2022年oracle与ibm的数据仓库比较.doc
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1、数据仓库比拟Oracle vs DB21文档简介31.1文档目的31.2文档范围31.3缩写商定31.4参考文档和文献31.5文档概述42相关的产品比拟52.1数据仓库52.2ETL工具52.3OLAP62.4展示工具63开发过程73.1Oracle的开发过程73.2DB2的开发过程74应用性71 文档简介1.1 文档目的此文档,用来介绍Oracle的数据仓库产品与IBM公司数据仓库产品的比拟文档。通过本文,使开发团队及最终使用者对两个数据仓库有初步的认识,为数据仓库及相关产品的选择提供依照。1.2 文档范围因此文中没有详细施行的细节,适用读者:n 开发人员n 工程经理n 开发经理n 最终用户
2、1.3 缩写商定缩写描绘IDSInternet Developer SuiteOWBOracle Warehouse Builder1.4 参考文档和文献编号文档名称版本日期1DB2 vs Oracle(BI)2Data Warehouse Center Application Integration Guide 8.231.5 文档概述本文档主要是从各各角度对ORACLE的数据仓库和IBM的数据仓库的分析,下面就两方面的产品做一下简单的概述:IBM IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能(BI)处理方案,包括: Warehouse manager、Essbase/DB2 OLAP S
3、erver 5.0、IBM DB2 UDB,以及来自第三方的前端数据展现工具(如BO)和数据挖掘工具(如SAS)。其中, Warehouse manager是一个功能非常强的集成环境,既可用于数据仓库建模和元数据治理,又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP(Relational OLAP)效劳器,而是一个(ROLAP和MOLAP)混合的HOLAP效劳器,在Essbase完成数据装载后,数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。 严格说来,IBM本人并没有提供完好
4、的数据仓库处理方案,该公司采取的是合作伙伴战略。也确实是说IBM公司在展现和多维分析上留有接口,所有第3方的公司能够利用这个接口来连接到IBM的系统中提取想要的数据.例如,它的前端数据展现工具能够是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility;多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM(与Arbor结合开发)的DB2 OLAP效劳器;统计分析工具采纳SAS系统。 Oracle Oracle数据仓库处理方案主要包括OWB和Oracle Discovere
5、r两个部分。然而Express 是和Oracle 8i配合使用的OLAP Server。从Oracle 9i开场(包括10g),Oracle把OLAP Server整合进了数据库,作为了数据库的一个选件,Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)效劳器,它利用多维模型,存储和治理多维数据库或多维高速缓存,同时也能够访咨询多种关系数据库;OWB(Warehouse builder) 能够完成数据仓库建模和元数据治理,又可用于数据抽取、转换、装载和调度以及多维模型的建立; Oracle Discoverer属于查询工具是专门为最终用户设计的,分为最终用户版和治理员
6、版。 Discoverer是Oracle的OLAP展示工具,无需编程。1.6 数据仓库ORACLE采纳Cluster体系构造,多个节点共享硬盘,存在磁盘I/O瓶颈,可伸缩性较差,少见超过4个节点的实例。ORACLE根本上没有真正TB级的数据仓库,客户往往被要求将其海量数据分解到多个数据库中。IBM采纳MPP体系构造,每个节点独享各自的硬盘空间,各个节点间通过高速网络交换数据。可伸缩性强,最多能够扩大到1000个节点。国内有32节点的实例,国外有512节点的实例。每个数据库中单个表的大小能够到达512GB*1000=500TB。在全球范围有许多TB级的数据仓库。1.7 ETL工具ORACLE的E
7、TL工具使用的是Oracle Warehouse Builder(OWB),此工具中做维过程确实是构建星形构造的过程,在作mapping,执行的过程则是数据抽取的过程,全都用Oracle warehouse Builder来实现。OWB全部开发过程通过图形界面完成,关于简单的数据转换实现简单,开发速度快。但是关于复杂的转换过程,由于整个转换过程全部都是由工具完成,用户不能干预,导致在转换中一些复杂查询速度缓慢,而且没有可能优化。IBM Warehouse Manager 是 IBM 数据仓库处理方案的重要组成部分,它主要由以下几部分功能组成:数据访咨询,数据转换,数据分布,数据存储,靠描绘性数
