数据仓库的体系结构共45页

数据库的体系结构数据库是为用户提供信任和可靠性的数据存储和管理系统。

它是一组数据和程序，用于访问和管理这些数据。

数据库体系结构是指数据库系统的总体设计，它定义了数据库的组成部分以及这些部分之间的关系。

下面将介绍数据库的体系结构。

1.模式层模式层指的是数据库模式的描述。

数据库模式是指用于描述数据结构的元数据的集合。

它包括实体，关系和属性。

实体是指定义的一个对象类型（例如，雇员），它包含实体的属性，关系是实体之间的联系，属性是实体的特征。

2.外部层外部层是指数据库的外部视图或用户视图。

视图是表的一种抽象，是一种不实际存储数据的虚表。

用户可以只访问所需的视图，而不需要了解底层的表结构。

这样，数据安全性就得到了保障，因为用户不能直接访问真正的数据。

3.内部层内部层或物理层是指实际存储数据的方式。

它用于将逻辑数据表示转换为物理上存储到磁盘的数据形式。

它包括数据存储结构，数据访问方法和索引等。

在内部层中，有两个关键的组成部分，数据存储和数据访问方法。

a.数据存储数据存储是指在硬盘上实际存储数据的方式。

关系数据库通常以表的形式存储数据。

其他类型的数据库，例如对象数据库，XML数据库，具有不同的数据存储方式。

b.数据访问方法数据访问方法是指访问存储在磁盘上的数据的方式。

关系数据库系统通常使用SQL（结构化查询语言）实现这一点，它允许用户以表格的形式查询和更新数据。

其他类型的数据库可能使用不同的查询语言和访问方法。

4.存储管理器存储管理器是数据库系统的中心组件，它负责管理所有的数据存储和访问。

它包括缓存管理，存储分配和存储访问。

缓存管理用于管理内存中的缓存，存储分配用于管理磁盘上的数据存储分配方式，存储访问用于实现对存储的访问和操作。

总之，数据库的体系结构由四个主要部分组成：模式层，外部层，内部层和存储管理器。

这个体系结构提供了一个可靠的方法来存储和管理数据，并同时保证数据的完整性和安全性。

数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。

在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。

为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。

数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。

数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。

2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。

数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。

3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。

在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。

4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。

5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。

常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。

数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。

6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。

元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。

7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。

数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。

8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。

数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。

所谓的数据仓库架构，我也是第一次听说，改改一些概念，干脆一起来分享一下吧，没准还能成为行业标准，呵呵！该架构主要分为四层结构体系：> ODS层主要负责采集业务系统并保存一定期限内的相关业务数据。

