点击流数据仓库中的ETL设计

ETL是构建数据仓库过程中极其重要的部分,点击流数据仓库无论在体系结构上,维表与事实表设计上,还是点击流的抽取、转换和装载机制上,都比传统的数据仓库要复杂的多。本文以ETL基本原理出发,构造ETL体系结构,着重分析点击流数据仓库的ETL技术,进行数据抽取,数据转换,以及数据装载的ETL设计,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供了依据。     

Oracle物化视图在数据仓库中的应用

在数据仓库的开发中,随着业务数据量的剧增以及其数据量增加的不稳定性,如何使用一种合适的方式来实现ETL(数据的抽取,转换,装载)成为在数据仓库开发中最需要考虑的热点。本文介绍一种可以实现数据仓库ETL的技术——Oracle物化试图,并以作者在数据仓库开发实践作为例子,具体说明Oracle物化试图的实现方法。     

ETL中的数据增量抽取机制研究

为实现数据仓库中数据的高效更新,探讨了在数据仓库的ETL(数据的抽取、转换和装载)子系统中进行数据增量抽取时所采用的常见机制,对这些机制的原理、条件、方法以及运行效率等方面进行了详细的阐述,并从兼容性、完备性、性能和侵入性4个方面分析和比较了各种数据增量抽取机制的优劣性.最后,总结了选取数据增量抽取机制所应遵循的主要原则和标准.     

ETL过程的思考

ETL是构建数据仓库的一个非常重要的环节,可以这样认为:ETL就是整个数据仓库系统乃至整个决策支持系统的基石.如何设计高效的ETL过程就成为了众多计划或正在实施数据仓库项目的企业考虑的重要问题.从前期的数据理解阶段入手,分别讨论了数据的抽取、清洗转换、装载等不同阶段需要考虑的设计问题及相应的解决方案.提出了以数据理解为根基,以清洗转换为中心的设计思想,并给出了具体的实施步骤.     

增量ETL过程自动化产生方法的研究

ETL过程用于将数据从数据源装载到数据仓库中,它可以被划分为两种类型:全量ETL过程和增量ETL过程·全量ETL过程只能处理全量数据,但易于设计·而增量ETL过程设计起来比较复杂,但适用于处理增量数据·主要对增量ETL过程的自动化产生方法进行了研究,根据已有的全量ETL过程,可以自动产生增量ETL过程,从而降低设计增量ETL过程的代价·利用已有的物化视图增量维护的方法,给出了根据全量ETL过程自动产生增量ETL过程的方法·但是已有的研究集中在包含选择、投影、联接和聚合运算情况下物化视图的增量维护,未见对包括差运算情况下的讨论·作为研究工作的基础,还详细讨论了包含差运算情况下物化视图的增量维护问题·     

一种可靠的数据仓库中ETL策略与架构设计

作为数据仓库系统的关键部件,ETL完成数据抽取、清洗、转换和装载的工作,它是构建数据仓库的重要环节,同时也是构建数据仓库过程中出现问题最多的环节,所以针对这点,该文给出了一个可靠的同时易于扩展的ETL策略和架构。文章首先简单地介绍了数据仓库技术和ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位;然后重点介绍了这种ETL的具体策略和架构设计。     

增量式ETL工具的研究与实现

利用数据源的增量数据对数据仓库进行维护,可以有效提高ETL效率.现有通用ETL工具在增量抽取方面存在…些问题,如不能抽取多个异构数据源的增量数据以及在处理增量数据时造成数据丢失的异常问题.本文从实践角度设计的增量式ETL工具采用集成多种增量数据捕获方式,解决异构数据源在捕获增量数据上的差异;在数据处理过程中,通过辅助表的手段解决了数据丢失的问题.在文章的最后,还介绍了ETL过程中数据转换和转换调度的实现.     

数据仓库中ETL技术的研究

作为数据仓库的关键部件,支持数据抽取、清洗、转换和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的成功因素。该文简单介绍了ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位以及现有的研究成果,然后重点介绍了ETL的具体设计和实现方法。     

基于元数据驱动的ETL架构设计

ETL(Extract-Transform-Load)是数据仓库获得高质量数据的重要环节,一个设计良好、功能强大的ETL工具对于构建一个数据质量、结构良好的数据仓库有着重要意义。首先分析了传统ETL架构的局限性以及元数据管理对ETL过程的重要性,然后对传统的ETL架构进行改进,结合元数据管理思想,提出并设计了一种新的基于元数据驱动的ETL架构。结果表明,该ETL架构通过增加数据中转区并使整个ETL过程在元数据的指导下进行,有效保证了数据仓库的数据质量,提高了数据装载的效率,减轻了数据源和目标数据库的压力,增加了数据转换的灵活性和可靠性。     

