结构良好的数据仓库设计3.1数据的两种组织形式：操作数据和分析数据当同一数据使用不同组织形式的时候，其作用也有所不同。把企业中需要使用的这些数据形式进行分类，一般可以分成两类：操作数据和分析数据。这两种数据都可以存储在DBMS中进行管理。它们的组织形式实际上源于并作用于两种系统：操作型系统和分析型系统。3.1.1操作型系统和分析型系统的分离传统的企业信息化实现的是用计算机信息处理代替人工信息处理，主要解决的是业务上的数据流问题。随着这类系统的逐渐增多，便针对这些系统产生了数据的多维信息查询需求，于是用于事务处理的数据环境和用于数据分析的数据环境的分离就成为了必然。操作型处理以传统的数据库为中心进行企业的日常业务处理。比如连锁超市每一种商品的进货处理和每一笔销售业务的处理等。分析型处理以数据仓库为中心分析数据背后的关联和规律，为企业的决策提供可靠有效的依据。比如，通过对超市近期数据进行分析可以发现近期畅销的产品，从而为公司的采购部门提供指导信息。又如，对于一个大型的连锁超市，如果能够将各个营业点不同时期的营业情况以非常直观的方式展现给管理人员，则管理人员可以根据这些分析结果决定是否需要撤销营业情况极差的营业点，而在客户流量特别大的超市附近增设营业网点。操作型系统的使用人员通常是企业的具体操作人员，处理的数据通常是企业业务的细节信息，其目标是实现企业的业务运营；而分析型系统的使用人员通常是企业的中高层的管理者，或者是从事数据分析的工程师。分析型系统包含的信息往往是企业的宏观信息而非具体的细节，其目的是为企业的决策者提供支持信息，操作型系统和分析型系统的划分如图3-1所示。图3-1操作型系统和分析型系统的分离操作型处理和分析型处理的分离，划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限，从而由原来以单一数据库为中心的数据环境发展为以数据库为中心的业务处理系统和以数据仓库为基础的分析系统。企业的生产环境，也由以数据库为中心的环境发展为以数据仓库为中心的环境。操作型系统根据其特点也称联机事务处理（OLTP），存储操作数据，称为数据库。分析型系统也称联机分析处理（OLAP），一般把存储分析数据的数据库称为数据仓库。3.1.2事务处理和分析处理的对比OLAP系统与OLTP系统从本质上来说是不同的。许多OLTP中的功能需求和OLAP的功能需求都不一致，有的甚至是相反的。表3-1是2种数据处理系统的功能特点比较。表3-1OLAP与OLTP功能特点对比事务处理（OLTP）分析处理（OLAP）处理个别记录关注一般趋势高生产率（每天数百万事务处理记录）低生产率（每天只有少数操作）系统的操作改变数据系统的操作可以回答问题查询只涉及几条记录查询经常波及整个数据库许多操作更改源数据大多数操作是只读的需要完全实时更新经常批量更新（例如晚上或周末）能很快反应新数据最终反应新数据由表3-1可见，OLAP与OLTP是2类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，OLAP面对的是决策人员和高层管理人员；OLTP是对基本数据的查询、增、删和改操作处理，它以数据库为基础，而OLAP更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。OLAP中历史的、导出的及经综合提炼的数据均来自OLTP所依赖的底层数据库。OLAP数据较之OLTP数据要多一步数据多维化或预综合处理，建立不同级别的统计数据，从而满足快速统计分析和查询的要求。除了数据及处理上的不同外，OLAP前端产品的界面风格及数据访问方式也同OLTP有别，OLAP多采用便于非数据处理专业人员理解的方式（如多维报表和统计图形），查询提出及数据输出直观灵活，用户可以方便地进行逐层细化、切块与切片和数据旋转等操作（详见第6章）；而OLTP多为操作人员经常用到的固定表格，查询及数据显示也比较固定和规范。例如，在第2章用ReportingService和Excel2007为福马特商店创建的多维分析报表实际上就是OLAP系统运行的结果。有了以上事务处理和分析处理的区别和联系，就可以相应地得出操作型数据和分析型数据的关系。3.1.3操作型数据与分析型数据的对比由上面对业务操作和商务分析2种过程的比较可知，如果把用于OLTP系统的数据直接应用于商务数...