当然也可以满足用户对明细数据的查询要求，姑且也可以算作明细数据仓库。

> 数据仓库层将ODS层经过质量检查、清洗、转换后，形成符合质量要求的公共数据中心。

实际上与ODS层差别不大，都是建立以ER为中心的数据关系，方便以后的数据的聚合。

> 明细数据集市层即前面所说的事实层按主题及KPI指标对数据仓库层数据进行进一步转换，将指标与维度组成数据集市。

这是OLAP 的数据基础。

> 聚合数据集市层即OLAP在明细数据集市层的基础上，提供基于联机分析处理(OLAP)引擎的多维分析能力，解决联机分析功能和决策支持要求。

> 数据展现层按照用户报表要求，提供用户报表界面及预警分发机制。

其中前3层都是属于ETL层的，问题是层次出来了我的疑问也出来了，都是属于那种别人不操心我瞎操心的事。

毕竟算是搞数据库出身的(搞过一些索引和简单的SQL调优)，最关心的还是性能问题。

数据仓库是企业级的数据中心，每天上G的数据的企业不在少数，那么多的层次，使用工具能抽的完数据吗？说实话我实在不信任ETL工具，总感觉他没我写的SQL语句效率高；即使抽的完数据，那么多的层次转换能处理的完吗；即使处理完，如果万一一个环节出现问题，能回退或重新处理吗；处理完后那OLAP该怎么调度啊；数据质量（清洗转换）到底在哪个环节处理；数据质量到底包括哪些东西(除了主外键缺失和NULL值)，兄弟比较愚笨，一直想不明白；不合质量要求的数据如何处理；入库的数据在业务库发生更改怎么办；业务数据没有时间戳怎么办；数据核对和校验工作如何进行；不管工具也好代码也好，到底有没有通用的处理流程(比如维度数据处理，原始业务数据抽取，事实表日结处理)；还有就是到现在也没搞到合适的需求设计文档的模板(如果哪位兄弟有可以帮忙提供一下)。

数据仓库系统架构和数仓分层体系介绍一、数据仓库体系架构公司借助的第三方数据平台，在此平台之上建设数据仓库。

因为第三方平台集成了很多东西，所以省去了不少功夫。

数据仓库的体系架构，无外乎就是数据源、数据采集方式、计算存储系统、数据应用层，这几个方面。

1、数据源：内部数据：如交易数据、会员数据，日志数据，由公司业务系统产生的数据。

外部数据：互联网数据和第三方服务商数据等。

互联网数据就是我们使用爬虫爬取的互联网数据，而第三方数据，一般多指公司合作方产生的数据。

2、采集方式离线采集，包括全量同步和增量同步。

实时采集，顾名思义就是采用实时的策略采集数据，如我们想统计实时的交易数据。

当产生一笔订单存入业务库时，我们可以通过Binlog等多种方式感知数据的变化，把新产生的数据同步的kafka其他消息队列，实时的消费使用数据。

第三方采集，跟公司商务合作的其他公司，他们暴露接口给我们，我们通过接口取数据，当然这只是其中一种方式，不同公司取数据的策略是不一样的。

数据仓库的体系架构图3、存储计算通过集群的分布式计算能力和分布式文件系统，来计算和存储数据。

我们使用的阿里云服务，把业务数据存储到hive中，然后划分为不同的层级，来规划整合数据。

借助分布式文件系统可以存储大数据量的数据，包括久远之前的历史数据。

4、数据应用使用HQL、Mapreduce、SparkSql、UDF函数等多种处理方式，对各种业务数据进行处理，形成一定规范模式的数据。

把这些建模成型的数据提供给外界使用。

如BI应用、挖掘分析、算法模型、可视化大屏系统。

当然最重要的是对数据的管理，数据就是我们的资产，只有管理的有条不紊，使用起来才能得手应心。

我们可以建立数据地图、数据规范、数据质量系统，配置完整的任务调度(如Oozie)。

当然运维方面是必不可少的，如果一个任务失败了，我们需要第一时间知道，这时就需要告警系统。

另外还可以设置角色权限，整个系统有一个最高权限，还有开发权限，访问权限等等，这个需要根据公司需求来做。

数据库的体系结构 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】数据库的体系结构1.三级模式结构数据库的体系结构分为三级：外部级、概念级和内部级（图），这个结构称为数据库的体系结构，有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。

虽然现在DBMS的产品多种多样，在不同的操作系统下工作，但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。

从某个角度看到的数据特性，称为数据视图(Data View)。

外部级最接近用户，是单个用户所能看到的数据特性，单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。

概念级涉及到所有用户的数据定义，也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称概念模式。

内部级最接近于物理存储设备，涉及到物理数据存储的结构，物理存储数据视图的描述称为内模式。

图三级模式结构数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。

它把数据的具体组织留给DBMS去做，用户只要抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储，这样就减轻了用户使用系统的负担。

三级结构之间往往差别很大，为了实现这三个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping)：外模式／模式映象，模式／内模式映象。

这里的模式是概念模式的简称。

数据库的三级模式结构，即数据库系统的体系结构如图所示。

图数据库系统的体系结构2.三级结构和两级映象（1）概念模式概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。

它由若干个概念记录类型组成，还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。

数据按外模式的描述提供给用户，按内模式的描述存储在磁盘中，而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点，并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。

