数据仓库的体系结构通常分为三层，每层承担着不同的功能，以满足企业的数据分析和决策支持需求。以下是这三层的详细描述：
1. 数据仓库服务器（底层）
- 功能: 数据仓库服务器是数据仓库体系结构的底层，负责数据的存储和管理。
- 实现: 通常实现为关系数据库系统。
- 任务: 从操作型数据库或外部数据源中提取数据，进行数据清理、转换、集成，然后存储到数据仓库中。
2. OLAP 服务器（中间层）
- 定义: 在数据仓库和前端工具之间起到桥梁作用的是OLAP（在线分析处理）服务器。
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实现方式:
- 关系型OLAP (ROLAP): 基于关系型数据库，扩展以支持多维数据分析。
- 多维OLAP (MOLAP): 使用特殊的服务器，直接支持多维数据的存储和操作。
- 功能: 提供多维数据分析，支持复杂的查询和报表生成。
3. 前端工具（顶层）
- 包含内容: 各种查询和报表工具、数据分析工具、数据挖掘工具。
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功能:
- 数据分析工具: 主要针对OLAP服务器，支持多维数据分析。
- 报表工具和数据挖掘工具: 主要针对数据仓库，支持数据的呈现和深入分析。
数据仓库模型
数据仓库的结构可以分为以下三种模型：
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企业数据仓库:
- 包含整个企业跨越多个主题的所有信息。
- 通常包含详细数据和汇总数据。
- 实现可能需要多年时间，通常在大型机或并行结构平台上实现。
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数据集市:
- 包含特定用户群体相关的企业范围数据的子集。
- 范围限于选定的主题，如顾客、商品、销售等。
- 可以在低成本的部门服务器上实现，实现周期较短。
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虚拟仓库:
- 操作型数据库上的视图集合。
- 只有部分汇总视图物化，易于建立但可能需要操作型数据库服务器的额外能力。
这种分层和模块化的结构使得数据仓库能够有效地满足不同层次的分析需求，同时保持数据的一致性和完整性，支持企业的决策制定过程。