8、据查找和理解数据,显示、分析和开掘数据,数据转换过程的自动化及其治理。它缩短了复杂的海量数据与有洞察力的商务决策之间的差距。IBM 的 Warehouse Manager 可获取的数据源能够是 DB2 家族中的任一数据库,也能够是Oracle、Sybase、Informix、SQL Server 数据库和 IMS、VSAM 文件系统;存放数据仓库的数据库能够是 DB2 UDB for Windows NT、OS/2、AIX/600、HP-UX、Sun Solaris、SCO、SINIX 和 DB2/400、DB2 for OS/390;Warehouse Manager 的治理平台为 Wind
9、ows NT 和 OS/2;而且以上适用的平台仍在不断地扩展。1.8 OLAPDB2 OLAP Server在线分析处理(OLAP)在 IBM 的商务智能中扮演着重要角色,IBM 为此提供一个分析工具-DB2 OLAP Server,深化最终用户的业务,对桌面上的数据进展实时操作。DB2 OLAP Server 是一套独特的商务工具,能够快速地分布传统监视和报告范围之外的应用程序数据。IBM DB2 OLAP Server 是一种功能强大的工具,结合了业界领先的 Arbor Essbase OLAP 功能以及 DB2 的可靠性、可治理性和访咨询才能。Arbor Essbase是OLAP市场领先
10、的厂商。同其它 OLAP 相比,有更多的前端工具和应用程序利用了 Essbase API,使其成为事实上的业界标准。同大多数基于 SQL 的应用程序结合时,DB2 OLAP Server 和 Warehouse Manager 将为端用户提供更多的前端工具和业务智能应用程序选择余地。现在,用户能够享遭到多种 OLAP 应用程序的优势,如通过 Arbor 的 OLAP 引擎集成预算功能,充分利用机构在相关技术上的投资,治理根本设备和 DB2 数据。通过集成 IBM的Warehouse Manager 和 DB2 OLAP Server,这套处理方案将具有三方面的重要价值: 完全、自动地把 OLA
11、P 集成到数据仓库,数据抽取和生成自动地由规则和数据源支持,直截了当进入 DB2 OLAP Server 的立方体。利用 Warehouse Manager OLAP 版本还有一项附加收益,确实是在可视化数据仓库上创立了一个中间信息仓库。这个中间数据仓库包含洁净、抽取的数据,用来在 OLAP 系统上装载多维数据。一旦 OLAP 系统装载并上线,或者作为洁净数据源来进展 OLAP 以外的分析比方查询客户地址等,这些中间数据就能够废弃。DB2 OLAP Analyzer使用 DB2 OLAP Analyzer,能够到达企业的商业智能化,并提高信息技术组织的效率。信息技术人员能够让用户利用分析和报表
12、的功能获得他们所需的信息,而不会失去对信息、数据完好性、系统功能和系统平安的操纵。1.9 展示工具Oracle的展示工具是使用Oracle公司的discover工具,使用此工具,有某些局限性,实现方式不灵敏,且需使用专用前端工具,开发复杂。IBM采纳业界领先的多维分析效劳器OLAP Server和智能挖掘工具Intelligent Miner。开放的前端界面和开发接口。IBM的展示没有特定的工具,而是提供标准的数据借口,它能够采取第三方的展现工具,或者独立开开展现工具,比拟灵敏的实现前端的展现过程。2 开发过程2.1 Oracle的开发过程ORACLE 的开发过程主要分为两大部分: 1.OWB
13、开发 2.IDS 开发 一.OWB开发过程: 1在开发之前必须先建立Owb中的两个材料档案库,一个叫repository,另一个叫runtime repository(运转时材料档案库)。其中repository用来存放owb设计过程中的对象。Runtime repository用来存放运转所需的数据,包括元数据、映射定义、转换规则等等。2 每个材料档案库都有相应的用户。一般来说至少需要创立四个用户:repository所有者、runtime repository所有者、runtime repository访咨询者、目的数据库所有者。 3 用所有者用户登陆到OWB以后就能够创立一个新的proj
14、ect, 在新的project 里需要创立数据源(soruce),目的库(target),位置(location)4 系统配置完成后,进入到开发阶段,首先需要制造维表(dimension),此操作的作用是定义出维表的表构造以及维表的层次.部署的时候系统会在目的数据库内创立一个维表(table)用来存放纬度数据.5 维表定义完成后,需要定义维表对应的映射(mapping),此操作的作用是制定从数据源(soruce)抽取符合那些条件的数据放到维表中.在部署的时候系统会在目的数据库内创立一个包(package),(维表和维表的mapping是一一对应的) 6 所有维表都定义完成后,需要定义事实表(c
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