如何(He)构建银行数据仓库数据仓库技术作为一项数据办理领域的新技术，其精髓在于针春联机阐发处置(OLAP)提出了一种综合的解(Jie)决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购(Gou)置到的现成产物，也没有具(Ju)体的阐发标(Biao)准和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库尺度。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使用的是什么公司的数据库产物、开发东西，只要根据尺度做，那么实现同一业务需求的方案城市很相似。而现有数据仓库的实现中，呈现了 MOLAP 方案和 ROLAP 方案的区别，呈现了形形色色的数据仓库建模东西、暗示东西，而设计人员的个人经验和本质也会在此中扮演很重要的角色。 数据仓库技术的实现方式 目前在数据仓库技术的实际应用中主要包罗 如下几种具体实现方式。 1、在关系数据库上成立数据仓库(ROLAP) 2、在多维数据库上成立数据仓库(MOLAP) MOLAP 方案是以多维方式来组织数据，以多维方式来存储数据；ROLAP 方案那么以二维关系表为核心表达多维概念，通过将多维布局划分为两类表:维表和事实表，使关系型布局能较好地适应多维数据的暗示和存储。在多维数据模型的表达方面，多维矩阵比关系表更清楚且占用的存储更少，而通过关系表间的连接来查询数据的 ROLAP 系统，系统性能成为最大问题。MOLAP 方案比 ROLAP 方案要简明，索引及数据聚合可以自动进行并自动办理，但同时丧掉了必定的灵活性。ROLAP 方案的实现较为复杂，但灵活性较好，用户可以动态定义统计和计算方式，别的能庇护在已有关系数据库上的投资。 由于两种方案各有优劣，因此在实际应用中，往往将 MOLAP 和ROLAP 结合使用，即所谓的混合模型。操纵关系数据库存储历史数据、细节数据或非数值型数据，阐扬关系数据库技术成熟的优势，减少花费，而在多维数据库中存储当前数据和常用统计数据，以提高操作性能。 3、在原有关系库上成立逻辑上的数据仓库 由于目前正在运行的 OLTP 系统中已经堆集了海量数据，如何从中提取出决策所需的有用信息就成为用户最迫切的需要。新建数据仓库当然能从功能、性能各方面给出一个完整的解决方案，但需要投入大量的人力、物力，而且数据仓库的建设和阐发数据的堆集需要一段时间，无法及时满足用户对信息阐发的迫切需要。因此在筹建数据仓库的前期，可以采纳一些适宜的暗示东西，在原有...
