关系型数据库查询结果如何支持下钻

一、数仓基本概念

1. 数据仓库架构

我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。

这里参考此定义，把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，画出下面的数仓架构图：

数仓架构

上图中显示的整个数据仓库环境包括 *** 作型系统和数据仓库系统两大部分。 *** 作型系统的数据由各种形式的业务数据组成，这些数据经过抽取、转换和装载（ETL）过程进入数据仓库系统。

任何事物都是随着时间的演进变得越来越完善，当然也是越来越复杂，数仓也不例外。在数据仓库技术演化过程中，产生了几种主要的架构方法，包括数据集市架构、Inmon企业信息工厂架构、Kimball数据仓库架构、混合型数据仓库架构。这几种架构我们后面再讲，接下来看下数仓的基本概念。

2. 数据仓库概念

英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。

1) 基本特征

数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用以支持管理决策。

面向主题:

传统数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

集成性:

通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。

数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：

要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等。

进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。

下图说明一个保险公司综合数据的简单处理过程，其中数据仓库中与“保险” 主题有关的数据来自于多个不同的 *** 作型系统。这些系统内部数据的命名可能不同，数据格式也可能不同。把不同来源的数据存储到数据仓库之前，需要去除这些不一致。

打开数据库连接

创建数据库命令控件

设置查询字符串

执行查询命令

销毁命令控件

关闭数据库连接