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数据仓库技术的搭建步骤与流程随着企业数据量的不断增长，数据仓库成为了统一管理与分析数据的关键工具。
数据仓库技术的搭建对于企业的决策和业务发展有着重要的影响。
本文将论述数据仓库技术的搭建步骤与流程，以帮助读者更好地了解数据仓库的建设过程。
一、需求分析与规划任何一个成功的项目都需要有明确的目标和规划。
在数据仓库的搭建过程中，首先需要进行需求分析与规划。
这一阶段需要与业务部门密切合作，了解业务需求和数据要求。
通过与各个业务部门的沟通，明确数据仓库的目标、范围和可行性。
同时，也需要进行技术评估，了解现有技术框架和平台的状况，以便制定出合理的规划。
二、数据采集与清洗在数据仓库技术的搭建过程中，数据采集与清洗是非常关键的一步。
数据采集需要确保从各个业务系统中收集到全面、准确的数据。
这一步骤中需要注意数据源的选择、数据采集的频率以及数据的传输和存储安全等问题。
同时，对于采集到的数据还需要进行清洗和预处理，以保证数据的质量和一致性。
这一步骤的完成将为后续的数据建模和处理奠定基础。
三、数据建模与设计数据建模与设计是数据仓库搭建的核心环节。
它包括了维度模型的设计，定义数据仓库中的事实表和维度表，以及确定维度和指标等。
通过数据建模与设计，可以更好地理解和组织业务数据，形成数据仓库的结构和架构。
同时，还需要考虑数据的规模和增长预测，确保数据仓库的可扩展性和性能。
四、数据抽取、转换与加载(ETL)数据仓库的搭建离不开ETL(Extract-Transform-Load)过程。
ETL是将源系统的数据抽取到数据仓库中，经过必要的转换和清洗操作后进行加载的过程。
这一步骤需要设计和编写相应的ETL程序，确保数据的准确性、一致性和及时性。
同时，需要考虑数据的增量抽取和历史数据的处理，以满足数据分析和报表需求。
五、数据仓库的部署和维护在数据仓库技术的搭建完成后，还需要进行部署和维护工作。
数据仓库的部署包括硬件和软件环境的搭建，以及数据仓库的安装和配置。
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用随着互联网技术的快速发展和应用，数据分析市场也变得越来越重要。
数据分析是一个灵活的工具，可帮助企业了解客户，了解市场趋势，预测未来发展趋势，掌握最佳业务决策，并且可以在这些信息的基础上制定更好的营销策略，提高公司生产和战略决策的效率。
而数据仓库是支持数据分析的核心设施，因为该设施具备存储、管理和分析海量数据的功能。
本文将重点介绍数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用。
数据仓库的定义数据仓库是企业信息系统（EIS）中一个用于存储、管理和分析大量数据的集成和静态数据存储。
该存储器抽取有用的数据（数据集）从多个源头，而后将这些数据进行处理、存储和管理。
数据仓库中存储的数据使用的是主题或内容相关，而不是与实时业务过程相关的数据。
数据仓库比数据集更加灵活，通常会按数据主题建立，从而方便数据访问、交互分析和应用查询。
多维数据分析的定义多维数据分析（MDA）是一个非常重要的数据分析技术，可以通过将数据组织成多维数据模型来为用户展示基于多个维度数据的深入见解。
这些维度可以是时间、地理位置、产品等方面。
多维数据分析是一种适合分析特定主题或追踪业务流程变化的数据分析技术。
多维数据模型的定义多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一，它以多维数组形式组织数据，以满足决策支持要求。
多维数据模型包括一些维度、指标和层次结构。
维度是数据集中最基本的部分，它表示数据的类别或主题。
例如，日期和产品都是通常用于多维数据模型中的维度。
指标是用于衡量数据的变量，而层次结构描述了维度之间的关系。
多维数据分析技术的应用多维数据分析技术可以帮助企业更有效地利用数据仓库中的数据，并且进行更深入的分析和研究。
例如，在零售行业中，多维数据分析技术可以帮助企业了解其客户的购买习惯和趋势，预测未来市场需求，更好地制定销售策略。
在健康医疗领域，多维数据分析技术可以帮助研究者了解疾病流行趋势，预测未来疾病爆发和扩散的可能性，并提供治疗方案等。
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术是一种用于帮助企业集成、存储和分析大量数据的技术。
