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数据仓库的基本概念

发布于: 2021 年 05 月 06 日

数据仓库概念:


​ 英文名称为 Data Warehouse,可简写为 DW 或 DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。


​ 数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。


基本特征:


​ 数据仓库是面向主题的(Subject-Oriented )、集成的(Integrated)、非易失的(Non-Volatile)和时变的(Time-Variant )数据集合,用以支持管理决策。


  • 面向主题:


传统数据库中,最大的特点是面向应用进行数据的组织,各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念,是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

操作型处理(传统数据)对数据的划分并不适用于决策分析。而基于主题组织的数据则不同,它们被划分为各自独立的领域,每个领域有各自的逻辑内涵但互不交叉,在抽象层次上对数据进行完整、一致和准确的描述。一些主题相关的数据通常分布在多个操作型系统中。


  • 集成性:


通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据,这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。

数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前,必然要经过统一与综合,这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步,所要完成的工作有:

(1)要统一源数据中所有矛盾之处,如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致,等等。

(2)进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成,但许多是在数据仓库内部生成的,即进入数据仓库以后进行综合生成的。

下图说明一个保险公司综合数据的简单处理过程,其中数据仓库中与“保险” 主题有关的数据来自于多个不同的操作型系统。这些系统内部数据的命名可能不同,数据格式也可能不同。把不同来源的数据存储到数据仓库之前,需要去除这些不一致。


  • 非易失性(不可更新性)


操作型数据库主要服务于日常的业务操作,使得数据库需要不断地对数据实时更新,以便迅速获得当前最新数据,不至于影响正常的业务运作。在数据仓库中只要保存过去的业务数据,不需要每一笔业务都实时更新数据仓库,而是根据商业需要每隔一段时间把一批较新的数据导入数据仓库。

数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容,是不同时点的数据库快照的集合,以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。

数据非易失性主要是针对应用而言。数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘,一旦数据进入数据仓库以后,一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少。因此,数据经加工和集成进入数据仓库后是极少更新的,通常只需要定期的加载和更新。


  • 时变性


数据仓库包含各种粒度的历史数据。数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况,挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据,但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况,当业务变化后,挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新,以适应决策的需要。从这个角度讲,数据仓库建设是一个项目,更是一个过程 。数据仓库的数据随时间的变化表现在以下几个方面。

(1) 数据仓库的数据时限一般要远远长于操作型数据的数据时限。

(2) 操作型系统存储的是当前数据,而数据仓库中的数据是历史数据。

(3) 数据仓库中的数据是按照时间顺序追加的,它们都带有时间属性。

1.1 数据仓库与数据库的区别

​ 数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。


​ 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段,主要用于操作型处理。


​ 分析型处理,叫联机分析处理 OLAP(On-Line Analytical Processing)一般针对某些主题的历史数据进行分析,支持管理决策。


​ 首先要明白,数据仓库的出现,并不是要取代数据库。数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据。


​ 数据库设计是尽量避免冗余,一般针对某一业务应用进行设计,比如一张简单的 User 表,记录用户名、密码等简单数据即可,符合业务应用,但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余,依照分析需求,分析维度、分析指标进行设计。


​ 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。


​ 以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台,客户在银行做的每笔交易都会写入数据库,被记录下来,这里,可以简单地理解为用数据库记账。数据仓库是分析系统的数据平台,它从事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一个月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区就有必要设立 ATM 了。


​ 显然,银行的交易量是巨大的,通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就要求时效性,客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的,它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的,汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。


​ 数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。

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专注于大数据技术研究 2020.11.10 加入

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