KDT#70 如何规划数据仓库的架构

在我们构建DW/BI系统时，如何来规划架构是非常重要的一步。我们是选择将系统建立在关系数据库中，还是建立在多维数据库中，还是关系数据库和多维数据库中都进行建立。在建立的多维数据库后，是否还有必要将多维模型建立在关系数据中？这些都是在架构数据仓库时首先要考虑的问题。通常的建议是关系数据库和多维数据库都需要。

目前，直接建立多维数据库也是可以实现数据仓库的，直接在交易系统中ETL数据到多维数据库中。但是这样是否是一个好的选择呢？以Microsoft Sql Server 2005为例，用微软的产品构建数据仓库时，Analysis Services是一定要包含在内。但是只有AS多维数据库从以下几个方面来讲是不够的。

1．一致性维度和一致性事实。

在一般较简单例子里，我们可以在ETL到AS多维数据库的过程中完成一致性维度和一致性事实的工作。但是现实中，在ETL的过程中一定会伴随着更新和删除数据的操作，而这些操作都应该在关系数据库中完成。

2．灾难恢复。

关系数据库的备份管理和恢复等操作相比AS多维数据库都已相当成熟和方便。

3．熟悉程度。

DBA等对SQL和关系数据库都非常熟悉，他们会抵制不使用关系数据库系统。

4．扩展的灵活性。

当修改AS多维数据库结构时，需要重新部署和迁移数据，而同样的功能在关系数据库中会非常容易。

5．适应将来变化的灵活性。

如果放弃关系数据库而直接使用AS多维数据库构建数据仓库系统，你就上了微软的贼船。

个人感觉，Kimball的MD架构是一个非常不错的选择，使用关系数据库存储多维数据，为了性能等原因可以在其上建立多维数据库。短期来说，直接建立多维数据库还是不可取的。