概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节，只有这样，概念模式才能达到物理数据独立性。

概念模式简称为模式。

（2）外模式外模式是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。

它的设计和架构对于数据的有效管理和分析至关重要。

在本文中，我们将详细介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的组成部分、数据仓库的层次结构和数据仓库的实施步骤。

一、数据仓库的组成部分1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件、日志等。

数据源的选择和数据提取的方法取决于企业的需求和数据的特点。

2. 数据提取和转换：数据提取和转换是将数据从数据源中提取出来并进行清洗、转换的过程。

这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。

3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源中提取出来的数据。

常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。

4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于帮助用户理解和使用数据仓库中的数据。

元数据管理包括元数据的收集、存储和维护等过程。

5. 数据访问和查询：数据仓库的用户可以通过各种方式访问和查询数据，包括SQL查询、OLAP分析、报表生成等。

数据访问和查询的方式取决于用户的需求和技术的支持。

二、数据仓库的层次结构数据仓库的层次结构包括三个主要层次：操作型数据层、集成型数据层和决策型数据层。

1. 操作型数据层：操作型数据层是数据仓库的最底层，用于存储企业内部各种操作型数据，包括交易数据、日志数据等。

这些数据通常以原始的、细粒度的形式存储。

2. 集成型数据层：集成型数据层是数据仓库的中间层，用于将操作型数据进行整合和转换，以满足用户的查询和分析需求。

在这一层次上，数据会进行清洗、聚合和转换等处理。

3. 决策型数据层：决策型数据层是数据仓库的最上层，用于存储已经经过整合和转换的数据，供用户进行决策分析和业务报告等。

在这一层次上，数据会根据用户的需求进行汇总、计算和分析等操作。

三、数据仓库的实施步骤1. 确定需求：在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。

数据仓库系统的体系结构数据仓库系统的体系结构⒈引言⑴项目背景⑵目的和范围⑶读者对象⑷术语定义⒉系统总体架构⑴需求分析⑵系统概述⑶系统架构图⒊数据采集与清洗⑴数据源选择⑵数据采集方式⑶数据清洗处理流程⑷数据清洗工具介绍⒋数据存储与管理⑴数据模型设计⑵数据库选择与部署⑶数据存储策略⑷数据备份和恢复方案⒌数据转换与集成⑴数据转换需求分析⑵数据转换工具选择与配置⑶数据集成架构设计⒍数据查询与分析⑴数据查询需求分析⑵查询优化与性能调优⑶数据可视化工具选择与配置⑷数据分析方法介绍⒎安全与权限管理⑴安全需求分析⑵权限管理策略⑶数据加密和身份验证⑷安全审计和日志记录⒏系统运维与监控⑴系统运维策略⑵资源监控和性能调优⑶异常处理和故障恢复⑷系统升级和扩展⒐文档更新与版本控制⑴文档维护责任分工⑵文档更新流程和规范⑶版本控制策略⑷文档发布与传递附件：本文档涉及的附件包括：- 数据源选择评估报告- 数据模型设计文档- 数据清洗工具配置文件- 数据转换规则文档- 查询优化和性能调优报告- 权限管理策略文档- 系统运维日志记录文件- 文档更新记录表法律名词及注释：⒈数据保护法：指对个人数据的保护和隐私权的法律法规。

⒉信息安全法：指维护信息系统安全和网络空间安全的法律法规。

⒊数据隐私法：指保护个人隐私数据的法律法规。

⒋个人信息保护条例：指针对个人信息收集、处理与管理的条例。

数据仓库的基本架构数据仓库（Data Warehouse）是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。

它是企业决策支持系统的重要组成部分，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和战略规划。

数据仓库的基本架构包括以下几个关键组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。

1. 数据源数据源是数据仓库的数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件、传感器等。

数据源可以是结构化数据，如关系型数据库中的表，也可以是非结构化数据，如日志文件、文档等。

数据源的选择和整合是数据仓库建设的第一步，需要根据企业的需求和数据特点进行合理的规划和设计。

2. 数据抽取数据抽取是从数据源中提取数据的过程，可以根据需求选择不同的抽取方式，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。

