数据仓库各层映射规则
一、引言
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，为了构建一个高效、可靠的数据仓库，需要遵循一定的映射规则，将源数据转换为适合数据仓库存储和使用的格式，本文将详细介绍数据仓库各层的映射规则，包括源数据层、数据存储层、数据集市层和应用层。
二、数据仓库各层概述
（一）源数据层
源数据层是数据仓库的基础，它包含了来自各种数据源的数据，这些数据源可以是关系型数据库、文件系统、XML 文档、Web 服务等，源数据层的数据通常是原始的、未经处理的，需要进行清洗、转换和集成等操作，才能成为适合数据仓库存储和使用的数据。
（二）数据存储层
数据存储层是数据仓库的核心，它负责存储经过处理的数据，数据存储层通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS）或数据仓库管理系统（DWMS）来实现，数据存储层的数据被组织成维度表和事实表，维度表用于描述事实表中的数据，事实表用于存储业务数据。
（三）数据集市层
数据集市层是数据仓库的一个子集，它针对特定的业务领域或用户群体而构建，数据集市层的数据通常是从数据存储层中抽取出来的，经过进一步的处理和定制，以满足特定业务需求，数据集市层可以采用关系型数据库管理系统或数据仓库管理系统来实现。
（四）应用层
应用层是数据仓库的最上层，它提供了各种应用程序和工具，用于访问和分析数据仓库中的数据，应用层可以包括报表生成工具、数据分析工具、数据挖掘工具、决策支持系统等。
三、数据仓库各层映射规则
（一）源数据层到数据存储层的映射规则
1、数据清洗：源数据层中的数据可能存在各种质量问题，如缺失值、重复值、错误值等，在将数据存储到数据存储层之前，需要对数据进行清洗，以确保数据的质量。
2、数据转换：源数据层中的数据可能具有不同的格式和语义，需要进行转换，以确保数据的一致性和可比性。
3、数据集成：源数据层中的数据可能来自多个数据源，需要进行集成，以确保数据的完整性和一致性。
4、数据存储：经过清洗、转换和集成的数据，需要存储到数据存储层中，数据存储层通常采用关系型数据库管理系统或数据仓库管理系统来实现。
（二）数据存储层到数据集市层的映射规则
1、数据抽取：从数据存储层中抽取需要的数据，到数据集市层中。
2、数据转换：对抽取的数据进行转换，以满足数据集市层的特定需求。
3、数据定制：根据数据集市层的特定需求，对数据进行定制，如添加计算字段、聚合数据等。
4、数据存储：经过转换和定制的数据，存储到数据集市层中，数据集市层可以采用关系型数据库管理系统或数据仓库管理系统来实现。
（三）数据集市层到应用层的映射规则
1、数据访问：提供各种应用程序和工具，用于访问数据集市层中的数据。
2、数据分析：提供各种数据分析工具，用于对数据集市层中的数据进行分析。
3、数据挖掘：提供各种数据挖掘工具，用于对数据集市层中的数据进行挖掘。
4、决策支持：提供各种决策支持工具，用于支持管理决策。
四、结论
数据仓库各层的映射规则是构建一个高效、可靠的数据仓库的关键，通过遵循这些映射规则，可以将源数据转换为适合数据仓库存储和使用的格式，从而为管理决策提供有力的支持，在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，灵活运用这些映射规则，以确保数据仓库的建设和运行效果。
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