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时间 | 键码 | 地点 金额 物品 …… 购买时的心情 | 账户余额 …… 购买后的心情 |
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不难看出：第三段数据是离散的原始数据，第四段是事件发生后的因果数据（是联系的、可选的）总结一把，快照应该是对一个事件的真实记录，他应该包含以下内容：
l 键码。
l 时间单元。
l 只和键码关联的初始数据。
l 快照发生后所捕获的二次数据，和前面无直接的关系。
元数据
关于（使用）数据的（历史）数据，例如说数据仓库导入的第一次时间、第二次时间。源数据在Where，数据结构是what，抽取的历史纪录等等。
数据仓库中的管理参照表
数据仓库中的参考数据（起数据年鉴作用），数据仓库存在目的也就是为了提供参考依据，所以定期的产生参照数据可以减少数据仓库中的数据量。这也不难理解：有了参照数据，自然就没必要保留那些陈年旧帐了。
建立参照数据表有两种方法：
1． 每隔一个特定的时间，就做一个参考表的一个快照。
2． 一个快照就是一张参考表（合而为一），然后，针对每次修改做纪录。
数据周期
所谓数据周期是指从操作型环境数据发生改变，到这个变化在数据仓库中体现出来所用的时间。例如某位银行用户搬家，他的新地址被添加在操作型数据中，数据仓库觉察到后，立刻把自己的数据更新。这就是一个数据周期。
问题来了，这种调整应该什么时间进行一次呢？原则上是大于或等于24小时。这是为了数据的稳定和代价问题。
转换和集成的复杂性
这里有很多很多的内容，偏偏他们都很零碎，象是在介绍经验一样，还是留给你一点研究吧。（我要偷懒啦）这就是建数据库的方法。
触发数据仓库纪录
触发数据仓库需要一个事件，而这个事件应该是一重要活动，重要的以至于不能忽略它的存在，呵呵，简单点就像点了一个按钮，弹出了一个对话框一样。当捕获到这个事件的时候，在数据仓库中添加这个事件的快照。很简单，不是么？可能你会想知道，什么事件，怎么触发？举个例子，你的一个重要的客户，打电话通知你，修改交货地点，OK！你的反应恐怕是先找到这条发货纪录和客户纪录（这是快照），修改其中的交货地点（二次数据），写入数据仓库中。明白了？
管理数据仓库
管理的目的是为了让数据该走的走，该留的留，该统计的就统计，不要让过了期的数据占用宝贵的空间，呵呵，说着容易做着难，每人知道用户那一天会发疯似的翻陈年旧帐，万一出了差错，会坏事的哦。所以正确的处理方法就是：·#￥%…！·#。没看懂？啊哈，不好意思，这是外语，嘻嘻，总结一下有两点：
1． 使用简单纪录方式，概括、综合数据。这里有一个综合尺度的问题，不要一次就把数据综合到底，不要一次就丢掉数据的所有细节。让简单纪录的第一遍为第二遍提供依据。
2． 同时建立数据备份。这是最保险的方法，找张光盘阿，磁带阿之类的，写进去丢到保险箱里就完事了。什么？费钱费时，我觉得挺好啊，用户查的时候，可以收她的费么。还赚了一笔J
根据以上诸多的论述，你是不是已经建立了一个大体的框架？知道什么才算是数据仓库，怎样的表结构才算是符合数据仓库的？说句老实话，我现在也没能明白数据模型到底是个什么东西？是类似c++里的对象，还是类似数据结构里的结构体？我从中学到的是：数据仓库在设计的时候就必须考虑什么，而不是怎样做。所以，你一定要把这个东西搞明白，近期是不可能的。只能通过不断的实践，只应该是一个经验积累的过程，可以说还没有一个完全可行，可以照搬的方法来设计数据仓库。J是不是挺失望的，没关系，这本来就是一个需要反复的过程，%50的成功率就算是不错的了，所以没必要担心 :P
好吧，假设我们在考虑了所有的情况后，建了一个十分完美的数据仓库（有点厚颜无耻,xixi），开始访问吧，你必须牢记这样一个事实，数据仓库一定有你所需要的数据，否则就必须进行二次补丁开发。你开始统计、抽取、计算等等，没有能不能，只有要不要！
模拟一下，你是一个银行雇员，在收到了一个用户的借贷请求，那你就必须想方法确定这个用户的信用值和个人资产以及工作情况，来判断是否给这个人贷款。这里有一个非常复杂的程序在后台做这件事情。而且数据仓库中也为这种请求准备了相应的数据。这种审核是综合的也是非常快的。这时，必须考虑：
1. 偿还历史。
2. 私有财产。
3. 财务管理。
4. 净值。
5. 全部收入。
6. 全部开销。
7. 其它的无形资产。
……
在经过复杂的计算后，才能得到审核的最后结果，但这个过程所需的很多数据都是数据仓库整理出来的。Ok,你是不是明白了数据仓库还是挺有用的。
但让我们考虑一下这种数据的存在形式吧，……，有没有发现最后的数据是一个综合了很多情况的合成数据。很多很多的内容，像一个大锅腊八粥，但里边的配料来在不同的地方。嘻嘻，其实这是数据仓库中必然的现象，称之为星型联接。哦——，其实这些部分都是有名字的，中间的综合的是“事实表”，周边的是维表。而且这里边还有一个现象：事实表中包含了维表的主键。你可能没有反应过来，但事实就是这样。
这里遍蕴含了数据仓库的访问技巧。
好好想想吧，想明白了最好能教一下我J。
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