关于数据仓库 — ODS概念

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需 求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。

   据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”

   ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需 求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。

   在Kimball的<<数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit>>，他是这样定义的

   1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分)

   2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分)

   因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改，所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。

   由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换，而是原封不动地与业务数据库保持一致。即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。

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