浅谈OLTP和数据仓库的设计

数据库 数据仓库
对于传统的业务处理(OLTP)系统,我们总是按照业务应用来建立它的模型,换言之,业务处理系统是面向应用来设计的,更准确地说是面向交易来设计。而数据仓库则一般按照主题(Subject)来建模,它是面向主题的。本文通过一个例子来简单介绍了OLAP和数据仓库的设计,希望能对您有所帮助。

OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据,以便尽快处理单个事务。 而数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。那么在实际的应用中该怎样设计呢?怎样区分何为面向应用,何为面向主题呢?本文以银行系统为例来进行说明。

在银行中, 一般都有对私 (个人储蓄)、对公 (企业储蓄)、信用卡等多种业务系统,它们都是面向相关业务应用设计的交易处理系统,系统主要任务是完成业务交易过程中的数据处理,数据库在设计的时候主要是围绕性能和完整性方面,而每个交易涉及的数据往往只是记录的层面,数据库设计主要考虑并行更新方面比较多,并不需要考虑为全表范围的查询做优化,而系统本身所支持的交易类型简单而且固定。由于历史原因,这些系统设计的时候都是独立进行的,所以可能运行在不同的平台上,相互之间没有什么关系,各系统之间对相同的业务信息还存在数据上的冗余。比如每个系统中都会有客户的数据, 这种数据的零碎和冗余,使决策者很难从这些业务系统中直接地获取全面的信息。

为了克服这个弊病,建立数据仓库应用时,要把业务系统中的数据从中抽取出来,转换和清洗以消除数据的不一致性和冗余,加载到数据仓库中来。这样,数据仓库中的数据就是从整个银行的角度来看的,其数据模型不再面向个别应用,而是面向整个银行的业务主题,比如客户、产品、渠道等。因此, 各个生产系统中与客户、产品、渠道等相关的信息将分别转换到数据仓库中相应的主题中,从而给银行的决策者提供一个一致的完整的信息视图。

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责任编辑:赵鹏 来源: 博客园
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