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《电力勘察设计企业数据仓库的架构方式》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第7期亮氧电力Vo1.34No.72006年7月EastChinaElectricPowerJu1.2oo6电力勘察设计企业数据仓库的架构方式陈露。杨磊(华东电力设计院,上海200063)摘要:电力勘察设计企业的信息化经过多年的发展建设,已积累了大量面向应用的数据,亟需建立一个能满足综合需求、提供多个层面的分析数据的数据仓库中心。从数据仓库的概念和2种不同的数据仓库体系结构探讨了适合电力勘察设计企业的数据仓库架构方式。关键词:数据库;数据仓库;数据集市作者简介:陈露(1973一),女,从事数据库管理与应用及管
2、理信息系统软件开发与维护工作。中图分类号:TP31I文献标识码:B文章编号:1001_9529(2006)07-0098-03MethodsforbuildingdatawarehouseforelectricpowerdesignenterprisesCHENLu,YANGLei(EastChinaElectricPowerDesignInstitute,Shanghai200063,China)Abstract:Afteryearsofinformationdevelopment,theelectricpowerdesignenterpriseshaveacc
3、umulatedagreatdealofapplication.orienteddata,anditisurgenttobuildadatawarehousecenterwhichCallmeetcomprehensivedemandsandprovideanalyticdataofdiferentlayers.Thedatawarehouseconstructionmethodsuitableforelectricpowerde·signenterprisesisdiscussed,emphasizingontheconceptofthedatawarehous
4、eand2diferentsystemstructureofda-tawarehouse.Keywords:database;datawarehouse;datamark电力勘察设计企业的信息化建设大多起步很1面向事务的数据库和面向主题的数据早,经过起步、扩展、控制阶段,现基本都处在集成仓库阶段。目前电力勘察设计企业基本上都已形成了一构建数据仓库首先面临的问题是为什么要划套企业信息共享和信息管理的模式,并建立了一分数据库和数据仓库以及如何划分数据库和数据系列的管理应用系统。仓库的存储内容。这些管理应用系统主要包括企业门户、人事数据库是指存储在计算机内的有结构的数据
5、信息管理、办公自动化、经营计划管理、工程档案的集合。数据库是面向事务设计,主要存储实时管理等各类应用。各个系统经过多年运行产生了业务数据,为尽量避免冗余,一般采用符合三范式大量原始数据,原始数据的高速增加给数据库的的设计规则。日常运行造成越来越大的压力。特别在年末各类数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳统计报表生成前,数据更新与查询的矛盾更加突定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决出,用户时常抱怨更新数据慢得难以忍受,而查询策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予一条数据有可能要花费数十分钟。以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析另外,由于各类应
6、用建立年代各不相同,不少型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;设计企业的数据根据不同应用系统存储在不同的其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,数据库中,相互间缺少联系,没有形成数据的综合集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而处理能力,信息系统的优势难以发挥。且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。解决这种压力和矛盾的方法只有一个:构建目前设计企业中按照实际设计和管理流程形企业级数据仓库。成的业务数据全部累计储存在各应用系统相对应维普资讯http://www.cqvip.com陈露,等电力勘察设计企业数据仓库的架构方式99(总641)的操作型数据库中
7、,这些数据的高速增加已经明身负责处理所有的业务流程,数据处理过程较为显影响了应用系统的运行性能,因此应将大量的集中,数据仓库中的数据是全企业集成的数据,因历史数据转移到善于处理海量数据的数据仓库此建立集中式企业级数据仓库架构较为合适。中;实际上,建立数据仓库一个更加重要的原因是中央数据库汇集了来自各应用系统的数据,各应用系统基本以各业务部门为中心,信息共享同时也负责向各从属数据集市提供信息,之所以程度低,大量数据沉积在操作层,不能将其转换为不直接访问中央数据仓库而设计一个数据集市层决策管理层所需要的综合分析信息,浪费了现存的主要原因在于当中央数据库保存越来越多的数
8、数据背后隐
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