UNITfour数据仓库技术 精品资料.pptx

数据仓库是一种专为数据分析设计的系统，它与传统的数据库有着显著的区别。UNITfour数据仓库技术主要探讨了数据仓库在技术层面上的需求、专用数据库管理系统（DBMS）的特点、多维DBMS与数据仓库的关系，以及元数据在不同环境中的角色等关键概念。 数据仓库与数据库的主要技术需求差异在于数据仓库不支持联机更新，这使得其技术需求相对简化，但同时对数据的存储、查询效率和大规模数据管理提出了更高要求。数据仓库通常需要处理来自不同源的大量数据，这涉及到数据的集成、转换和传输，需要强大的接口技术和高效的装载机制。 数据仓库技术需求包括： 1. 管理海量数据，需要考虑存储效率、成本和处理效率。 2. 支持不同介质上的数据管理，以优化访问速度和存储成本。 3. 提供方便的索引和数据监视功能，以便于数据检索和决策支持。 4. 实现大量接口，兼容各种数据获取和传输技术，确保批处理模式下的高效运行。 5. 允许程序员直接控制数据在物理存储设备上的布局，以优化访问性能。 6. 支持数据的并行存储和访问，提升系统性能。 7. 强调元数据的管理和控制，提供实时和准确的元数据访问，包括数据结构、属性、源数据映射等信息。 8. 需要多种语言接口，满足不同用户和分析需求，支持复杂查询和操作。 9. 高效装载数据仓库，同时快速构建索引。 10. 有效利用索引，通过各种技术如位映象、多级索引、内存加载和压缩等优化索引访问。 11. 数据压缩技术用于节省存储空间，尤其适合数据仓库中不常更新的情况。 12. 支持复合键码，适应数据仓库中复杂的数据关联。 13. 有效地管理变长数据，避免传统数据库中的性能问题。 14. 可选择性地关闭锁管理，减少无更新状态下的资源消耗。 此外，数据仓库的上下文维和上下文信息对于理解和解释历史信息至关重要。通过上下文信息，可以追踪数据随时间的变化，为决策提供更具洞察力的分析。数据仓库的刷新方法，如“数据复制”和“变化数据捕捉”，确保了数据的及时性和准确性。 总而言之，UNITfour数据仓库技术涵盖了数据仓库的全面需求，从基础的存储和检索，到高级的元数据管理、接口多样性和性能优化，旨在构建一个高效、灵活且适应性强的数据分析平台。这些技术是数据驱动决策和业务智能的核心组成部分。