数据仓库ODS层的作用

数据仓库ODS层的作用ODS(OperationalDataStore)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。  一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都设计为如下几个作用:  1)在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层  一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源,这些数据存放在不同

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        ODS(Operational Data Store)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
  一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都设计为如下几个作用:
  1)在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层
  一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源,这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中,从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此,ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据,这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致,因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性,而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。
  2)转移一部分业务系统细节查询的功能
  在数据仓库建立之前,大量的报表、分析是由业务系统直接支持的,在一些比较复杂的报表生成过程中,对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致,那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行,从而降低业务系统的查询压力。
  3)完成数据仓库中不能完成的一些功能
  一般来说,带有ODS的数据仓库体系结构中,DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据,并不存储每笔交易产生的细节数据,但是在某些特殊的应用中,可能需要对交易细节数据进行查询,这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成,而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储,可以方便地支持多维分析等查询功能。

  在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中,数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的,但一般来说,最为细节的业务数据也是需要保留的,实际上也就相当于ODS,但与ODS所不同的是,这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据,而是“历史的,不再变化的”数据。

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