ETL过程的思考

ETL是构建数据仓库的一个非常重要的环节,可以这样认为:ETL就是整个数据仓库系统乃至整个决策支持系统的基石。如何设计高效的ETL过程就成为了众多计划或正在实施数据仓库项目的企业考虑的重要问题。从前期的数据理解阶段入手,分别讨论了数据的抽取、清洗转换、装载等不同阶段需要考虑的设计问题及相应的解决方案。提出了以数据理解为根基,以清洗转换为中心的设计思想,并给出了具体的实施步骤。     

半结构化数据装载到数据仓库的设计与实现*

通过分析半结构化数据的特点,以实际的采购退货数据（BokeDataInfo ．xml）为例,利用DOM 对象对基于XML的半结构化的数据进行抽取,设计并实现了一个基于半结构数据的数据仓库ETL工具,解决了商用ETL工具不能直接加载抽取XM L文件进行数据仓库数据加载的弊端,为XM L半结构化数据的抽取并装载到数据仓库当前细节级中的这一问题的解决进行了有益的探索。     

数据仓库中ETL技术的探讨与实践

支持数据抽取、转换、清洗和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的关键部件。本文重点探讨了ETL技术以及ETL工具的选择原则,并结合具体实例详细介绍了ETL过程的设计和实现方法。     

一个专用ETL程序的实现

设计开发了应用于粮食行业数据仓库的ETL(Extract-Transform-Load)程序,支持关系数据库数据源和文本格式数据源。在对比分析了打时间戳、扫描增量文件、扫描日志、修改应用代码、“前”“后”映像文件比较五种数据增量方法后,用基于主键的记录比较的方法实现了数据的增量更新。ETL支持表的分拆和合并,弥补了数据仓库建模工具的不足,已在粮食行业管理信息与决策支持系统中得到应用。     

数据ETL研究综述

数据抽取、转换和装载(Extraction, Transformation and Loading,简称ETL)是数据仓库化的关键环节,对数据仓库数据质量有着至关重要的影响。随着信息化的发展,ETL已经成为当前较活跃的研究领域之一,但是ETL理论和技术的发展还不成熟。针对当前ETL研究中存在的一些问题和需要考虑的各种因素,从ETL各个阶段存在的主要问题出发,列举了各种研究方法及研究成果,并进行了分析。最后,总结并提出了E`I'I的未来研究方向和今后工作的建议。     

一种轻量级架构的ETL系统设计与实现

ETL系统是构建数据仓库的关键组件.通过数据抽取、转换和装载工作,完成处理海量数据和构建数据仓库的任务.如何提高数据处理效率和增强系统稳定性是值得研究的问题.根据电信资源数据省级集中分析系统下的实际应用背景,提出了一种轻量级架构的ETL系统,该架构采取的是"化整为零"的思想,把原先核心的抽取和转换的任务部分划分到各个相应的子系统中做初步的处理,这样处理的优点在于应用中减轻了核心ETL引擎的承载负担,各个抽取任务单独进行互不依赖,提高了抽取效率.通过在具体应用环境下系统运行表明采用该架构ETL系统具良好的使用效果.     

E T L综述

阐述了ETL在创建数据仓库过程中的重要地位；分析了整个ETL流程，把它分为数据源验证、数据源改造、一般性变换、装载目标表和数据聚合5个阶段。最后分析了ETL产品现状、现有ETL产品的功能特点，以及今后ETL产品的发展趋势。     

数据ETL研究与展望

数据ETL(Data Extraction,Transformation and Loading)主要用来实现异构多数据源的数据集成,是数据仓库、数据挖掘以及商业智能等技术的基石,具有数据抽取、数据转换和数据装载功能。本文综述了ETL发展的背景、目前广泛研究的领域,论述了ETL在异构数据源集成和脏数据的检测与解决两方面面临的挑战,指出ETL将呈现出通用化、高效化、智能化三大发展趋势。     

烟草数据中心ETL技术应用

简要介绍了ETL技术的主要功能和主要实现方法,并结合国内某烟草省公司数据中心营销主题域建设项目的具体需要,提出了一种适合该项目的具体ETL实现方法,该方法成功将市烟草公司业务系统中主数据和营销业务数据抽取到省公司数据仓库中,对整个数据中心项目的顺利完成起到了至关重要的作用,也对其他行业数据中心建设提供了相关经验.     

基于数据库网关技术的ETL工具设计

数据仓库面对的是一个分布的数据环境,在这种环境中,存在多结点、异构的数据源.针对这一问题,本文介绍了使用数据库网关技术、元数据驱动的ETL(抽取、转换、装载)工具设计,实现多结点、异构数据访问以及异构数据之间的转换.     

AntMoving--桌面级ETL引擎在NET中的实现

ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程.ETL常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库.ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去.