这种技术主要基于数据库系统技术发展而来，逐步形成了一系列独立的新应用技术。
通过数据仓库技术，大量的数据可以从不同的数据源中提取、转换并加载到一个数据存储库中。
然后，对这些数据进行多维分析和报告，以帮助企业做出更明智的商业决策。
数据仓库是一个为企业提供决策支持的数据存储系统，可以提供包括历史数据、实时数据、汇总数据等在内的所有类型的数据支持。
数据仓库的架构通常采用星型模型或雪花模型，以方便进行多维分析和查询。
此外，数据仓库技术还可以帮助企业提高数据质量，通过对收集到的数据进行清理和转换，提高数据的质量和准确性。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅数据仓库相关书籍或咨询该领域专业人士。
数据仓库的技术要求
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数据仓库的技术要求
一、基础技术
1、硬件要求：数据库存储服务器应采用高性能的服务器，具有足够的内存容量和IO性能；
2、存储层：采用磁盘阵列等存储技术，支持高容量的数据存储、高IO性能等；
3、数据库层：采用Oracle、MySQL等主流数据库，支持多用户访问；
4、数据交换技术：支持从关系型数据库、文件系统、外部数据源进行数据传输，以满足数据采集、清洗等功能的需要；
5、数据挖掘技术：支持关联规则挖掘、分类、回归、聚类等算法，帮助分析系统挖掘出数据仓库中隐藏的关联及模式；
二、数据仓库技术
1、数据模型：支持多维结构的数据模型，通过分层存储、元数据管理、维度管理等技术，实现高效的数据分析及查询；
2、数据集成技术：支持多数据源的集成，实现对不同数据源的快速访问，支持多种格式的数据转换及ETL技术；
3、查询及分析技术：支持OLAP、SQL等多种查询及分析技术，满足用户的复杂分析需要；
4、数据可视化技术：采用数据可视化技术，更直观的将复杂的
数据模型及分析结果展现出来，便于用户阅读；
5、安全技术：采用数据加密、数据审计、灾难恢复等技术保障数据安全，支持多级用户权限管理；
6、元数据管理：支持元数据的抽取分析，帮助用户更快的完成数据集成及元数据的管理。
数据仓库实施计划一、数据仓库实施计划的项目/任务概述数据仓库实施可不像玩游戏那么简单轻松，但也不是啥特别难搞的超级大难题。
就是要把各种各样的数据集中起来，存到一个特殊的地方，就像把宝贝都收集到一个大宝箱里。
这个大宝箱可厉害了，能让公司或者啥组织方便地找到想要的数据，还能对数据进行分析啥的。
二、目标设定1. 把数据都规整得明明白白。
要让数据不再是乱成一团麻的状态，就像整理房间一样，把数据按照一定的规则摆放好。
2. 提高数据查询的速度。
不能让找个数据等半天，要像闪电侠一样快，一点查询，数据就立马出现在眼前。
3. 能更好地支持决策。
公司的大佬们做决定的时候，能从这个数据仓库里拿到有用的信息，就像有个超棒的军师在旁边给出主意。
三、行动步骤1. 需求调研找各个部门的小伙伴聊天，问问他们平时都需要啥样的数据，怎么用这些数据的。
比如说销售部门的小伙伴，就问问他们是想知道每个月的销售额，还是不同地区的销售情况之类的。
把大家的需求都写下来，整理成一个清单。
这个清单就像我们去超市的购物清单一样，按照这个清单来收集数据。
2. 数据收集从各种数据源里把数据找出来。
数据源可多了，像公司的数据库、各种表格文件啥的。
就像在树林里找蘑菇一样，到处去翻翻看哪里有我们要的数据。
在收集数据的时候，要注意数据的质量。
要是数据是错的或者不完整的，那就像用坏了的零件组装机器一样，肯定不行。
3. 数据清洗把收集来的数据里那些脏东西去掉。
比如说有些数据重复了，有些数据格式不对，都要处理好。
这就像洗菜一样，把烂叶子、泥土啥的都弄掉，留下干净的菜。
对于缺失的数据，要想办法补上。
可以根据其他相关数据推测，或者找相关人员再核实一下。
4. 数据存储选择合适的存储方式。
是用传统的关系型数据库呢，还是新兴的非关系型数据库，这可得好好考虑考虑。
就像选择住房子，是住公寓还是住别墅，各有各的优缺点。
设计好数据仓库的架构，让数据能有条理地存进去。
就像盖房子要先设计好图纸一样，数据仓库的架构就是这个图纸。
数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势数据库技术及应用数据库技术的发展趋势在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而数据库技术则是管理和利用这些数据的关键。
