數倉中間伺服器是什麼

1. 什麼是中間層伺服器都需要哪些硬體和軟體

中間層 (Middle Tier)也稱作「應用程序伺服器層或應用服務層」，是用戶介面或 Web 客戶端與資料庫之間的邏輯層。典型情況下 Web 伺服器位於該層，業務對象在此實例化。中間層是生成並操作接收信息的業務規則和函數的集合。它們通過業務規則（可以頻繁更改）完成該任務，並由此被封裝到在物理上與應用程序程序邏輯本身相獨立的組件中。請參見客戶端層、數據源層。
三層網路結構指的是將數據處理過程分為三部分：第一層是客戶端(用戶界面層)，提供用戶與系統的友好訪問；第二層是應用服務層（也叫中間層），專司業務邏輯的實現；第三層是數據源層（數據服務層，資料庫系統），負責數據信息的存儲、訪問及其優化。由於業務邏輯被提取到應用服務層，大大降低了客戶端負擔，因此也成為瘦客戶(Thin Client)結構，三層結構在傳統的二層結構的基礎上增加了應用服務層，將應用邏輯單獨進行處理，從而使得用戶界面與應用邏輯位於不同的平台上，兩者之間的通信協議由系統自行定義。通過這樣的結構設計，使得應用邏輯被所有用戶共享，這是兩層結構應用軟體與三層應用軟體之間最大的區別。三層結構將表示部分和業務邏輯部分按照客戶層和應用服務層相分離，客戶端和應用服務層、應用服務層和資料庫服務層之間的通訊、異構平台之間的數據交換等都可以通過中間件或者相關程序來實現。當資料庫或者應用服務層的業務邏輯改變時，客戶端並不需要改變，反之亦然，大大提高了系統模塊的復用性，縮短開發周期，降低維護費用。

2. 數據挖掘 數據倉庫中數據存儲方式

數據倉庫是採用關系模型存儲的原始的數據信息，數據是按照一定的主題域進行組織的
而OLAP是由數據倉庫中的數據經過一定的模型抽取得到的，為數據分析提供支持的數據存儲，因此相對於底層日誌形式的數據倉庫，其存儲結構發生了變化。ROLAP伺服器中數據雖然以關系表存儲，但其關系結構可能與數據倉庫中不同，而MOLAP則採用了更加利於數據分析的數據立方結構存儲數據。

3. 請問「介面伺服器」、「應用伺服器」 、「資料庫伺服器」分別是指什麼意思

資料庫：存儲數據的應用軟體。

伺服器：公共的服務庫。

應用伺服器是應用的伺服器，提供應用服務，也可以是自己的網路應用伺服器，介面伺服器是提供給第三方調用的服務，主要是為了自己的應用的安全性，所以只把能供給第三方調用的東西封裝在應用伺服器伺服器。

雖然Web伺服器可能不支持事務或資料庫連接，但可能具有容錯和可擴展性功能，如負載平衡，緩存和集群。

與資料庫伺服器不同，因為該伺服器執行諸如數據分析，存儲，數據處理，歸檔以及其他數據管理相關任務之類的任務。

資料庫伺服器使用諸如ODBC，JDBC等協議。他們還將託管資料庫，如Oracle，SQLServer，MySQL等。

(3)數倉中間伺服器是什麼擴展閱讀：

伺服器是計算機區域網的核心部件。網路操作系統是在網路伺服器上運行的，網路伺服器的效率直接影響整個網路的效率。

因此，一般要用高檔計算機或專用伺服器計算機作為網路伺服器。網路伺服器主要有以下4個作用：

運行網路操作系統，控制和協調網路中各計算機之間的工作，最大限度地滿足用戶的要求，並做出響應和處理。

存儲和管理網路中的共享資源，如資料庫、文件、應用程序、磁碟空間、列印機、繪圖儀等。

·為各工作站的應用程序服務，如採用客戶／伺服器（Client／Server）結構使網路伺服器不僅擔當網路伺服器，而且還擔當應用程序伺服器。

對網路活動進行監督及控制，對網路進行實際管理，分配系統資源，了解和調整系統運行狀態，關閉或啟動某些資源等。

參考資料：網路-網路伺服器

4. 典型的數據倉庫系統包括哪幾部分

?（一）數據源是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於rdbms中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等；（二）數據的存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。（三）olap(聯機分析處理)伺服器對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：rolap（關系型在線分析處理）、molap（多維在線分析處理）和holap（混合型線上分析處理）。rolap基本數據和聚合數據均存放在rdbms之中；molap基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；holap基本數據存放於rdbms之中，聚合數據存放於多維資料庫中。（四）前端工具主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對olap伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。-----------------------------由安信公司歷經4年研發的監測數據管理平台，採用獨創的技術架構，在b/s架構上融入c/s模式，囊括了實驗室管理系統、監測站公自動化、監測站綜合業務管理系統、監測數據上報系統等諸多系統，把各個系統有機融合在一起，不同的業務科室展現不同工作頁面，內部卻又實現了數據共享。系統頁面簡單大方，操作輕松方便，在不增加實驗室工作量的情況下，能夠讓監測數據進入系統中，原始記錄單等諸多實驗室報表可協助生成（不完全生成，需人工簽字），隨後科室比如質控、綜合、主管領導即可對數據進行多層次利用查詢，並自動生成各類監測報表。系統採用流程化工作模式，對不同監測任務實施不同工作流，保證工作的科學和嚴謹，對於單位內部職工每天待事宜清晰顯示，讓內部職工對每天工作都一目瞭然。系統工作流程可自由配置，工作單可根據按照配置流轉相應單位，並且可以對工作流程進行追蹤查詢，作為領導可以查看到每一項安排工作的流轉情況、完成情況和監測結果。系統支持簡訊功能，對於領導等科室一些緊急任務可在系統下達後，立刻用簡訊通知相應工作人員，對於單位緊急通知等也可以進行簡訊通知，讓監測站的工作更加快捷高效。系統提供深層次數據挖掘功能，能夠根據監測數據，快速提供某監測點的多方位數據，比如歷年來某月cod的監測數據變化，幾年來某項監測數據的月平均值變化等等，為監測站領導決策提供科學依據。系統生成報表功能強大，除自身已包含眾多報表外，可迅速生成word下各種客戶要求的監測報表，並且查閱維護方便。系統作為平台拓展性強，可以融合其他系統與平台上，並且後期功能升級方便不影響前期功能。目前系統已經在多個地方監測站運行，從使用效果來看是比較實用的。

