理、批处理到分析处理的各种类型的信息处理任务。后来人们逐渐认识到，在目前的计算机处理能力上，根本无法实现这种功能，而且，另一方面，事物处理和分析处理具有极不相同的性质，直接使用事务处理环境来支持决策是行不通的。
　　事务处理环境不适宜DSS应用的原因主要有以下五条：
　　（1）事务处理和分析处理的性能特性不同。
　　在事务处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短；在分析处理环境中，用户的行为模式与此完全不同，某个DSS应用程序可能需要连续几个小时，从而消耗大量的系统资源。将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。
　　（2）数据集成问题。
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