数据抽取需要考虑到数据的一致性、完整性和准确性，可以使用ETL工具（Extract, Transform, Load）来实现数据的抽取和转换。

3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程，以满足数据仓库的需求。

在数据转换过程中，可以进行数据清洗、数据整合、数据规范化、数据加工等操作，以确保数据的质量和一致性。

数据转换可以使用ETL工具来实现，也可以使用自定义的脚本和程序来完成。

4. 数据加载数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以采用不同的方式，如全量加载、增量加载、增量更新等。

数据加载需要考虑到数据的并发性、可用性和性能，可以使用批量加载、增量加载、实时加载等方式来满足不同的需求。

5. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，可以采用不同的存储结构和技术，如关系型数据库、列式存储、分布式文件系统等。

数据存储需要考虑到数据的容量、性能和可扩展性，可以根据数据的特点和访问需求进行选择和优化。

6. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程，可以通过各种方式进行数据查询、分析和报表生成。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化的数据的系统。

它旨在支持企业决策制定过程，提供准确、一致且易于访问的数据。

数据仓库的基本架构包括以下几个主要组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。

1. 数据源数据源是指数据仓库所需的原始数据的来源。

数据源可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。

数据源可以是关系型数据库、文件、API接口等形式。

2. 数据抽取数据抽取是指从数据源中提取数据并将其导入到数据仓库的过程。

数据抽取可以通过各种方式进行，如全量抽取、增量抽取、定时抽取等。

在数据抽取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性。

3. 数据转换数据转换是指将从数据源中提取的数据进行清洗、整合和转换的过程。

在数据转换过程中，可以对数据进行去重、过滤、格式化、计算等操作，以确保数据的质量和一致性。

数据转换可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现。

4. 数据加载数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以采用批量加载或者实时加载的方式进行。

批量加载是指将数据按批次导入到数据仓库中，适合于数据量较大的情况；实时加载是指将数据实时地导入到数据仓库中，适合于需要及时分析的场景。

5. 数据存储数据存储是指数据仓库中数据的物理存储方式。

数据存储可以采用关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等形式。

关系型数据库适合存储结构化数据，列式数据库适合存储大规模数据，分布式文件系统适合存储非结构化数据。

6. 数据访问数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问数据仓库中的数据。

数据访问可以通过SQL查询、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘等方式进行。

数据访问工具可以提供丰富的数据可视化和分析功能，匡助用户更好地理解和利用数据。

总结：数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问六个主要组件。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。

它提供了一个统一的视图，使得企业可以更好地理解和分析自己的数据。

数据仓库的基本架构是构建和维护一个可靠、高效的数据存储和处理环境，以支持数据仓库的功能和需求。

下面将详细介绍数据仓库的基本架构。

1. 数据采集层数据采集层是数据仓库的起点，它负责从各种源系统中提取数据。

这些源系统可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据供应商。

数据采集层的主要任务是将数据从源系统中提取出来，并进行清洗和转换，以适应数据仓库的需求。

常用的数据采集工具包括ETL（Extract, Transform, Load）工具，它可以自动化地完成数据提取、清洗和转换的过程。

2. 数据存储层数据存储层是数据仓库的核心组成部份，它负责存储和管理从数据采集层获取的数据。

数据存储层通常采用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储数据，例如Oracle、SQL Server等。

