数据仓库架构分为哪几类

数据仓库是企业在业务运营和管理过程中必不可少的基础设施。在建设数据仓库之前必须要建立起一个数据仓库架构。数据仓库的架构设计取决于企业的业务需求、系统的性能要求和数据量等因素，因此，数据仓库的架构在不同的企业可能存在差异。从不同的角度来看，数据仓库架构可以分为以下几个方面。

1. 根据数据存储方式分类

数据仓库架构可以按照数据存储方式的不同来分为两类：传统的基于磁盘存储的架构和基于内存存储的实时分析架构。

基于磁盘存储的传统架构包括三层：采集层、集成层和用户服务层。其中采集层主要负责数据的抽取和清洗，将源数据转化为可加载到数据仓库中的数据；集成层用于将数据从生产环境转移到分析环境，处理数据合并、数据加工等工作；用户服务层则是为业务用户提供一系列的服务，包括查询报表和数据可视化等。

基于内存存储的实时分析架构则主要由即时数据采集、数据处理和展现三大主要组成部分构成。其中，即时采集负责新数据的实时采集和处理；数据处理利用实时计算、高效查询等技术，对采集的数据进行实时分析处理；展现层则主要是用户服务层，为业务用户提供各类分析和查询服务。

2. 根据数据处理方式分类

数据仓库架构还可以根据数据处理方式的不同，分为大数据处理、关系型数据库处理和混合处理。

大数据处理架构利用分布式计算技术，对海量数据进行处理和分析。由于具有高可扩展性、高性能等优势，大数据处理已被广泛应用于各个行业。

关系型数据库处理架构主要指的是采用传统的关系型数据库技术实现数据仓库的架构。由于关系型数据库具有数据结构清晰、查询效率高等优势，因此在某些场合下，仍然是一种可行的选择。

混合处理架构则是指同时使用大数据处理技术和传统关系型数据库技术，对数据进行存储和处理。这种技术在极大化利用技术优势的同时，还可以节约成本和资源。

3. 根据数据汇聚方式分类

根据数据汇聚方式的不同，数据仓库架构可以分为两类：集中式和分布式。

集中式架构指的是将所有的数据处理和分析功能集中在一个中央位置。数据从各个数据源中汇聚到中心数据仓库中进行处理和管理。虽然集中式架构可以确保数据的安全性和一致性，但数据量大时，处理速度会变慢。

分布式架构则将数据处理和存储功能分布在多个位置，数据可以在不同服务器或计算机上处理和存储。这种架构通过水平扩展来解决大量数据量处理的问题，同时实现了平行计算处理，提高数据处理效率。

综上所述，数据仓库架构的分类主要取决于数据存储方式、数据处理方式和数据汇聚方式等因素。在实际应用中，企业需要根据实际业务需求来选择合适的架构模式，才能达到最优的性能和应用效果。