数据仓库建立之oracle技术实践（dwh oracle）

数据仓库建立之Oracle技术实践

随着数据量不断增长，数据处理的效率和数据的质量逐渐成为企业面临的难题之一。为了有效地解决这些问题，数据仓库技术应运而生。数据仓库以分析为导向，面向主题、集成、稳定，提供历史数据和多维分析等特点，成为企业决策的重要工具。本文将介绍如何通过Oracle技术建立数据仓库。

一、 数据建模设计

数据建模设计是数据仓库建立的第一步，需要根据需求把各种数据有机地整合起来。数据建模基于维度建模（star schema或snowflake schema）和实体联系模型，旨在将数据集成起来，并提供方便的数据访问方式。

维度建模和实体联系建模各有优缺点。维度建模具有简单、易于理解和使用的优点，大多数商业智能工具（BI）都支持此种建模方式。实体联系建模具有复杂、全面的优点，适用于长期使用的数据仓库。

根据不同业务需求，我们可以选择合适的建模方式。在Oracle技术中，可以使用Oracle Designer或Toad Data Modeler等软件工具进行建模设计。

二、 ETL流程设计

ETL（Extract、Transform、Load）是数据仓库建立过程中的核心步骤。ETL主要包括数据的抽取、清洗、转换和装载等过程，将源数据转换为目标数据，并按照预定的格式加载到数据仓库中。

Oracle提供了许多帮助ETL流程设计的工具，如Oracle Data Integrator（ODI）和Oracle Warehouse Builder（OWB）。ODI和OWB都可以与Oracle数据库和第三方数据源进行集成，支持高速、低耗、可靠的数据传输和转换，可以大大简化数据仓库ETL流程的设计和管理。

三、 数据仓库的物理实现

在ETL流程设计完毕之后，需将数据仓库物理实现。在Oracle中，可以使用Oracle Database或Oracle Exadata作为数据仓库的物理存储平台。

Oracle Database作为一款关系型数据库管理系统，可以提供更加稳定、可靠的数据存储服务。而Oracle Exadata则是Oracle对数据库的深度优化产品，具有极高的性能和可扩展性，被广泛应用于大型数据仓库建设中。

四、数据仓库的扩展

Oracle技术支持与第三方BI工具和应用程序的集成，如Oracle BI、Business Objects和Cognos等工具。这些工具可以更好地支持多样化的分析和挖掘等需求。

另外，在大型数据仓库或数据挖掘任务中，我们可以使用Oracle R或Oracle TimesTen进行分析与处理。Oracle R是一款负责运行R语言的Oracle产品。而Oracle TimesTen则是一款基于内存技术的RDBMS，专用于大型数据处理和查询。

结语

借助于Oracle技术，我们可以更高效地构建数据仓库。数据建模、ETL流程设计、物理实现以及数据仓库的扩展，都将得到强有力的支持。