Page 146 - 水利工程施工质量控制及安全管理

水利工程施工质量控制及安全管理

的用户可以是雇员、顾客，也可以是专业人员，它提供的服务是事务处理；而

OLAP 服务于专业人员和高级管理人员，它的任务是进行数据分析，为决策支持
服务。二是处理对象不同。OLTP 处理的一般是当前数据，这些过于具体以至于
不能直接为决策支持服务；OLAP 处理的是海量的历史数据，它重在分析，对这
些海量数据进行汇总、综合，为决策支持提供不同粒度的信息和知识。另外，在

数据库的设计、数据视图、访问数据的方式上，OLTP 与 OLAP 也有很大的区别。
（三）数据仓库技术
数据仓库技术（Data Warehousing）是基于信息系统业务发展的需要，基于
数据库系统技术发展而来，并逐步独立的一系列新的应用技术。

美国斯坦福大学数据仓库研究小组是这样定义数据仓库的：“数据仓库是集
成信息的存储中心，这些信息可用于查询或分析。”W.H.Inmon 曾对数据仓库作
了这样的描述：“数据仓库是 20 世纪 90 年代信息技术构架的新焦点，它提供集
成化的和历史化的数据，集成种类不同的应用系统，从事物发展和历史的角度来

组织和存储数据，以供信息化和分析处理之用。”由于 Inmon 本人在数据仓库发
展中的作用，他的上述定义相对地成了一种权威的定义且被普遍接受。
在水利信息系统中，需要建设汛情监视子系统、洪水及风暴潮预报子系统、
防洪调度子系统、灾情评估子系统、旱情管理子系统、城市防洪排涝子系统以及

防汛管理 GIS 等。在这些信息子系统中，都需要通过对历史数据进行分析从而对
当前状况做出判断和决策。为了进一步提高数据的访问效率，并为决策支持提供
信息基础，需要根据具体的水利应用对数据的访问要求按照不同的应用主题设计
多个数据仓库，即把不同时期、不同类别的数据按照应用主题集成在一起，供相

关应用子系统使用。数据仓库中的综合数据随时间变化不断地进行重新综合。由
于数据仓库中数据的高质量和可用信息处理设施的存在，使在数据仓库中进行复
杂的数据分析研究成为可能。另外，数据仓库还能完成对确定主题数据的收集、
集成、存储、管理等工作，使应用系统对数据的调用更加有效。因此，数据仓库

为水利信息化提供了良好的信息基础，建设数据仓库是水利信息化建设的十分重
要的高级阶段。

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