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《数据仓库中Stage与ODS的深度剖析：基于OLTP的视角》
在数据仓库架构中，Stage（临时存储区）和ODS（操作数据存储）都是重要的组成部分，它们与OLTP（联机事务处理）系统有着密切的联系，理解它们之间的区别对于构建高效、可靠的数据仓库体系至关重要。
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OLTP系统概述
OLTP系统主要用于处理日常的事务操作，例如银行的转账、电商平台的订单处理等，它具有高并发、数据更新频繁、响应时间要求短等特点，OLTP系统中的数据是业务运营的基础，反映了企业业务的实时状态。
Stage（临时存储区）的特点与功能
（一）数据来源与ETL过程中的角色
1、数据来源
- Stage的数据主要来源于OLTP系统，从OLTP数据库中抽取的数据首先会进入Stage区域，从一个大型电商的OLTP订单管理系统中，每天会有大量的订单数据、用户信息、商品信息等被抽取出来，这些数据会先暂存到Stage中。
- 它是数据进入数据仓库的第一站，在这个阶段，数据的格式和内容基本保持与源OLTP系统一致。
2、ETL过程中的角色
- 在ETL（抽取、转换、加载）过程中，Stage起到了缓冲的作用，在抽取阶段，数据被快速地从OLTP系统复制到Stage，而不必担心对源系统性能产生过大的影响，这是因为Stage与OLTP系统相对独立，抽取操作可以在不干扰OLTP正常事务处理的情况下进行。
- 在转换之前，数据在Stage中可以进行初步的检查和清理，可以检查数据的完整性，标记出明显的错误数据，如缺少关键字段的值等，但并不进行复杂的转换操作。
（二）数据结构与存储特点
1、数据结构
- Stage中的数据结构通常比较简单，它主要是按照源OLTP系统的数据结构进行存储，如果OLTP系统中的订单表有订单号、下单时间、用户ID、商品ID等字段，那么在Stage中的订单数据也会有相同的结构。
- 这种简单的结构有助于快速地将数据从OLTP系统迁移过来，并且方便后续的转换操作定位数据。
2、存储特点
- 存储通常是临时的，它不需要长期保存数据的历史版本，对于每天的ETL操作，Stage可能只需要保存当天从OLTP系统抽取的数据，一旦数据被成功转换并加载到其他数据仓库层（如ODS或数据仓库的核心层），Stage中的数据就可以被清理掉。
- 存储方式可能相对灵活，可以采用文件系统（如以CSV文件存储抽取的数据）或者简单的数据库表（如关系型数据库中的临时表）来存储数据。
ODS（操作数据存储）的特点与功能
（一）数据来源与与OLTP系统的关系
1、数据来源
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- ODS的数据同样主要来源于OLTP系统，但与Stage不同的是，ODS中的数据是经过一定处理后的OLTP数据，从银行的OLTP系统中抽取的账户交易数据，在进入ODS之前可能已经进行了初步的汇总或者数据质量修正。
2、与OLTP系统的关系
- ODS可以看作是OLTP系统数据的一个近实时副本，它在一定程度上反映了OLTP系统的当前状态，但又不是简单的复制，ODS与OLTP系统之间可能存在数据同步机制，以确保ODS中的数据能够及时更新，但是这种更新频率可能低于OLTP系统中的事务处理频率。
（二）数据结构与存储目的
1、数据结构
- ODS的数据结构既保留了OLTP系统的一些原始结构特征，又可能包含一些为了方便数据仓库后续操作而进行的调整，在OLTP系统中，可能存在多个与订单相关的表，在ODS中可能会将这些相关表进行一定程度的整合，形成一个更适合数据分析的订单综合视图。
- 它可能会增加一些元数据信息，如数据的抽取时间戳、数据来源标识等，以便于数据的管理和追溯。
2、存储目的
- ODS的主要目的是为了支持企业的运营分析和决策支持，它存储的数据可以用于快速查询当前业务状态相关的信息，企业管理者可以通过查询ODS中的销售数据，了解当天的销售额、销售量等实时运营情况。
- 与Stage不同，ODS需要长期保存数据，以提供历史数据的分析能力，它可能会按照一定的周期（如每天、每周）对数据进行存储，形成数据的时间序列，从而支持趋势分析等操作。
Stage与ODS的区别
（一）数据处理深度
1、Stage
- Stage中的数据处理深度很浅，主要是原始数据的暂存，几乎没有对数据进行有意义的转换，它更像是一个数据的搬运站，将数据从OLTP系统搬运到数据仓库的处理流程中。
2、ODS
- ODS中的数据经过了一定程度的处理，包括数据的清洗、整合、可能的初步汇总等，对于从多个OLTP源系统抽取的数据，在ODS中可能会进行数据的一致性处理，确保不同来源但相关的数据在ODS中有统一的表示。
（二）数据存储期限
1、Stage
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- 如前所述，Stage中的数据存储期限较短，通常是为了满足一次ETL过程的临时存储需求，一旦ETL过程中的转换和加载步骤完成，Stage中的数据就可以被清除。
2、ODS
- ODS需要长期存储数据，以支持企业的长期运营分析和决策支持需求，它存储的数据可以追溯到过去的某个时间点，并且随着时间的推移，数据会不断积累。
（三）数据使用目的
1、Stage
- Stage中的数据主要是为了ETL过程服务，它的存在是为了确保数据在从OLTP系统到数据仓库其他层（如ODS、数据仓库核心层等）的过程中能够顺利进行转换和加载。
2、ODS
- ODS中的数据主要是为了满足企业的运营分析需求，包括实时的业务监控、快速查询当前业务状态以及基于历史数据的短期趋势分析等。
（四）数据结构的稳定性
1、Stage
- Stage的数据结构与OLTP系统紧密相关，并且相对稳定，因为它主要是按照OLTP系统的结构进行数据暂存，如果OLTP系统中的表结构发生变化，Stage的数据结构可能会相应地发生改变，但这种改变也是基于原始结构的简单调整。
2、ODS
- ODS的数据结构相对更灵活，它会根据企业的数据分析需求进行调整，虽然它保留了OLTP系统的部分结构特征，但会不断优化以适应数据仓库中的分析任务，随着企业对客户行为分析需求的增加，ODS中的客户相关数据结构可能会增加新的字段或者对原有字段进行重新组织。
在数据仓库基于OLTP系统构建的过程中，Stage和ODS扮演着不同的角色，Stage侧重于数据的临时存储和ETL过程中的过渡，而ODS则更关注于提供接近OLTP系统的实时数据副本，并进行一定程度的数据处理以支持运营分析和决策支持，正确理解它们之间的区别有助于数据仓库架构师合理规划数据的流动、存储和处理，从而构建高效、灵活的数据仓库体系，满足企业日益增长的数据分析和决策需求。
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