數據倉庫體系架構圖解釋，數據倉庫的體系結構如何分別實現什么功能
1，數據倉庫的體系結構如何分別實現什么功能2，工行數據倉庫體系架構有哪些組成3，數據庫系統的體系結構4，數據庫體系結構5，數據倉庫通用語義層數據集市層共性加工層都是什么含義1，數據倉庫的體系結構如何分別實現什么功能
dal數據訪問層:主要看你的數據層里面有沒有包含邏輯處理，實際上他的各個函數主要完成對各個對數據的操作。bll業務邏輯層:主要負責對數據層的操作。也就是說把一些數據層的操作進行組合。ui表示層:主要對用戶的請求接受，以及數據的返回，為客戶端提供應用程序的訪問，比如界面等。表示層
2，工行數據倉庫體系架構有哪些組成 商業智能和數據倉庫基礎的課程內容包括：1bi（商業智能）和數據倉庫2數據倉庫的架構，模型建設3數據倉庫建設方法論（methodology）4olap5數據質量管理6etl7數據挖掘8相關概念(ods,元數據等)9工具演示希望對你由幫助來源：商業智能和數據倉庫愛好者提供。。。。商業智能和云計算。。。。陪訓。。。。有這個基礎課不明白啊 = =！
3，數據庫系統的體系結構 數據庫系統的體系結構是指數據庫系統的整個體系的結構。數據庫系統的體系結構從不同的角度可有不同的劃分方式。從數據庫管理系統的角度可分為三層，從外到內依次為外模式、模式和內模式。 模式是所有數據庫用戶的公共數據視圖，是數據庫中全部數據的邏輯結構和特征的描述。模式(schema)又可細分為概念模式(conceptual schema)和邏輯模式(109ical schema)。希望對你有幫助。
4，數據庫體系結構 visual basic中使用的數據庫是關系型數據庫(relational database)。一個數據庫由一個或一組數據表組成。每個數據庫都以文件的形式存放在磁盤上，即對應于一個物理文件。不同的數據庫，與物理文件對應的方式也不一樣。對于dbase,foxpro和paradox格式的數據庫來說，一個數據表就是一個單獨的數據庫文件，而對于microsoft access、btrieve格式的數據庫來說，一個數據庫文件可以含有多個數據表。數據庫系統的體系結構是指數據庫系統的整個體系的結構。數據庫系統的體系結構從不同的角度可有不同的劃分方式。從數據庫管理系統的角度可分為三層，從外到內依次為外模式、模式和內模式。 模式是所有數據庫用戶的公共數據視圖，是數據庫中全部數據的邏輯結構和特征的描述。模式(schema)又可細分為概念模式(conceptual schema)和邏輯模式(109ical schema)。 希望對你有幫助。 5，數據倉庫通用語義層數據集市層共性加工層都是什么含義 【數據倉庫系統的三個工具層】數據倉庫系統通常采用3層的體系結構，底層為數據倉庫服務器，中間層為olap服務器，頂層為前端工具。具體如下：1、數據源和數據的存儲與管理部分可以統稱為數據倉庫服務器。（1）數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放于rdbms中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息，等等。（2）數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，并有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。2、olap服務器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發現趨勢。其具體實現可以分為：rolap、molap和holap。rolap基本數據和聚合數據均存放在rdbms之中；molap基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中；holap基本數據存放于rdbms之中，聚合數據存放于多維數據庫中。3、前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具，以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對olap服務器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。-
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2，工行數據倉庫體系架構有哪些組成 商業智能和數據倉庫基礎的課程內容包括：1bi（商業智能）和數據倉庫2數據倉庫的架構，模型建設3數據倉庫建設方法論（methodology）4olap5數據質量管理6etl7數據挖掘8相關概念(ods,元數據等)9工具演示希望對你由幫助來源：商業智能和數據倉庫愛好者提供。。。。商業智能和云計算。。。。陪訓。。。。有這個基礎課不明白啊 = =！
3，數據庫系統的體系結構 數據庫系統的體系結構是指數據庫系統的整個體系的結構。數據庫系統的體系結構從不同的角度可有不同的劃分方式。從數據庫管理系統的角度可分為三層，從外到內依次為外模式、模式和內模式。 模式是所有數據庫用戶的公共數據視圖，是數據庫中全部數據的邏輯結構和特征的描述。模式(schema)又可細分為概念模式(conceptual schema)和邏輯模式(109ical schema)。希望對你有幫助。
4，數據庫體系結構 visual basic中使用的數據庫是關系型數據庫(relational database)。一個數據庫由一個或一組數據表組成。每個數據庫都以文件的形式存放在磁盤上，即對應于一個物理文件。不同的數據庫，與物理文件對應的方式也不一樣。對于dbase,foxpro和paradox格式的數據庫來說，一個數據表就是一個單獨的數據庫文件，而對于microsoft access、btrieve格式的數據庫來說，一個數據庫文件可以含有多個數據表。數據庫系統的體系結構是指數據庫系統的整個體系的結構。數據庫系統的體系結構從不同的角度可有不同的劃分方式。從數據庫管理系統的角度可分為三層，從外到內依次為外模式、模式和內模式。 模式是所有數據庫用戶的公共數據視圖，是數據庫中全部數據的邏輯結構和特征的描述。模式(schema)又可細分為概念模式(conceptual schema)和邏輯模式(109ical schema)。 希望對你有幫助。 5，數據倉庫通用語義層數據集市層共性加工層都是什么含義 【數據倉庫系統的三個工具層】數據倉庫系統通常采用3層的體系結構，底層為數據倉庫服務器，中間層為olap服務器，頂層為前端工具。具體如下：1、數據源和數據的存儲與管理部分可以統稱為數據倉庫服務器。（1）數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放于rdbms中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息，等等。（2）數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，并有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。2、olap服務器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發現趨勢。其具體實現可以分為：rolap、molap和holap。rolap基本數據和聚合數據均存放在rdbms之中；molap基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中；holap基本數據存放于rdbms之中，聚合數據存放于多維數據庫中。3、前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具，以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對olap服務器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。-
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