数据仓库是一个重要的组成部分,用于支持企业智能化决策和战略规划。它通常由多层架构组成,以确保打造出可靠,高效和可维护的数据仓库。本文将从多个角度分析数据仓库架构的多层结构。
1. 应用程序层
应用程序层是数据仓库体系结构的第一层。这一层结合了数据源,转换和加载(ETL)工具。它允许以编程方式获取数据并将其用于数据仓库。此层还包括将规则应用于源数据的ETL工具。
2. 数据收集层
数据收集层是数据仓库体系结构的第二层。此层通过不同的方式收集和提取数据,包括文件传输协议(FTP),网络套接字层(NSL),常规抓取等。此层还使要使用ETL工具收集的数据准备好存储和转换。
3. 数据存储层
数据存储层是数据仓库体系结构的第三层。此层是数据仓库的核心。数据库管理系统(DBMS)充当此层的核心组件。此层存储数据并对其进行索引,以进行快速高效的查询和检索。此层还包括处理冗余和遗留数据的工具。
4. 框架层
框架层是数据仓库体系结构的第四层,它充当数据管理和维护的平台。此层包括了数据提供和管理的工具。协助数据仓库管理员接收和生成报表,执行特定任务,管理数据平台并设置访问控制。
5. 元数据层
元数据层是数据仓库体系结构的第五层。此层包括所有描述数据仓库中数据的信息。此信息包括数据类型,字段名称,数据格式等。此层还包括数据字典,元数据管理和数据整合的工具。
6. 联接层
联接层是数据仓库体系结构最后一层。此层使用OLAP,OLTP和数据挖掘技术来连接多个数据源。此层还包括处理多个数据仓库之间复杂关系的工具和解析查询的能力。
本文从应用程序层,数据收集层,数据存储层,框架层,元数据层和联接层六个方面对数据仓库架构中的多层结构进行了分析和解释。这些层确保数据仓库是可靠,高效和可维护的。这六个层次是设计和管理数据仓库时需要考虑的重要问题。
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