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在数据仓库分层架构中，汇总统计数据存储是一个至关重要的环节，它不仅影响着数据仓库的性能和效率，还直接关系到企业决策的科学性和准确性，本文将深入探讨数据仓库分层架构，重点分析汇总统计数据存储所在的关键层次，以期为数据仓库设计和实施提供有益的参考。
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数据仓库分层架构概述
数据仓库分层架构是一种将数据仓库划分为多个层次，以实现数据管理和应用分离的架构，数据仓库分层架构包括以下四个层次：
1、数据源层：包括各种业务系统和外部数据源，如数据库、日志文件等，该层负责数据的采集和初步处理。
2、数据集成层：负责将数据源层的数据进行清洗、转换、集成，形成统一的数据格式，为数据仓库其他层次提供数据支持。
3、数据仓库层：包括数据仓库的各个主题数据库，存储着经过清洗、转换、集成的数据，该层是数据仓库的核心部分，为数据分析和应用提供数据基础。
4、应用层：包括数据报表、数据挖掘、数据可视化等应用，利用数据仓库层的数据进行业务分析和决策支持。
汇总统计数据存储的关键层次
在数据仓库分层架构中，汇总统计数据存储主要发生在数据仓库层和应用程序层，以下将分别进行阐述：
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1、数据仓库层
数据仓库层是汇总统计数据存储的核心层次，在这一层，数据经过清洗、转换、集成后，形成各个主题数据库，汇总统计数据主要存储在以下几种数据库中：
（1）事实表：事实表是数据仓库中最基础的表，记录了业务活动的事实数据，在事实表中，通常会包含一些汇总统计数据，如销售额、订单数量等。
（2）维度表：维度表用于描述事实表中的数据属性，如时间、地点、产品等，维度表中也会包含一些汇总统计数据，如月度销售额、季度订单数量等。
（3）汇总表：汇总表是专门用于存储汇总统计数据的表，如年度销售额、历史订单数量等，汇总表通常根据需求设计，以支持不同粒度的数据查询和分析。
2、应用程序层
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应用程序层负责利用数据仓库层的数据进行业务分析和决策支持，在这一层，汇总统计数据主要应用于以下场景：
（1）数据报表：通过数据仓库层的数据，生成各类报表，如销售报表、库存报表等，报表中通常会包含汇总统计数据，以直观展示业务状况。
（2）数据挖掘：利用数据仓库层的数据进行数据挖掘，发现业务规律和趋势，在数据挖掘过程中，汇总统计数据有助于提高挖掘结果的准确性和可靠性。
（3）数据可视化：通过数据可视化工具，将数据仓库层的数据以图表、图形等形式展示，使业务人员能够更直观地了解业务状况，在这一过程中，汇总统计数据有助于突出重点数据和关键指标。
在数据仓库分层架构中，汇总统计数据存储主要发生在数据仓库层和应用程序层，合理设计这两个层次，有助于提高数据仓库的性能、效率和实用性，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库分层架构
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