數(shù)據(jù)倉庫中ODS基礎學習
根據(jù)Bill.Inmon的定義，“數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時間變化的，主要用于決策支持的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”
ODS是一個面向主題的、集成的、可變的、當前的細節(jié)數(shù)據(jù)集合，用于支持企業(yè)對于即時性的、操作性的、集成的全體信息的需求。常常被作為數(shù)據(jù)倉庫的過渡，也是數(shù)據(jù)倉庫項目的可選項之一。
在Kimball的<<數(shù)據(jù)倉庫生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit>>，他是這樣定義的：
1. 是操作型系統(tǒng)中的集成,用于當前，歷史以及其它細節(jié)查詢(業(yè)務系統(tǒng)的一部分)；
2. 為決策支持提供當前細節(jié)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)倉庫的一部分)。
因此操作數(shù)據(jù)存儲（ODS）是用于支持企業(yè)日常的全局應用的數(shù)據(jù)集合，ODS的數(shù)據(jù)具有面向主題、集成的、可變的和數(shù)據(jù)是當前的或是接近當前的4個基本特征。同樣也可以看出ODS是介于DB和DW 之間的一種數(shù)據(jù)存儲技術，和原來面向應用的分散的DB相比，ODS中的數(shù)據(jù)組織方式和數(shù)據(jù)倉庫（DW）一樣也是面向主題的和集成的，所以對進入ODS的數(shù) 據(jù)也象進入數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一樣進行集成處理。另外ODS只是存放當前或接近當前的數(shù)據(jù)，如果需要的話還可以對ODS中的數(shù)據(jù)進行增、刪和更新等操 作，雖然DW中的數(shù)據(jù)也是面向主題和集成的，但這些數(shù)據(jù)一般不進行修改，所以ODS和DW的區(qū)別主要體現(xiàn)數(shù)據(jù)的可變性、當前性、穩(wěn)定性、匯總度上。
由于ODS仍然存儲在普通的關系數(shù)據(jù)庫中，出于性能、存儲和備份恢復等數(shù)據(jù)庫的角度以及對源數(shù)據(jù)庫的性能影響角度，個人不建議ODS保存相當長周期的數(shù)據(jù)，同樣ODS中的數(shù)據(jù)也盡量不做轉(zhuǎn)換，而是原封不動地與業(yè)務數(shù)據(jù)庫保持一致。即ODS只是業(yè)務數(shù)據(jù)庫的一個備份或者映像，目的是為了使數(shù)據(jù)倉庫的處理和決策支持要求與OLTP系統(tǒng)相隔離，減少決策支持要求對OLTP系統(tǒng)的影響。
為什么需要有一個ODS系統(tǒng)呢？一般在帶有ODS的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中，ODS都具備如下幾個作用：
1.在業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫之間形成一個隔離層
一般的數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)都具有非常復雜的數(shù)據(jù)來源，這些數(shù)據(jù)存放在不同的地理位置、不同的數(shù)據(jù)庫、不同的應用之中，從這些業(yè)務系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放從業(yè)務系統(tǒng)直接抽取出來的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)之間的邏輯關系上都與業(yè)務系統(tǒng)基本保持一致，因此在抽取過程中極 大降低了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的復雜性，而主要關注數(shù)據(jù)抽取的接口、數(shù)據(jù)量大小、抽取方式等方面的問題。
2.轉(zhuǎn)移一部分業(yè)務系統(tǒng)細節(jié)查詢的功能
在數(shù)據(jù)倉庫建立之前，大量的報表、分析是由業(yè)務系統(tǒng)直接支持的，在一些比較復雜的報表生成過程中，對業(yè)務系統(tǒng)的運行產(chǎn)生相當大的壓力。ODS的數(shù)據(jù)從粒度、組織方式等各個方面都保持了與業(yè)務系統(tǒng)的一致，那么原來由業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生的報表、細節(jié)數(shù)據(jù)的查詢自然能夠從ODS中進行，從而降低業(yè)務系統(tǒng)的查詢壓力。
3.完成數(shù)據(jù)倉庫中不能完成的一些功能
一般來說，帶有ODS的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)中，DW層所存儲的數(shù)據(jù)都是進行匯總過的數(shù)據(jù)和運營指標，并不存儲每筆交易產(chǎn)生的細節(jié)數(shù)據(jù)，但是在某些特殊的應用中，可能需要對交易細節(jié)數(shù)據(jù)進行查詢，這時就需要把細節(jié)數(shù)據(jù)查詢的功能轉(zhuǎn)移到ODS來完成，而且ODS的數(shù)據(jù)模型按照面向主題的方式進行存儲，可以方便地支持多維分析等查詢功能。即數(shù)據(jù)倉庫從宏觀角度滿足企業(yè)的決策支持要求，而ODS層則從微觀角度反映細節(jié)交易數(shù)據(jù)或者低粒度的數(shù)據(jù)查詢要求。
在一個沒有ODS層的數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)倉庫中存儲的數(shù)據(jù)粒度是根據(jù)需要而確定的，但一般來說，最為細節(jié)的業(yè)務數(shù)據(jù)也是需要保留的，實際上也就相當于ODS，但與ODS所不同的是，這時的細節(jié)數(shù)據(jù)不是“當前、不斷變化的”數(shù)據(jù)，而是“歷史的，不再變化的”數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)倉庫的存儲壓力和性能壓力都是比較大的，因此對數(shù)據(jù)倉庫的物理設計和邏輯設計提出了更高的要求。
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