資料倉儲需要什麼技術

資料倉儲技術(Data Warehousing)是基於資訊系統業務發展的需要，基於資料庫系統技術發展而來，並逐步獨立的一系列新的應用技術。資料倉儲主要有兩大技術：OLTP和OLAP，我們來分析：

一、OLTP和OLAP

# OLTP的全名為Online Transaction Processing, OLTP主要用傳統的關係型資料庫來進行交易處理。 OLTP最核心的需求是單一記錄的高效快速處理，索引技術、分庫分錶等最根本的訴求就是解決此問題。

OLAP的全名是Online Analytical Processing，OLAP能夠處理和統計大量的數據，不像OLTP數據庫需要考慮數據的增刪改查和並發控制等，OLAP數據一般只需要處理數據查詢請求，數據導入批量導入的，因此透過列存儲，列壓縮和位圖索引等技術可以大大加快響應請求的速度。

二、OLTP與OLAP資料的簡單比較

#三、資料倉儲邏輯架構設計

離線資料倉儲通常基於維度建模理論來構建，離線資料倉儲通常從邏輯上進行分層，分詞主要出於以下考慮：######1、隔離性：使用者使用的應該是數據團隊精心加工後的數據，而不是來自於業務系統的原始數據，這樣做的好處一是，用戶使用的是精心準備過的、規範的、乾淨的、從業務視角的數據。非常容易理解和使用。二是如果上游業務系統發生變革甚至重構（例如表格結構、欄位、業務意義等），資料團隊會負責處理所有這些變化，最小化對下游使用者的影響。 ######2、性能和可為維護性： 專業的人做專業的事，數據分層使得數據的加工基本上都在數據團隊，從而相同的業務邏輯不用重複執行，節省了相應的存儲和計算開銷。此外資料分層也使得資料倉儲的維護變得清晰且便捷，每層只負責各自的任務，某層的資料加工出現問題，只需要修改該層即可。 ######3、規範：對一個公司和組織來說，數據的口徑非常重要，大家談論一個指標的時候，必須基於一個明確的、公認i的口徑，此外表、字段以及指標必須進行規範。 ######4、ODS層：資料倉儲來源系統的資料表通常會原封不動地儲存一份，這稱為ODS（Operation Data Store）層, ODS層也常會被稱為準備區（ Staging area）,它們是後續資料倉儲層（即基於Kimball維度建模產生的事實表和維度表層，以及基於這些事實表和明細表加工的匯總層資料）加工資料的來源，同時ODS層也儲存著歷史的增量資料或全量資料。 ######5、DWD和DWS層：資料倉儲明細層（Data Warehouse Detail ， DWD）和資料倉儲匯總層（Data Warehouse Summary, DWS）是資料倉儲的主題內容。 DWD和DWS層的資料是ODS層經過ETL清洗、轉換、載入產生的，而且它們通常都是基於Kimball的維度建模理論來建構的，並透過一致性維度和資料匯流排來保證各個子主題的維度一致性。 ######6、應用層（ADS）：應用層主要是各個業務放或部門基於DWD和DWS建立的資料集市(Data Mart，DM)，資料集市DM是相對於DWD和DWS的資料倉儲（Data Warehouse, DW）來說的。一般來說，應用層的資料來自DW層，但原則上不允許直接存取ODS層。此外，相較於DW層，應用層只包含部門或因為方自己關心的明細層和總計層資料。 ###

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