分布式数据仓库PPT.pptx

分布式数据仓库是一种在多个地理位置分散的数据库系统中存储和管理大量数据的方法，它允许企业将数据仓库架构扩展到多个站点，以支持全球化的业务需求。本章主要探讨了分布式数据仓库的类型、开发过程以及其在多种层次上的构建。 6.1 分布式数据仓库的类型分为三种主要形式： 1. **局部数据仓库**：这是专门为特定分支机构或业务部门设计的数据仓库，只包含与该部门相关的数据。每个局部仓库都有独立的技术基础设施、数据源和处理能力，服务于本地的决策需求。 2. **全局数据仓库**：全局仓库整合了来自多个局部数据仓库的数据，提供了企业级的视角，使得总部和所有分支能够访问统一的信息。全局数据仓库可能会直接集成来自操作型系统的数据，或者通过局部数据仓库间接获取。 3. **技术分布式数据仓库**：这是一种由技术驱动的分布式模型，其中数据分布是为了优化性能、容错或负载均衡，而不是地理分布。 4. **独立开发的分布式数据仓库**：在某些情况下，各个分支可能独立开发和维护其数据仓库，然后在需要时与全局数据仓库进行集成。 6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库的建立通常发生在企业拥有广泛分布的运营网络时。例如，跨国公司需要获取和分析不同国家的运营数据，以便进行全球战略决策。数据在中心（总部）和边缘（分支）之间流动，以满足不同层次的分析需求。 6.1.1 描述了局部和全局仓库之间的数据流，局部操作型系统提供原始数据，经过处理后进入局部数据仓库，再汇总到全局数据仓库。映射过程是关键，因为它定义了如何将局部数据转换为符合全局数据仓库结构的形式。这种映射可能因每个分支的业务特点而异。 6.1.1 还提到了数据冗余问题，这可能是由于全局数据在局部层面的缓冲或因为某些数据直接从局部仓库传送到全局仓库而没有经过处理。处理冗余的一个挑战是确定何时清除缓冲区中的数据，以避免信息的重复。 6.2 开发分布式数据仓库项目涉及识别项目的核心特性，如业务需求、数据集成、性能需求和安全性考虑。6.3 则讨论了开发流程，包括需求分析、设计、实施和维护等阶段。 6.4 至6.6进一步阐述了在多层次构建数据仓库的方法，包括在各个分支建立当前细节级数据，以及在不同平台上处理公共的详细信息。这允许更灵活的管理和分析，以适应不同地点的特定业务需求。 分布式数据仓库是解决大型、分布式企业的数据管理和分析需求的有效策略，它通过整合和优化数据流，提供了一种强大的工具来支持全球业务的决策制定。然而，实现这样的系统需要深入理解业务流程、数据集成技术以及如何处理数据冗余和映射挑战。