在数据存储层中，数据被组织成一系列的表，每一个表代表一个实体或者一个主题。

为了提高查询性能，数据存储层通常会进行数据分区和索引的设计。

3. 数据管理层数据管理层是数据仓库的管理和控制中心，它负责数据仓库的元数据管理、数据质量管理和安全管理等任务。

元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和使用方式等信息。

数据管理层通过维护和管理元数据，使得数据仓库的数据能够被准确地理解和使用。

数据质量管理是保证数据仓库数据质量的过程，它包括数据清洗、数据校验和数据修复等操作。

安全管理是保护数据仓库数据安全的过程，它包括用户权限管理、数据加密和访问控制等措施。

4. 数据访问层数据访问层是数据仓库的用户接口，它负责向用户提供数据查询、分析和报表等功能。

数据访问层可以通过各种方式来实现，例如使用SQL查询语言、OLAP （Online Analytical Processing）工具或者BI（Business Intelligence）工具。

一文讲透数据仓库的分层架构
接下来是数据存储层。

数据存储层是数据仓库中数据的存储位置，通常采用关系数据库、分布式文件系统或NoSQL数据库。

在这个层次上，数据被组织成表格形式，并使用合适的索引和数据结构进行优化，以提供高效的数据访问和查询性能。

然后是数据集成层。

数据集成层是数据仓库的核心，它负责将来自各种不同数据源的数据进行整合和转换，以便进行分析和报表。

在这个层次上，数据被清洗、转换、合并和去重，以确保数据的一致性和统一性。

在数据集成层之上是数据存取层。

数据存取层负责提供给用户和应用程序访问数据的接口和工具。

这个层次上的数据通常是经过加工和预处理的，以提供更方便和有效的数据查询和分析功能。

用户可以通过标准的SQL查询语言、API接口或可视化工具访问和操作数据。

最后是应用层。

应用层是数据仓库系统的最上层，用于支持特定的业务需求和决策支持功能。

在这个层次上，针对不同的业务部门和角色，可以构建各种类型的应用程序和报表，以满足其特定的数据需求。

这些应用程序可以是基于预定义指标的报表、数据挖掘模型、预测模型、在线分析处理（OLAP）工具等。

通过这样的分层架构，数据仓库可以实现以下几个优势：。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它能够支持数据分析、决策支持和业务智能等应用。

一个良好设计的数据仓库架构能够提供高效、可靠的数据存储和访问，以满足企业的分析需求。

一、引言数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件之间的关系和交互方式。

一个典型的数据仓库架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问等组件。

下面将详细介绍每一个组件的功能和特点。

二、数据源数据源是数据仓库的起点，它包括各种类型的数据源，如关系数据库、文件系统、Web服务等。

数据源可以是内部系统产生的数据，也可以是外部数据提供商提供的数据。

数据源需要与数据仓库系统进行连接，以便将数据导入到数据仓库中。

三、数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。

数据抽取可以按照一定的规则和条件进行，以满足数据仓库的需求。

数据抽取可以是全量抽取，也可以是增量抽取。

全量抽取是指将源数据全部导入到数据仓库中，而增量抽取是指只将源数据中的变化部份导入到数据仓库中。

四、数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程。

在数据转换过程中，可以对数据进行过滤、去重、格式转换、计算等操作，以便使数据适应数据仓库的存储和分析需求。

数据转换还可以对数据进行标准化和规范化，以确保数据的一致性和准确性。

五、数据加载数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以按照不同的方式进行，如全量加载、增量加载、实时加载等。

全量加载是指将所有数据一次性加载到数据仓库中，增量加载是指只将新增的数据加载到数据仓库中，实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中。

六、数据存储数据存储是数据仓库中最核心的组件，它负责存储和管理数据。

数据存储可以采用不同的方式，如关系数据库、列式存储、分布式文件系统等。

数据存储需要提供高效的数据存储和访问能力，以满足数据仓库的性能要求。

七、数据访问数据访问是数据仓库中最常用的组件，它负责提供数据查询和分析功能。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它提供了一个可靠的数据源，用于支持企业决策和分析。

