数据仓库有哪些架构

发布时间：2025-09-21 03:51:47 阅读量： 0 来源： 互联网转载

数据仓库的架构主要有的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。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）。

一、数据仓库的数据来源

对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。

二、数据仓库的数据存储

源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下：

(1)为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；

(2)为什么要存细节数据？细节数据是必需的，数据仓库的分析需求会时刻变化，而有了细节数据就可以做到以不变应万变，但如果我们只存储根据某些需求搭建起来的数据模型，那么显然对于频繁变动的需求会手足无措；

(3)为什么要面向主题？面向主题是数据仓库的第一特性，主要是指合理地组织数据以方面实现分析。对于源数据而言，其数据组织形式是多样的，像点击流的数据格式是未经优化的，前台数据库的数据是基于OLTP操作组织优化的，这些可能都不适合分析，而整理成面向主题的组织形式才是真正地利于分析的，比如将点击流日志整理成页面（Page）、访问（Visit或Session）、用户（Visitor）三个主题，这样可以明显提升分析的效率。

三、数据仓库的结构

数据的聚合

这里的聚合数据指的是基于特定需求的简单聚合（基于多维数据的聚合体现在多维数据模型中），简单聚合可以是网站的总Pageviews、Visits、Unique Visitors等汇总数据，也可以是Avg. time on page、Avg. time on site等平均数据，这些数据可以直接地展示于报表上。

多维数据模型

多维数据模型提供了多角度多层次的分析应用，比如基于时间维、地域维等构建的销售星形模型、雪花模型，可以实现在各时间维度和地域维度的交叉查询，以及基于时间维和地域维的细分。所以多维数据模型的应用一般都是基于联机分析处理（Online Analytical Process, OLAP）的，而面向特定需求群体的数据集市也会基于多维数据模型进行构建。

业务模型

这里的业务模型指的是基于某些数据分析和决策支持而建立起来的数据模型，比如我之前介绍过的用户评价模型、关联推荐模型、RFM分析模型等，或者是决策支持的线性规划模型、库存模型等；同时，数据挖掘中前期数据的处理也可以在这里完成。

数据仓库有哪些架构

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