AGE 小车锁
虽然是一个新的提法，但就其实质内容来说，它并不是一个新的事物，ODS是基于数据仓库的决策支持技术的另一方面或另一表现形式。
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因此可以用现成的数据仓库技术(DWT：Data Warehouse Technology)来建立ODS。DWT 是指一系列方法、技术和工具，充分利用这一切便可以产生一种能在集成平台上向最终用户传递数据的载体。ODS应用主要由两方面：一类是作为一种独立的解决方案为需要集成操作环境的企业提供全局*的应用；另一类是作为从DB向DW的一种过渡形式，建立一种基于DB-ODS-DW的三层体系结构的决策支持系统解决方案。
尽管创建ODS系统可以采用DWT技术，但由于通常ODS既要执行传统的事务处理环境的功能又要执行特别决策支持环境的功能，而这两种环境本身差异很大，充分发挥这两种环境性能的技术是直接冲突的，因此ODS的设计是复杂的。在考虑选取哪种类型的ODS应用、体系结构是采用集中式的还是采用分布式、开发方法是采用“自上而下”的方法，还是“自下而上”的方法，这些因素都与企业自身的性质及状况、企业规模的大小、所经营业务范围等具体情况紧密相联。
数据仓库(DataWarehouse简称DW)创建的目的是用于决策支持，因此建立一个完善可靠的决策支持系统就取决于是否能建立一个好的数据仓库。尽管基于数据仓库的决策支持系统已被认为是一个很好的用于决策支持的方案，但由于这种体系结构将操作环境与分析环境*分离开来，使得这一体系结构不适合于中层管理人员和即时分析处理的应用。为此提出了业务数据商店(Operational Data Stores简记为ODS)的概念。它弥补了DB-DW两层体系结构的不足，而形成了一种基于DB-ODS-DW的三层体系结构。
业务数据商店是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，将它视为业务处理的基础，它可向数据仓库馈送数据，又称其为操作数据存储。保存在ODS中的数据具有以下特点：面向主题的、集成的、可变的、数据是当前或接近当前的。与DW一样，ODS中的数据组织方式是面向主题的、集成的，因此ODS是建立在数据库之上的，进入ODS的数据也要进行抽取、转换和集成。不同于数据仓库的是，ODS中存放当前或接近当前的数据，可以进行联机修改，包括增、删、修改等操作，因此，它们两者的技术支持不尽相同，ODS要支持面向记录的联机更新，又要保证其数据与原数据库系统中数据的*性，因而需要的支持技术与面向应用的分散数据库系统(DB)的支持技术一样复杂。ODS与传统的数据库(DB)不同之处还在于ODS提供了全局*的联机事物处理(OLTP)，而DB只适用于部门级的OLTP，数据库DB、业务数据商店ODS和数据仓库DW三者之间的比较。
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