数据输入(OLTP)和BI (OLAP)的操作数据仓库

Question

我正在考虑一种简单的方法来构建操作数据仓库，从而实现(接近)实时BI。

例如，我正在为数据库应用程序使用server平台。一个应用程序用于OLTP数据输入，另一个应用程序具有数据仓库，最终用于SSAS和BI报告。

我知道BI的公共基础设施是

OLTP database -> Periodically updated data warehouse -> Analytic cube -> Reporting，

OLTP (规范化)数据库处理事务操作，数据仓库存储BI操作的更新数据。

但我想出两种方法来实现数据仓库的实时化。

1. 使数据仓库(分母)也处理事务操作，而无需OLTP数据库。
2. 当在OLTP数据库中完成数据输入时，更新单独的数据仓库

第一条和第二条的理由：

1. 对于我的应用程序来说，单个OLTP数据库中不会有太多秒对秒的事务。
2. 慢事务不会损害我的应用程序。
3. OLTP数据库中将有10个左右的表。
4. 我的应用程序的主要卖点是接近实时BI应用程序.
5. 使用操作数据仓库，不需要从OLTP定期更新。

当然，#1未知的部分是，当分析多维数据集被更新时，事务的速度会有多慢。但是方法2解决了这个问题，特别是当数据仓库的数据更新是异步完成的时候。

我想问一问，我是否遗漏了任何问题，或者是否有更好的方法来构建操作数据仓库。

Answer 1

icCube是一个用JAVA编写的内存中OLAP服务器，它可以从任何关系数据库中获取数据。它支持接近实时BI的增量负荷。

当多维数据集被更新时，DB服务器不会受到影响，因为icCube正在一个单独的进程中构建多维数据集，然后对这个外部进程执行所有查询。您必须将icCube配置为定期检查DB服务器中的更新(例如，您可以使用触发器表进行快速/低成本的检查)。

例如，它支持Excel访问的MDX/XMLA，并有自己的Web报告包。