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Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
1,ODS和DW
* 根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” ；
* ODS (Operational Data Store)操作型数据存储，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据，一般不保留数据的变动轨迹，是数据仓库体系结构中的一个可选部分；
| ODS | DW |
| 主要是和源系统表结构相同，表结构随着源系统变化 | 面向主题的表模型，模型相对稳定 |
| 一般只保留最新数据或较短时间段的数据 | 历史数据，记录轨迹 |
| 追求时间窗口短，满足报表数据的实效性 | 批处理时间窗口较长 |
| Update、Insert、Merge操作 | 主要是Insert操作 |
ODS行业建设：
| 实施方案 | 特点 | 风险 |
| 数据仓库（DW） | 一般包含一个数据准备层，先进行源数据采集和清洗；有稳定成熟的模型； | 投入大、风险高 |
| 操作型数据存储（ODS） | 主要是快速采集源数据；一般也会采用DW的一些技术；可以部分保留较少天数的历史数据，不能满足企业的中远期决策需求；缺点是数没有稳定的数据层； | 投资小、但涉及技术较多 |
| ODS+DW | 一般ODS用于报表数据源，同时为DW提供数据；DW作决策支持，提供历史数据； | 一般需要分步实施，降低风险 |
常用术语：
| ETL(Extract Transform Load) 数据抽取转换加载软件 | 例如IBM Datastage、Informatic PowerCenter |
| DM（Data Mart）数据集市 | 数据集市也可叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上解决访问数据仓库的瓶颈 |
| Cognos | 报表开发展现工具 |
| Cube | 数据立方体，Cognos基于文件的多维数据组织，用于多维分析 |
| 主数据 | 主要的业务数据，例如客户信息、卡、帐户 |
| Metadata元数据 | 数据的数据，包括数据源元数据、ETL规则元数据、OD元数据、报表元数据、接口文件元数据、业务规则元数据等 |
ODS优缺点：
主要优点：
- 提供T+1同构表给MIS系统使用，减轻了对源交易系统的数据访问压力；
- 屏蔽了众多的、异构的数据库，例如DB2/400、sqlserver，物理上集中存放到oracle数据库，降低了MIS系统部署难度；
- 可以统一进行清洗和简单的处理，例如统一Trim；
- 提供部分整合后的主数据层供用户访问，可以降低源系统变化带来的影响；
- 对多个应用系统公用的数据指标可以统一加工，提供公共加工层表；
- 提供各源系统批处理结束标志，方便MIS日报开发；
- 对MIS系统的批处理作业可以提供统一调度；
- 提供部分表的历史数据保存，方便MIS使用；
缺点和不足：
- 改善源系统的数据质量的能力有限，例如:如果源系统没有最后修改日期字段，ODS也较难提供增量数据给后面的应用系统；
- 增大了数据错误的机率；如果通过ETL工具也可以直接访问多个源系统数据并完成数据加工，在数据准确性上保障更高；
- 因为不能掌握全部的源系统数据，例如繁多的登记薄，一段时间内还需要由需求推动同构表的分析和采集工作；
- 没有稳定的、面向主题的数据模型；
- 不能大量地保存历史数据；
- 批处理时间窗口内不能提供数据访问；
- 转自：https://blog.csdn.net/xxfigo/article/details/51965808
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