1.4.4 改进数据仓库架构

数据仓库为了满足OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）的需要，必须从生产系统数据库中获取基础性数据。在传统的数据仓库架构中，这种数据的转移往往都是通过ETL完成抽取工作的，考虑到对生产系统性能的影响，对抽取的时机、抽取数据的规模都必须进行细致的安排。这些势必对数据仓库分析性应用中数据的时效性、分析结果的有效性造成一定的影响。

通过DMHS的实时数据同步，可以在极小影响生产系统的条件下，实现生产系统数据库的实时备份。这样，数据仓库的ETL过程就不再需要直接从生产系统数据库中抽取所需数据，转而可以从备机数据库中抽取，数据抽取的时机、数据规模都不再受到限制。因此，通过DMHS可以改进传统的数据仓库基础架构，提高分析数据的时效性和分析结果的有效性，实现商务智能和信息分析能力的提升，实现实时可用的数据仓库，如图1-6所示。

图1-6 DMHS部署为改进的数据仓库架构方案示意图