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数据仓库通常采用三层体系结构，底层为数据仓库服务器、中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。底层的数据仓库服务器一般是一个关系数据库系统，数据仓库服务器从操作型数据库或外部数据源提取数据，对数据进行清理、转换、集成等，然后装入数据仓库中。中间层的OLAP服务器的实现可以是关系型OLAP，即扩充的关系型DBMS，提供对多维数据的支持；也可以是多维的OLAP服务器，它是一种特殊的服务器，直接支持多维数据的存储和操作。顶层的前端工具包括查询和报表工具、分析工具、数据挖掘工具等。
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从结构的角度看有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。
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企业仓库收集跨越整个企业的各个主题的所有信息。它提供全企业范围的数据集成，数据通常都来自多个操作型数据库和外部信息提供者，并且是跨越多个功能范围的。它通常包含详细数据和汇总数据。企业数据仓库可以在传统的大型机上实现，例如UNIX超级服务器或并行结构平台。它需要广泛的业务建模，可能需要多年的时间来设计和建造。
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数据集市包含对特定用户有用的、企业范围数据的一个子集。它的范围限于选定的主题，例如一个商场的数据集市可能限定于它的主题为顾客、商品和销售。包括在数据集市中的数据通常是汇总的。通常，数据集市可以在低价格的部门服务器上实现，基于UNIX或Windows NT/2000/XP。实现数据集市的周期一般是数周，而不是数月或数年。但是，如果它的规划不是企业范围的，从长远讲，可能会涉及很复杂的集成。根据数据的来源不同，数据集市分为独立的和依赖的两类。在独立的数据集市中，数据来自一个或多个操作型数据库或外部信息提供者，或者是一个特定部门或地区本地产生的数据。在依赖数据集市中，数据直接来自企业数据仓库。
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虚拟仓库是操作型数据库上视图的集合。为了有效地处理查询，只有一些可能的汇总视图被物化。虚拟仓库易于建立，但需要操作型数据库服务器具有剩余能力。
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