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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分,其架构的合理性和高效性直接影响到数据仓库的性能和实用性,数据仓库通常由五个层次组成,分别是源数据层、数据集成层、数据存储层、数据访问层和应用层,本文将详细阐述这五个层次之间的关系及相互作用。
数据仓库五层结构之间的关系
1、源数据层与数据集成层
源数据层是数据仓库的基础,包括各种来源的数据,如企业内部数据库、外部数据源、日志文件等,数据集成层主要负责将源数据层中的数据进行清洗、转换和集成,形成统一的数据格式,以满足数据存储层和应用层的需求。
关系:源数据层为数据集成层提供原始数据,数据集成层对源数据进行处理,使之符合数据仓库的要求。
2、数据集成层与数据存储层
数据集成层将处理后的数据存储在数据存储层,数据存储层是数据仓库的核心,主要负责数据的存储、管理和维护,数据存储层采用的数据模型通常有关系型、多维等。
关系:数据集成层将经过清洗、转换和集成的数据存储到数据存储层,数据存储层为上层提供稳定、高效的数据支持。
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3、数据存储层与数据访问层
数据存储层中的数据通过数据访问层提供给最终用户,数据访问层负责数据的查询、分析和可视化,为用户提供方便快捷的数据服务。
关系:数据存储层为数据访问层提供数据资源,数据访问层将数据以用户所需的形式呈现。
4、数据访问层与应用层
数据访问层为应用层提供数据支持,应用层包括各种业务应用、报表系统、数据挖掘系统等,应用层根据用户需求,对数据进行分析和处理,为企业提供决策支持。
关系:数据访问层为应用层提供数据资源,应用层根据用户需求对数据进行处理和分析。
5、应用层与源数据层
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应用层对数据进行分析和处理,可能会产生新的数据源,这些数据源可以反馈到源数据层,形成闭环的数据链路。
关系:应用层根据用户需求对数据进行处理,可能会产生新的数据源,这些数据源可以反馈到源数据层,丰富源数据层的资源。
五层结构的相互作用
1、相互依赖:数据仓库的五层结构相互依赖,每一层都为上一层提供支持,如源数据层为数据集成层提供原始数据,数据集成层为数据存储层提供处理后的数据,以此类推。
2、相互影响:五层结构之间相互影响,某一层的优化可能会带动其他层的性能提升,提高数据存储层的性能可以加快数据访问层的响应速度。
3、相互反馈:五层结构之间存在反馈机制,如应用层对数据进行分析和处理,可能会产生新的数据源,这些数据源可以反馈到源数据层,进一步丰富数据资源。
数据仓库的五层结构紧密相连,相互依赖、相互影响,只有合理构建和优化这五个层次,才能确保数据仓库的高效运行,为企业提供有力支持,在实际应用中,应根据企业需求和技术条件,合理规划数据仓库的架构,以提高数据仓库的性能和实用性。
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