5. 數據倉庫三層結構中的組成部分是

數據倉庫資料庫

是整個數據倉庫環境的核心，是數據存放的地方和提供對數據檢索的支持。相對於操縱型資料庫來說其突出的特點是對海量數據的支持和快速的檢索技術。

數據抽取工具

把數據從各種各樣的存儲方式中拿出來，進行必要的轉化、整理，再存放到數據倉庫內。對各種不同數據存儲方式的訪問能力是數據抽取工具的關鍵，應能生成COBOL程序、MVS作業控制語言（JCL）、UNIX腳本、和SQL語句等，以訪問不同的數據。數據轉換都包括，刪除對決策應用沒有意義的數據段；轉換到統一的數據名稱和定義；計算統計和衍生數據；給缺值數據賦給預設值；把不同的數據定義方式統一。

元數據

元數據是描述數據倉庫內數據的結構和建立方法的數據。可將其按用途的不同分為兩類，技術元數據和商業元數據。

技術元數據是數據倉庫的設計和管理人員用於開發和日常管理數據倉庫是用的數據。包括：數據源信息；數據轉換的描述；數據倉庫內對象和數據結構的定義；數據清理和數據更新時用的規則；源數據到目的數據的映射；用戶訪問許可權，數據備份歷史記錄，數據導入歷史記錄，信息發布歷史記錄等。

商業元數據從商業業務的角度描述了數據倉庫中的數據。包括：業務主題的描述，包含的數據、查詢、報表；

元數據為訪問數據倉庫提供了一個信息目錄（informationdirectory），這個目錄全面描述了數據倉庫中都有什麼數據、這些數據怎麼得到的、和怎麼訪問這些數據。是數據倉庫運行和維護的中心，數據倉庫伺服器利用他來存貯和更新數據，用戶通過他來了解和訪問數據。

訪問工具

為用戶訪問數據倉庫提供手段。有數據查詢和報表工具；應用開發工具；管理信息系統（EIS）工具；在線分析（OLAP）工具；數據挖掘工具。

數據集市（DataMarts）

為了特定的應用目的或應用范圍，而從數據倉庫中獨立出來的一部分數據，也可稱為部門數據或主題數據（subjectarea）。在數據倉庫的實施過程中往往可以從一個部門的數據集市著手，以後再用幾個數據集市組成一個完整的數據倉庫。需要注意的就是再實施不同的數據集市時，同一含義的欄位定義一定要相容，這樣再以後實施數據倉庫時才不會造成大麻煩。

數據倉庫管理：安全和特權管理；跟蹤數據的更新；數據質量檢查；管理和更新元數據；審計和報告數據倉庫的使用和狀態；刪除數據；復制、分割和分發數據；備份和恢復；存儲管理。

信息發布系統：把數據倉庫中的數據或其他相關的數據發送給不同的地點或用戶。基於Web的信息發布系統是對付多用戶訪問的最有效方法。

6. 中間層伺服器的什麼是中間層伺服器

中間層 (Middle Tier)也稱作「應用程序伺服器層或應用服務層」，是用戶介面或 Web 客戶端與資料庫之間的邏輯層。典型情況下 Web 伺服器位於該層，業務對象在此實例化。中間層是生成並操作接收信息的業務規則和函數的集合。它們通過業務規則（可以頻繁更改）完成該任務，並由此被封裝到在物理上與應用程序程序邏輯本身相獨立的組件中。

7. 請問數據中心是什麼意思，還有伺服器是什麼意思請通俗的解釋一下

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在Internet網路基礎設施上加速信息的傳遞。

伺服器（英文名稱server），也稱伺服器。指一個管理資源並為用戶提供服務的計算機軟體，通常分為文件伺服器、資料庫伺服器和應用程序伺服器。運行以上軟體的計算機或計算機系統也被稱為伺服器。伺服器的構成與一般的PC比較相似，但是伺服器在穩定性、安全性、性能等方面都要求更高，因為CPU、晶元組、內存、磁碟系統、網路等硬體和普通PC有所不同。

8. 數據倉庫系統有哪三個工具層

【數據倉庫系統的三個工具層】數據倉庫系統通常採用3層的體系結構，底層為數據倉庫伺服器，中間層為OLAP伺服器，頂層為前端工具。具體如下：
1、數據源和數據的存儲與管理部分可以統稱為數據倉庫伺服器。
（1）數據源：是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息，等等。
（2）數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。
2、OLAP伺服器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。
3、前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具，以及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。