随着技术的不断进步和业务需求的日益复杂，数据库技术也在不断发展和演进。
本文将探讨数据库技术的一些主要发展趋势，帮助我们更好地理解和应对未来数据管理的挑战与机遇。
一、云数据库的兴起云计算的普及给数据库技术带来了重大变革。
云数据库具有诸多优势，使其成为越来越多企业的选择。
首先，云数据库提供了灵活的可扩展性。
企业可以根据业务的增长或收缩，轻松地调整数据库的资源配置，避免了传统本地部署中硬件资源闲置或不足的问题。
其次，云数据库降低了运维成本。
云服务提供商负责数据库的管理、维护和升级，企业无需投入大量人力和物力进行基础设施的建设和维护。
再者，云数据库具备高可用性和容错性。
云提供商通常在多个数据中心部署数据副本，确保在发生故障时能够快速恢复服务，保障业务的连续性。
然而，云数据库也面临一些挑战，如数据安全和隐私问题、网络延迟等。
但随着技术的不断完善，这些问题将逐步得到解决。
二、大数据与数据库的融合随着大数据时代的到来，数据的规模、种类和处理速度都有了巨大的增长。
传统的数据库技术在处理海量、多样化的数据时面临着挑战，因此大数据技术与数据库的融合成为必然趋势。
大数据技术如 Hadoop、Spark 等，能够处理大规模的结构化、半结构化和非结构化数据。
数据库技术则在数据的一致性、事务处理和复杂查询方面具有优势。
将两者结合，可以构建更强大的数据处理平台，满足企业对大数据分析和实时处理的需求。
例如，在电商领域，通过融合大数据和数据库技术，可以实时分析用户的购买行为、浏览记录等数据，为用户提供个性化的推荐服务，同时也能对库存管理、供应链优化等业务进行精准决策。
三、数据仓库与数据湖的协同发展数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储架构，它们在数据管理中发挥着不同的作用。
(wms)技术技术方法和路线WMS技术方法和路线随着物流业务的不断发展，仓储管理系统（WMS）的重要性也日益凸显。
WMS是指通过信息技术手段对仓库内的物流活动进行管理和控制的系统。
本文将介绍WMS技术的方法和路线，旨在帮助读者更好地了解和应用WMS技术。
一、WMS技术方法1. 数据采集：WMS技术首先需要进行数据采集，包括仓库内物料的种类、数量、位置等信息。
常用的数据采集方法包括条形码扫描、RFID识别等技术手段。
通过数据采集，可以实时准确地获取仓库内物料的状态和位置信息。
2. 数据管理：WMS技术通过数据管理来对采集到的数据进行整理和分类。
常见的数据管理方法包括数据清洗、数据仓库、数据挖掘等技术手段。
通过数据管理，可以对仓库内的物料进行分类、统计和分析，为后续的决策提供依据。
3. 作业规划：WMS技术可以根据仓库的需求和特点，对作业进行规划和优化。
作业规划包括仓库布局、货位规划、作业路径规划等方面。
通过作业规划，可以提高仓库作业效率，降低作业成本。
4. 作业执行：WMS技术可以对仓库作业进行实时监控和控制。
作业执行包括物料的入库、出库、移库等操作。
通过作业执行，可以实现仓库作业的自动化和智能化，提高作业准确性和效率。
5. 信息反馈：WMS技术可以实时反馈仓库作业的情况和结果。
信息反馈包括作业进度、异常情况等方面。
通过信息反馈，可以及时发现问题并采取措施，提高仓库的响应能力和服务质量。
二、WMS技术路线1. 建立基础设施：WMS技术的应用需要建立相应的基础设施，包括硬件设备和软件系统。
硬件设备包括服务器、网络设备、扫描枪等；软件系统包括WMS软件、数据库等。
建立基础设施是WMS 技术应用的前提和基础。
2. 进行需求分析：在应用WMS技术前，需要进行需求分析，明确仓库管理的目标和需求。
需求分析包括仓库规模、作业流程、数据管理等方面。
通过需求分析，可以确定WMS技术的具体应用场景和功能模块。
3. 技术选型：根据需求分析的结果，选择适合的WMS技术。
数据仓库与数据挖掘的应用与技术数据在现代社会扮演着至关重要的角色，企业和组织需要对大量的数据进行收集、存储、管理和分析，以从中提取有价值的信息和洞察力。
为了实现这一目的，数据仓库和数据挖掘成为了不可或缺的工具。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘的应用与技术，以及它们在实际中的价值。
首先，我们先来了解数据仓库。
数据仓库是一个高度集成的数据存储库，用于整合和存储来自多个不同源的大量数据。
