数据仓库技术的原理及方法是什么类型的，数据仓库技术的原理及方法是什么类型

《解析数据仓库技术的原理及方法类型》

一、数据仓库技术的原理

1、数据集成与整合原理

- 数据仓库的构建起始于从多个数据源收集数据，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、生产系统等，还可能包括外部数据源，在集成这些数据时，需要解决数据格式不一致的问题，销售系统中的日期格式可能是“YYYY - MM - DD”，而财务系统中的日期格式可能是“MM/DD/YYYY”，数据仓库技术通过数据清洗和转换来统一这些格式。

- 数据的语义也需要整合，不同系统对同一概念可能有不同的定义，对于“客户”这一概念，销售系统可能将潜在客户也算作客户，而财务系统可能只将有实际交易的对象视为客户，数据仓库要明确统一的语义定义，将来自不同源的数据按照统一的语义进行整合。

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2、数据存储原理

- 数据仓库采用特定的存储架构来存储海量数据，常见的是分层存储架构，包括操作型数据存储（ODS）层、数据仓库（DW）层和数据集市（DM）层，ODS层主要存储从源系统抽取过来的原始数据，保留数据的原始结构和顺序，起到数据缓冲和初步整合的作用。

- DW层则对数据进行进一步的加工和汇总，它采用星型模型或雪花模型等数据模型进行存储，星型模型以事实表为中心，周围连接多个维度表，这种模型便于进行多维分析，在销售分析的数据仓库中，销售事实表包含销售额、销售量等指标，周围连接着日期维度表、产品维度表、客户维度表等，雪花模型是星型模型的扩展，对维度表进行了进一步的规范化处理，减少数据冗余。

- DM层是面向特定用户群体或业务需求的数据子集，它是从DW层中抽取的数据，更加专注于某一特定的业务领域，如专门为市场部门提供的市场分析数据集市。

3、数据更新与维护原理

- 数据仓库中的数据需要定期更新以保持其时效性，更新方式主要有全量更新和增量更新，全量更新是指将数据源中的所有数据重新抽取到数据仓库中，这种方式适用于数据量较小或者数据变化非常频繁的情况，一些小型的实验性业务系统的数据仓库可能采用全量更新。

- 增量更新则只抽取自上次更新以来发生变化的数据，它通过识别数据源中的新增、修改和删除数据，将这些变化的数据同步到数据仓库中，这在处理大规模数据时非常有效，可以减少数据传输量和处理时间。

二、数据仓库技术的方法类型

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1、基于ETL（Extract - Transform - Load）的方法

- ETL是构建数据仓库最常用的方法，Extract阶段负责从数据源中抽取数据，这可能涉及到使用数据库查询语句、数据接口或者文件读取等方式，从关系型数据库中使用SQL语句抽取满足特定条件的数据。

- Transform阶段对抽取的数据进行转换，这包括数据格式的转换、数据的清洗（如去除重复数据、处理缺失值等）、数据的计算（如根据源数据计算一些衍生指标）等操作，将字符串类型的数字转换为数值类型，对含有空值的字段进行填充或标记处理。

- Load阶段将转换后的数据加载到数据仓库的目标存储位置，这可能是将数据插入到关系型数据库的表中，或者将数据存储到特定的数据存储格式（如Hive中的数据文件）中，ETL工具如Informatica、DataStage等提供了可视化的界面来方便地定义和管理ETL流程。

2、基于ELT（Extract - Load - Transform）的方法

- 与ETL不同，ELT先将数据从数据源抽取并加载到数据仓库的目标存储环境中，然后再在目标环境中进行数据转换，这种方法的优势在于利用了数据仓库目标存储环境（如数据仓库数据库的计算能力）进行转换操作。

- 在大数据环境下，例如使用Hadoop和Spark构建的数据仓库，ELT方法更为适用，因为这些大数据平台本身具有强大的分布式计算能力，先将数据加载到Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）中，然后利用Spark的计算框架对数据进行转换操作，如对大规模数据集进行复杂的数据分析和转换。

3、基于数据联邦的方法

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- 数据联邦方法不将数据集中存储到一个数据仓库中，而是通过建立数据联邦来实现对多个数据源的统一访问，数据联邦就像是一个虚拟的数据仓库，它在查询时动态地从各个数据源获取数据并进行整合。

- 这种方法适用于企业中数据源分布广泛、难以集中整合的情况，跨国企业在不同国家和地区有多个独立的业务系统，这些系统的数据难以集中存储到一个数据仓库中，通过数据联邦，可以在不改变现有数据存储结构的情况下，实现对这些数据的统一查询和分析，它通过数据联邦软件（如IBM的InfoSphere Federation Server）来建立数据源之间的连接和映射关系，当用户提交查询请求时，数据联邦软件根据请求从各个数据源中获取数据并进行整合，然后返回结果。

4、基于数据湖的方法

- 数据湖是一种存储大量原始数据的存储库，数据以其原始格式存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据，数据仓库技术与数据湖结合的方法是先将各种数据源的数据导入到数据湖中。

- 然后根据具体的业务需求，从数据湖中提取数据进行清洗、转换并加载到数据仓库中进行分析，这种方法的优点是可以保留数据的原始性，便于后续的探索性分析，企业可能将传感器采集的大量半结构化的物联网数据先存储到数据湖中，当需要对设备运行状况进行分析时，再将相关数据从数据湖中提取出来，经过处理后加载到数据仓库中进行多维分析。

数据仓库技术的原理及方法类型是一个复杂且不断发展的领域，不同的原理和方法类型在不同的业务场景下各有优劣，企业需要根据自身的需求、数据规模和技术环境等因素来选择合适的数据仓库构建方式。

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