全书主要描述了数据仓库设计与开发生命周期的各个阶段及其相应的技术结构框架。另外，还提供了如支票信用认可网络系统、某飞机制造公司单源生产数据、汽车销售管理网络系统等多个工程开发的成功案例。同时，本书还介绍了数据仓库开发的过程和策略，主要有跳跃（蛙跳）式发展、数据仓库系统多层次的结构——内核与外壳、数据仓库应用开发的要点与特征、数据仓库设计、质量保障、资源、团队、技能等内容。最后，通过一系列程序和实例讲解了数据仓库的建立过程，以及SQL程序在Oracle 9i和SQL Server分析服务器上的实施。

第1章 数据仓库技术与应用概述 1 1.1 数据仓库的基本概念 2 1.1.1 数据仓库的系统体系 2 1.1.2 数据仓库的应用目标 2 1.2 数据仓库与常规事务处理数据库的区别与联系 3 1.2.1 从数据仓库到操作型数据库——数据仓库的根与源 3 1.2.2 数据仓库与传统数据库的区别 3 1.3 数据仓库的产生原因 5 1.3.1 数据囚笼现象 5 1.3.2 信息孤岛现象 5 1.3.3 相互矛盾的信息流 6 1.3.4 集成的解决办法 6 1.3

前言

数据仓库是近10年来兴起的一种新的数据库应用，越来越被广泛地用做决策支持系统的基础。各大数据库厂商纷纷宣布支持数据仓库，并提出一整套用于建立和使用数据仓库的产品。同时，国际上许多重要的学术会议，如超大型数据库国际会议（VLDB）、数据工程（Data Engineering）国际会议等，都出现了专门研究数据仓库（Data Warehousing，简称DW）、联机分析处理（On-Line Analytical Processing，简称OLAP）、数据挖掘（Data Mining，简称DM）的组织。

数据仓库的新概念、新方法、新技术在信息技术领域已成为研究和应用的热点，并日益成熟，是信息技术应用领域最前沿的技术。实践证明，数据仓库在提高决策支持水平、信息质量、应变能力等方面具有重要意义。它在操作型数据库的基础上对数据的进一步集成和分析提出了更明确的目标和解决方案，这对于信息技术领域发展中的全面而长远的规划尤其重要，能够加快信息技术实施速度并少走弯路，避免时间、人力、资源的浪费及重复建设。另外，数据仓库这一信息技术在理念、概念、方法、应用技术、定义功能等方面得到了广泛应用，给用户带来了巨大的竞争优势。对我国各领域和许多企业而言，在建立或发展自己的信息系统的过程中，如何在现有的数据库上建立数据仓库，怎样建立数据仓库，如何使数据仓库真正成为战略决策的基础系统等问题显得日益突出。

本书将从数据仓库技术背景、技术结构框架、开发和应用等方面，结合作者在数据仓库技术实施过程中的实际经验，深刻阐述数据仓库开发在各个阶段的特点和策略运用，以及在管理信息系统中的位置和作用。

数据仓库是管理信息系统的“上层建筑”，它集成了许多不同的源数据系统，从而构成中央式的信息平台，并实现了对管理决策分析的支持。今天，越来越多的部门和机构开始接受并开发数据仓库，并把它作为信息集成的解决方案和决策支持系统工具，以迎接当今日益发展的信息化的挑战。

笔者于20世纪90年代初在美国麦克尼斯州立大学计算机系获得硕士学位，在数据仓库、数据库设计和系统分析与集成方面有着丰富的理论知识和实践经验。特别是在过去的十几年中，几乎一直战斗在数据仓库建立和开发的前沿，在北美成功地完成了多个大型应用项目，有丰富的总体系统规划实践及大型项目的运作经验，并指导过许多项目的设计与开发，取得了显著的成效，博得了用户的好评。为了把这些成功的实践经验介绍给国内的广大读者和应用开发研究人员，作者在百忙中投入了大量的精力和时间，完成了本书。实践经验的理论总结是该书的最大特点。

本书旨在介绍和探索数据仓库的基本技术和结构概念（如多层次的结构），这种研究是非常重要的，因为基本技术和结构为将来的数据仓库开发，以及各种决策支持系统奠定了基础。当我们对许多信息系统开始进行以集成为目标的基础结构改造的时候，它将变得更为重要。希望读者能够从中获益，有所借鉴。

在本书的编写过程中，罗晓沛教授、刘德贵研究员，以及朱军、朱炜、池太峰、赵玉梅等人提供了大力的帮助和支持，在此深表谢意。

时间仓促，错漏之处在所难免，希望读者批评指正。

池太崴

池太崴 美国麦克尼斯州立大学计算机科学硕士。曾任美国奥卡太平洋咨询(Orca Pacific Group IT Consulting)公司数据信息库总结构师，2004至今任美国Excel数据公司高级数据仓库结构师，为微软公司的数据仓库项目做开始咨询工作。在数据库、数据仓库、数据分析与决策支持系统的应用、设计与开发方面有十余年的丰富经验。