它通过将各种数据源的数据进行标准化和清洗，将数据集中存储在一个地方，以便进行分析和决策。
数据仓库的设计需要考虑到数据的完整性和一致性，以保证数据的质量。
它还提供了灵活性和可扩展性，使用户能够按照自己的需求进行自定义查询和报表生成。
数据仓库的价值在于其应用范围广泛。
首先，数据仓库可以用于业务智能。
通过对数据集中进行收集和整理，企业可以从中获取洞察力，识别趋势和模式，并基于此进行决策和规划。
数据仓库还可以支持企业的绩效管理，帮助企业设定和跟踪关键绩效指标，并对业务结果进行分析和解释。
此外，数据仓库还可以用于市场调研、客户细分、风险评估等应用领域。
数据仓库的数据挖掘技术是实现上述应用的关键。
数据挖掘是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术来探索数据集中的模式和规律。
数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联规则等，它们通过数据的探索、分析和预测来帮助企业做出决策和制定战略。
数据挖掘可以应用于许多行业和领域，例如销售预测、产品推荐、信用评估等。
在数据仓库和数据挖掘的应用中，还存在一些关键的技术和方法。
其中之一是ETL（抽取-转换-加载）技术。
ETL技术用于从各种数据源中提取数据，并对其进行转换和加载到数据仓库中。
这些数据源可以是结构化的数据库，也可以是非结构化的文本文件或互联网上的信息。
ETL技术需要保证数据的一致性和完整性，并进行数据清洗和转换，以便后续的分析和挖掘。
另一个重要的技术是数据建模。
数据建模是为了更好地理解和表达数据之间的关系和属性。
数据库与信息管理电脑知识与技术１引言传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，数据处理可划分为两大类：操作型处理（ＯＬＴＰ）和分析型处理（统计分析）。
操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。
而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，更无法满足数据处理多样化的要求。
因此，专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务的，通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。
这个数据中心就叫做数据仓库。
２数据仓库概念及发展２．１什么是数据仓库数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。
数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。
２．２相关基本概念２．２．１元数据元数据（ｍｅｔａｄａｔａ）：是“关于数据的数据”，相当于数据库系统中的数据字典，指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库主题有关的各种信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。
２．２．２ＯＬＡＰ（联机分析处理Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据，ＯＬＡＰ对数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。
ＯＬＡＰ的一个重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。
ＯＬＡＰ技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，其基本思想是：企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。
对ＯＬＡＰ进行分类，按照存储方式的不同，可将ＯＬＡＰ分成ＲＯＬＡＰ、ＭＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ；ＲＯＬＡＰ没有大小限制；现有的关系数据库的技术可以沿用；可以通过ＳＱＬ实现详细数据与概要数据的储存；现有关系型数据库已经对ＯＬＡＰ做了很多优化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、ＳＱｌ的ＯＬＡＰ扩展等大大提高了ＲＯＡＬＰ的速度；可以针对ＳＭＰ或ＭＰＰ的结构进行查询优化。
