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数据仓库数据导入：
格式化
获取传统数据库更新数据 1.时间戳 ?2.增量文件 3.日志文件 4.嵌入代码 5.前后映像
时基变化 数据必须附有时间元素
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数据模型 information system architecture
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有三个层次：1.高层建模（ERD实体关系层）
? ? ? ? ? ? 2.中间层建模（DIS数据项集）
? ? ? ? ? ? 3.底层建模（物理层）
1.高层建模（ERD实体关系层）
用实体和箭头描述，通过不同视角描绘出的ERD图的总和
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2.中间层建模（DIS数据项集）
对ERD中的每个实体，都要建立一个中间层模型
1.初始数据组：键码+属性
2.二次数据组
3.连接件
4.数据类型(拓展出来的数据组)
每个数据组都通常表示一张表
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3.物理模型
是基于中间层建模的结果，创建实际物理存储
3.1节省IO，将经常用到并且很少更新的数据作为冗余存储在表中（摘要描述作为冗余）
3.2按照访问频率拆分数据到不同的表中（银行账户，余额作为单独的表存储）
3.3存储计算结果（每月的消费存储在消费表中，可用于每年消费计算）
3.4数据仓库需要“创造的索引”（为终端用户感兴趣的项目建立一个概要文件，包括最大消费，最不活跃的账户，最近的发货等等）
3.5数据参考完整性，在操作型环境中数据之间的动态连接，在数据仓库中数据量打，数据不更新，数据按时间标示，关系不静态，面向多种业务，需要“人工关系”（初始数据和二次数据的关系），人为添加的
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数据快照
包括：键码，时间，初始数据，二次数据（如销售产品，销售时间，产品信息，销售时股票优惠等信息）
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元数据记录在数据仓库的位置
程序数据结构
DSS数据结构
源数据
数据加入数据仓库的转换
数据模型
数据模型和数据仓库的关系
抽取数据的历史记录
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事件触发仓库快照机制
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即时策略
1.1（定时计算）使用脱机计算和定期分析进行，将当前数据（关系数据库）和计算好的历史的中间计算结果作为输入，进行脱机计算
1.2（个性化）个性化计算，将数据仓库中的数据，进行个性化分析，对一个ID进行分析（上次购货日期，上次购货项目，市场分类，体验情况），个性化对于销售人员，人事都有意义
1.3（转变需求）信息审核，在贷款时，为了分析用户信用，需要大量历史数据计算偿还历史，私有财产，收入等等；可以提供预核准，预分析程序，计算1.客户识别信息2.核准信贷限制3.特殊的核准限制
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星型连接
数据最大的作为主表，其他表都跟主表有关联，称为维表
对于DSS系统，星型模型在处理冗余数据，获得管理数据有优势
对于其他系统，在更新操作过多时，管理星型模型缺点太多
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