为 InfoSphere Warehouse 提供实时数据的高效解决方案

核心提示：简介信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础，为 InfoSphere Warehouse 提供实时数据的高效解决方案，于是企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，并实现汇总，装载（Load）：加载经转换和汇总的数据到目标数据仓库中，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈，而 ETL 则是一

简介

信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础，于是企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而 ETL 则是一个主要的技术手段。ETL（数据的提取、转换和加载）过程的设计和实现是数据仓库解决方案中极其重要的一部分。由于传统的 ETL 过程中数据抽取是需要加载所有源数据库中的数据，这样对于需要经常进行数据集中的案例，将带来无可忍受的低效率。例如一个有 50G 数据量的数据库， 如果只有 0.01%（也就是大约 50M）的数据较上次加载有更新，但是为了抽取这部分数据，仍然需要抽取所有 50G 的数据，这将是非常低效的。在这篇文章中，我们将介绍通过结合 InfoSphere Replication Server 和 InfoSphere DataStage, 实现数据仓库的实时更新，并且仅仅需要抽取更新了的数据。

ETL 过程简介

ETL 过程就是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的目标数据集中地。它是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗 , 最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。它包涵三个阶段：E（Extract），T（Transform）和 L（Load）。

提取（Extract）：从不同的数据库（DB2，oracle，flat file 等）中读取源数据。通过接口提取源数据，例如 ODBC、专用数据库接口和平面文件提取器，并参照元数据来决定数据的提取及其提取方式。

转换（Transform）：开发者将提取的数据，按照业务需要转换为目标数据结构，并实现汇总。

装载（Load）：加载经转换和汇总的数据到目标数据仓库中，可实现 SQL 或批量加载。