一般比ＭＤＤ响应速度慢；只读、不支持有关预算的读写操作；ＳＱＬ无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。
ＭＯＬＡＰ性能好、响应速度快；专为ＯＬＡＰ所设计；支持高性能的决策支持计算；复杂的跨维计算；多用户的读写操作；行级的计算。
增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用；受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到ＴＢ级；需要进行预计算，可能导致数据爆炸；无法支持维的动态变化；缺乏数据模型和数据访问的标准。
ＨＯＬＡＰ综合了ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ的优点。
它将常用的数据存储为ＭＯＬＡＰ，不常用或临时的数据存储为ＲＯＬＡＰ，这样就兼顾了ＲＯＬＡＰ的伸缩性和ＭＯＬＡＰ的灵活、纯粹的特点。
收稿日期：２００６－０３－２４作者简介：赵方（１９７９－），女，浙江杭州人，浙江树人大学助教，硕士在读，主要从事教学、科研工作，以数据库应用、信息管理为主要研究方向。
数据仓库技术及实施赵方（浙江树人大学，浙江杭州３１００１５）摘要：介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。
关键词：数据仓库；联机分析处理；数据抽取；数据存储中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００６）１７－００３２－０２ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＺＨＡＯＦａｎｇ（ＺｈｅｊｉａｎｇＳｈｕｒｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔ，ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＳｔｏｒａｇｅａｎｄｈｏｗｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ；ＯＬＡＰ（Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）；ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＬｏａｄ；ＤａｔａＳｔｏｒａｇｅ３２数据库与信息管理电脑知识与技术２．２．３粒度数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。
细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。
粒度问题它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答的查询类型。
在数据仓库中的数据量大小与查询的详细程度之间要作出权衡。
２．２．４样本数据库一种粒度形式，即样本数据库。
它根据给定的采样率从细节数据库中抽取出一个子集。
这样样本数据库中的粒度就不是根据综合程度的不同来划分的，而是有采样率的高低来划分，采样粒度不同的样本数据库可以具有相同的数据综合程度。
２．２．５分割将数据分散到各自的物理单元中去，以便能分别独立处理，其目的在于提高效率；有许多数据分割的标准可供参考：如日期、地域、业务领域等等，也可以是其组合。
一般而言，分割标准总应包括日期项，它十分自然而且分割均匀。
３构建数据仓库３．１构建数据仓库的目标数据仓库通过构造一种体系化的数据存贮环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息，并通过不同纬度的分析、展示和钻取，和各种内部、外部数据的有效集成，为企业决策提供依据，从中快速找到对企业进一步发展有价值的潜在信息。
３．２数据仓库的构建数据仓库的构架由三部分组成：数据源、数据源转换／装载形成新数据库、ＯＬＡＰ。
数据仓库的实施过程大体可分为三个阶段：数据仓库的项目规划、设计和实施、维护调整。
在技术上可以根据它的工作过程分为：数据抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库的设计的技术咨询四个方面。
