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SAS数据仓库的体系结构

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发表于 2007-5-24 00:39:36 |显示全部楼层
</SPAN>SAS数据仓库的体系结构<BR><BR></STRONG>数据库技术大大推动了计算机应用的迅速发展,特别是建立在E.F.Codd提出的E-R理论基础上的关系型数据库更是为OLTP(联机事务处理)应用开拓了广阔天地。1994年E.F. Codd曾回答一个提问:为什么在对一个运行良好的,基于E-R理论的关系数据库进行查询以制作一个较大的报告时,系统的响应速度特别的慢。他说:运行数据库是为OLTP需求环境设计的,这已有太多的成功事例。但现在我们所面对的是OLAP(联机分析处理,这个概念述语E.F.Codd在此第一次提出)类型的需求。要实现OLAP就要有适应它的、整合的、快速的、多维的信息架构和查询机制。 数据仓库(Data Warehouse) 为了使用上的方便,可以存在多个数据仓库。在一个大的企业或组织中,不同部门在进行决策分析时可能使用徊然不同的数据,重新整合后就没有必要将它们放在一起了。在体系结构层次中的数据仓库主要是管理性的作用,其中有对数据仓库所有组成单元的解释性数据-Metadata。在每个数据仓库中还可以设置若干个主题,这一般是同一部门中支持不同决策内容的数据。主题是较大的数据载体,相对精简或汇总一些的是所谓数据市场,在一个数据仓库中亦可存在若干个数据市场。主题(Subject) 在每个主题中有一个主题表系统,放置与此主题相关的各种数据。为了支持决策,还设置了若干个数据的汇总表组。进一步还有若干个信息市场组,其中放置的是对数据处理后产生的决策支持信息。<BR><BR>主题表系统(Detail) 这里放置的就是从各个数据源中取出,经过清理、整合的原始数据。为了使用和管理的方便,这些数据可放在多个表中。主题表(Detail Table) 从运行系统数据源取出的数据,分别组成这里的若干表。它们可能是实际的表,也可以是一些逻辑视图(View)。从本质上讲,它们和原来各个运行系统数据源的数据内容是一致的。但是为了方便地支持决策数据处理,而对数据的结构进行了重组。为了决策支持数据处理工作的方便和提高工作的效率,在数据重组过程中, 可能还要增加一些数据冗余。<BR><BR>汇总表组(Summary Groups) 在汇总表组中定义进行数据汇总处理时的层次维数和所分析的变量。当汇总表组是按SAS数据集和DBMS格式存放时可有六个层次,若是采用SA S 的多维数据库产品MDDB时则可有任意多个层次。实际上数据汇总就是最常用的决策支持数据处理手段,有时还可以在汇总数据的基础上进行进一步的决策支持数据处理。汇总表组可以有若干个,也就是说可以对多种变量分别进行不同方式的汇总处理。<BR><BR>汇总层次(Summary Levels) 汇总一般是按时间进程而执行的。汇总层次表示您所选择的数据汇总处理的时间维,如:日、周、月等。<BR><BR>信息市场(Information Marts) 这是信息市场的分组,在一项主题中可以有若干组信息市场。一般来说是按不同的决策支持内容需要进行分组的。之所以要称之为"信息市场 ",这正是体现了设置这样一个机制的目的:要让决策者象到了一个信息市场一样,能最方便,最快捷的取得决策支持所需要的信息。<BR><BR>信息市场项目(Information Mart Items) 这是信息市场中一项一项具体的信息,它是对数据仓库中的数据进行处理后产生的结果。在一个企业或组织中决策目标并不总是随机的,相反总是有一些要经常反复进行的决策工作,但是随着时间的进程,支持决策的依据在不断发展、变化。利用数据仓库架构就可以自动、及时地执行这样的决策支持数据处理工作。当人们需要决策支持时,马上就可以得到这些信息的支持。信息市场项目可以是一些报表、图形或分析的结果。它也可以是一项应用功能的输出。您在调用这样的项目时,可以是即时启动此项应用功能,也可以将它们设定成在数据仓库更新时作为系统运行的一部分。这样,就在可能的最早时间形成了决策支持的信息, 为支持决策创造最大限度的快捷和方便。</FONT>                                                         

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