什么是操作型数据存储 (Operational Data Stores)？

ODS 被 Inmon 和 Imhoff (1996) 描述为面向主题、集成、易失、当前值的数据存储，仅包含详细的企业数据。数据仓库是一个文档数据库，包含关联的最新信息和历史信息，并且可能还包括聚合数据。

ODS 是面向主题的。它围绕企业的重要信息主题组织。在大学里，主题可能是学生、讲师和课程，而在公司里，主题可能是用户、销售人员和产品。

ODS 是集成的。也就是说，它是来自各种系统的面向主题的记录组，用于提供信息的企业范围视图。

ODS 是当前值的。也就是说，ODS 是最新的，并遵循数据的当前状态。ODS 不包含历史信息。由于 OLTP 系统数据一直在变化，因此来自底层源的数据通常会尽可能频繁地刷新 ODS。

ODS 是易失的。也就是说，ODS 中的数据随着新数据刷新 ODS 而频繁更改。

ODS 是详细的。也就是说，ODS 足够详细，可以满足企业中运营管理人员的需求。ODS 中信息的粒度不必与源 OLTP 系统中的粒度完全相同。

ODS 设计与实现

从源数据库提取数据需要高效，并且需要维护记录的质量。由于数据通常会频繁刷新，因此需要进行适当的检查以确保每次刷新后数据的质量。ODS 是只读数据库，除了 OLTP 系统定期刷新之外。不应允许客户更新 ODS 信息。

填充 ODS 包含从 OLTP 源系统提取、转换和加载信息的采集阶段。此过程是 ETL。在 ODS 系统上线之前，完成数据库填充、分析异常情况和测试性能至关重要。

快速监控和报告工具

快速监控和报告工具就像一个仪表板，支持有关企业运营状态的有意义的在线数据。此方法是通过使用 ODS 数据作为快速监控和报告工具的输入来实现的，从而为业务用户提供不断刷新的企业范围的运营视图，而不会对事务处理系统造成不必要的干扰或额外的负载。

零延迟企业 (ZLE)

Gantner 集团使用了一种零延迟企业 (ZLE) 方法，用于近乎实时地集成运营信息，以便从企业的某个部分或某个系统获取数据到需要数据的另一个系统不会有必要的延迟。

ZLE 数据存储类似于集成且最新的 ODS。ZLE 数据存储的目标是通过实时汇集相关信息并为管理层提供用户的“360 度”视角，使管理层能够获得企业信息的单一视图。

ZLE 通常具有以下功能。它具有企业运营信息的统一视图。它具有大量的可用性，并且包含数据的在线刷新。ZLE 需要尽可能最新的数据。由于 ZLE 需要为大量并发用户（例如，呼叫中心用户）提供服务，因此需要快速的事务处理时间和 24/7 可用性。

操作型数据存储和数据仓库之间的区别