３．２．１数据抽取数据的抽取是数据进入仓库的入口。
由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。
数据仓库的数据不要求与联机事务处理系统保持实时的同步，因此数据抽取可以定时进行，但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。
３．２．２数据的存储和管理数据的存储和管理是数据仓库的关键。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，同时也决定了其对外部数据表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
数据仓库的主要技术特征是对大量数据的存储和管理、并行处理能力、决策支持查询的优化及支持多维分析的查询模式，采用＂星型模式＂来组织数据的面向决策支持扩充的并行关系数据库可以很好的解决以上数据仓库的技术，是数据仓库的核心，采用关系数据库实现的联机分析应用称为ＲＯＬＡＰ。
３．２．３数据仓库的逻辑结构和物理结构数据仓库是存储数据的一种组织形式，它从传统数据库中获得原始数据，先按辅助决策的主题要求形成当前基本数据层，再按综合决策的要求形成综合数据层（又可分为轻度综合层和高度综合层）。
随着时间的推移，由时间控制机制将当前基本数据层转为历史数据层。
可见数据仓库中逻辑结构数据由３层到４层数据组成，它们均由元数据组织而成。
数据仓库中数据的物理存储形式分为：基于关系数据库存储形式、多维数据库存储形式和虚拟存储形式。
图１数据仓库系统组成３．２．３．１基于关系数据库的存储形式基于关系数据库的存储形式就是将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。
维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成“星型模式＂。
对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式＂。
“星型模式”存在数据冗余、多维操作速度慢的缺点，但这种方式是主流方案，大多数数据仓库集成方案都采用这种形式。
图２星型模式和花模型３．２．３．２多维数据库存储形式多维数据库（ＭｕｌｔｉＤｉｍｅｓｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅ，ＭＤＤＢ）存储形式就是以多维的方式存储数据，以多维的方式来显示数据，即将数据存放在一个ｎ维数组中。
“维＂是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。
“维＂一般包含着层次关系。
多维数据在存储中将形成“超立方块（Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ）＂的结构。
当使用多维数据库作为数据仓库的基本数据存储形式时，减少了以维为基本框架的存储空间，针对多维数据组织的操作算法，极大地提高了多维分析操作的效率。
３．２．３．３虚拟存储方式虚拟存储方式是虚拟数据仓库的数据组织形式。
它没有专门的数据仓库来存储数据，只是把指针存储于中心位置，而数据仍然在源数据库中，只是根据用户的多维需求及形成的多维视图，临时在源数据库中找出所需要的数据，完成多维分析，数据源可以被实时地组合、传输和显示，而不必进行数据移动和复制，对于数据源也无须做任何改变。
它让用户既能实时地看到历史数据，同时也能实时地看到当前数据。
３．２．３．４几种存储形式的比较多维数据库对多维概念表达清楚，占用的存储空间较小，而且数据的综合速度高，但是多维数据库管理系统缺乏标准，而且多维数据库管理大规模数据库的能力不够强大。
基于关系数据库的存储形式，在灵活性和处理大规模数据的能力上完全可以满足数据仓库的需要。
其不足在于数据库中存放（下转第１０４页）３３研究开发电脑知识与技术ｖｕｎｉｔＭ＿ｅｄｅｔｅｃｔ（Ｍ）｛／／检查错误检查能力ｐｒｏｐｅｒｔｙｐＣｈｅｃｋ１＝ａｌｗａｙｓ（（ＥＣ＆（＾ＥＤ））－＞ｎｅｘｔＨＥ）；）；／／ＥＤＡ奇偶校验ａｓｓｅｒｔｐＣｈｅｃｋ１；／／验证控制状态ｐｒｏｐｅｒｔｙｐＣｈｅｃｋ２＝ａｌｗａｙｓ（￣（＾｜）－＞ｎｅｘｔＨＥ）；ａｓｓｅｒｔｐＣｈｅｃｋ２；／／验证数据通路｝Ａ．Ｃｈｅｃｋ１：当ＥＣ／ＥＤ被驱动并且当通过ＥＤ被输入的数据是非法的时候，ＨＥ在下一个循环中为真。
