医院需要功能强大的数据仓库,收集大量的关于患者的基本信息、诊断信息、治疗信息还有药品信息和医务人员的信息等。这些信息要求能够对决策者做出重大决策提供参考和必要的支持。而对这些信息的存储、操作处理的速度、准确就显得尤为重要。因此,面向主题的数据仓库概念的提出,不但为有效地支持企业经营管理决策提供了一个全局一致的数据环境,也为历史数据、综合数据的处理提出了一种行之有效的解决方法。数据仓库的主要工作贡献在于,它明确提出数据处理的两种不同类型,操作型处理和分析型处理,并将两者在实现中区分开来,建立起DB(Data Base)—DW(Data Warehouse)两层体系结构。

　　比如一个主管药品的副院长可能经常要解决这样的问题:某某药品是否要进货?那么他首先得清楚该商品的存货是否充足,还要了解该药品的近期销售情况,还需从医院的资金的情况出发,比照其他药品的库存和销售情况,等等。也就是说,要根据这些数据的综合信息才能做出较为合理、可行的决策。如果将这一决策过程放到原有面向应用的分散DB系统中去完成,不一定能得到每个部门的准确一致信息,而需要进行部门间的协调配合,工作量会很大;但将其放在数据量巨大的DW中去处理,显然较费时,且涉及到很多不必要的数据。

　　像上述这类问题并不是联机事物处理,又算不上高层决策分析。这类对企业进行日常管理和控制的决策问题往往是一个企业中层的管理者经常要解决的、较大量的问题。这种信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——操作数据存储(Operational Data Store,ODS)的建立。正因为这两种处理类型之间存在着这么一个中间层次,才要求在DB-DW两层体系结构的基础上再增加一个新的层次ODS,从而形成DB-ODS-DW的三层体系结构。

　　一、操作数据存储的定义及特点

　　ODS是用于支持企业日常的全局应用的数据集合,保存在ODS中的数据具有四个基本特点:面向主题的、集成的、可变的、数据是当前或接近当前的。

　　和DW一样,ODS中的数据的组织方式是面向主题的,而且为了满足支持企业全局应用的需要,ODS中的数据在企业级上应该高度保持一致性,所以必须对进入ODS的数据归根到底是来源于业已存在的、分散的各个面向应用的操作型环境,但是ODS是一种区别于原来面向应用的分散DB系统的新的数据环境,面向主题、集成化的特点是这种区别的集中体现。

　　同时,ODS中只存放当前数据或接近当前的数据,而且可以进行联机修改,包括增、删、更新等操作。所谓“当前”是指数据在存取时刻是最新的,而接近当前则是指存取的数据是最近一段时间之前得到的。虽然DW中的数据也是面向主题和集成的,但是一般是不进行修改的,所以ODS与DW的区别也主要表现在这后两方面特点。

　　下面将会就ODS和DW的联系与区别从不同的方面进行剖析。

　　OLTP数据和ODS数据区别主要表现为:

　　OLTP数据是当前的,面向应用的,数据不统一,而ODS数据是当前的或接近当前的,面向主题的,统一集成的。

　　二、操作数据存储的功能

　　前边提到,ODS主要是适应企业级的全局应用的需求而产生的。这种全局应用可以大致的分为三类:一类是进行企业级的联机事物处理,另一类可以称之为“即时OLAP”数据处理,还有一类应用是起到数据缓存区的功能。

　　1)在ODS上可以实现企业级的OLTP

　　所谓“企业级的OLTP”是指在实际数据处理中,一个事物同时涉及多个部门的数据。在操作型DB环境中,各应用所面对的仅是企业的某个部门,这些部门应用所处理的是企业的局部数据。并且在原来面向应用的分散DB系统中为了获得快速响应,每个面向应用的DB中不可能包含整个企业的完整的数据,加上在实际的DB的构建过程中缺乏统一的工程化控制,某个操作型DB的数据组织很少考虑其他DB的特点和需求,因而数据缺乏一致性。所以在各个分散的DB上要进行企业级的事物处理代价会很大,因为它首先要对分散在原有系统中的数据进行集成。而ODS中的数据已经是面向企业全局集成的,所以建立于ODS之上的OLTP可以快速地实现对企业中的数据全局集中管理。因此ODS的建立克服了原来面向应用的数据库组织过于分散的缺点。

　　2)在ODS上可以实现即时OLAP

　　一般来说,在DW上实现OLAP是为了进行长期趋势分析,由于DW中的数据量十分庞大,所以OLAP的运行时间较长。

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