数据仓库的基本架构由以下几个关键组件组成：数据源、ETL流程、数据存储、数据访问和报表。

1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它包括内部和外部的数据来源。

内部数据来源可以是企业的各种操作系统、数据库和应用程序，外部数据来源可以是第三方数据提供商、合作伙伴等。

数据源的选择需要考虑数据的完整性、准确性和及时性。

2. ETL流程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中最重要的组件之一。

它负责从数据源中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，最后将数据加载到数据仓库中。

ETL流程通常包括以下几个步骤：- 抽取：从数据源中获取数据，可以使用各种技术和工具，如数据抓取、API调用等。

- 转换：对抽取的数据进行清洗、整合和转换，以满足数据仓库的需求。

这包括数据格式转换、数据合并、数据清洗、数据标准化等。

- 加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用批量加载或增量加载的方式。

3. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件。

数据存储可以分为两个层次：存储层和访问层。

- 存储层：存储层通常使用关系型数据库或列式数据库来存储数据。

关系型数据库适用于事务处理和复杂查询，而列式数据库适用于大规模数据分析。

- 访问层：访问层是用户访问数据仓库的接口，它可以提供多种访问方式，如SQL查询、OLAP（联机分析处理）分析、数据挖掘等。

4. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程。

数据仓库可以提供多种数据访问方式，如查询、报表、分析和挖掘。

用户可以使用SQL查询语言来查询数据，也可以使用OLAP工具进行多维分析。

此外，数据仓库还可以提供报表和可视化工具，帮助用户更好地理解和分析数据。

5. 报表报表是数据仓库中的重要组成部分，它用于向用户展示数据仓库中的信息。

报表可以是静态的，也可以是动态的。

静态报表是预先定义好的，用户只能查看其中的数据。

数据仓库的体系结构（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。

通常包括企业内部信息和外部信息。

内部信息包括存放于数据库管理系统中的各种业务处理数据和各类文档数据。

外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。

（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。

数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。

数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。

要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。

针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。

数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

（3）OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。

其具体实现可以分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。

ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

（4）前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。

其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

数据库体系结构数据库如何处理一个查询当应用程序向PostgreSQL系统提交一个查询时，一般要经过五个阶段：联接阶段一旦建立起来一个联接，客户端进程就可以向后端服务器进程发送查询了。

查询是通过纯文本传输的，也就是说在前端不做任何分析处理。

服务器分析查询，创建执行规划，执行该规划并且通过已经建立起来的联接把检索出来的记录返回给客户端。

分析阶段解析器的功能就其目的性来说，就是检查从应用程序（客户端）发送过来的查询，核对语法并创建一个查询分析树（querytree）。

重写阶段重写系统是一个位于分析器阶段和规划器/优化器之间的模块。

它接收分析阶段来的查询树且搜索任何应用到查询树上的规则，（规则存储在系统表里）并根据给出的规则体进行转换。

重写系统的一个应用就是实现视图。

当一个查询访问一个视图时（也就是说，一个虚拟表），重写系统改写用户的查询，使之成为一个访问在视图定义里给出的基本表的查询。

优化阶段规划器/优化器的任务是创建一个优化了的执行规划。

它首先合并对出现在查询里的关系进行扫描和连接所有可能的方法。

这样创建的所有路径都导致相同结果，而优化器的任务就是计算每个路径的开销并且找出开销最小的那条路径。

执行阶段接受规划器/优化器传过来地查询规划然后递归地处理它，抽取所需要的行集合。

执行器就是对应于上面所提到的查询引擎中的执行处理客户端发来的请求（Executor），它是查询引擎的核心模块。

执行器实际上是一个需求－拉动地流水线机制。

每次调用一个规划节点地时候，它都必须给出更多的一个行，或者汇报它已经完成行的传递。

针对不同的SQL查询类型，执行器会有不同的执行方案，而这些方案的选择是按照执行器机制进行的。

数据库总体架构图PostgreSQL的总体架构图●Postmaster：它主要负责在客户端第一次发送请求给服务器的时候建立一个服务器端进程。

也就是上图中的Listener。

●Listener：也就是每个客户端对应的服务器端进程，它的主要作用是和客户端进行通信，获取客户端的sql语句，并把查询结果返回给客户端。