数据仓库功能性定义及概述

数据集市是通过自顶向下的方法构建企业数据仓库的一部分，最小化数据冗余和不一致性，存储详细的历史数据。它依赖于数据仓库的可用性，支持企业的数据操作和投资效益。建设中心数据模型是确保数据集市成功运行的关键，通过集成数据来支持企业的运营需求。

数据仓库是用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的专业系统，广泛应用于企业决策支持和业务分析中。通过数据仓库，企业可以实现数据集中存储、高效查询和数据挖掘等功能。

数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定，且能反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。

档提供了 Oracle 11g RAC 安装完成后的 IOPS、负载均衡、TAF 等功能测试计划。该测试方案内容全面，可指导用户进行有效且全面的测试。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

数据仓库是信息系统中的重要组成部分，用于集成和存储企业数据，支持决策制定和分析过程。它的发展历史可以追溯到几十年前，随着信息技术的进步，数据仓库的定义和功能不断演变和扩展。构建一个有效的数据仓库需要深入了解数据模型、ETL（抽取、转换、加载）流程等基础知识。

规则3.4针对SQL代码中的局部变量，特别是在Package和OBJECT中的内部全局变量，应进行注释。变量注释应使用行尾注释，例如：TYPE RefCursor IS REF CURSOR; -- 定义参考游标类型。常量及变量的注释应包括被保存值的含义和合法取值的范围。规则3.5建议对函数或过程的每个参数进行详细说明，包括取值范围。对于boolean类型变量等，需说明每个值的具体含义。规则3.6强调对复杂SQL语句的功能性注释，包括算法和功能的解释，特别是不易理解的分支条件表达式。对于过长的函数实现，建议按功能分段加以概述。

数据仓库的开发过程包括以下几个关键步骤： 建立或获得企业的数据模型。 定义记录系统。 设计数据仓库并按主题领域进行组织。 设计和建立操作型环境中的记录系统与数据仓库之间的接口，确保数据仓库的载入工作能有序进行。 开始载入第一个主题领域，并进入载入和反馈过程，数据仓库中的数据在此过程中不断变化。

随着信息技术的进步，数据仓库在现代企业管理中扮演着越来越关键的角色。