电子商务仓储物流模式分析

2. 销货时，按先进先出的库位建议进行备货。PDA作后自动产生销货单并审核，取消仓库人员手工录入销货单；

现代仓储物流和传统作用的仓库有着很大的别，现代仓储物流是在有形和无形场所，利用现代技术对物品进行的库存、分拣等物流活动。进行仓储物流管理主要是为了提升公司的服务水平，限度的降低成本，优化整条物流链，提升电子商务企业自身的运营效率。

电商大数据仓库构建方案(大数据仓库搭建)

电商大数据仓库构建方案(大数据仓库搭建)

3.对货物进行验收。

2.电子商务下仓储物流的特点分析

2.1信息化

仓储物流信息化的主要表现形式为物流信息的商品化，同时仓储物流信息的收集也表现出数码化的特征，在进行物流信息的处理方面也表现出计算机化和电子化，在物流信息传递的过程中呈现出实时化和标准化的特征，信息化和智能化是现代物流发展中的重要特征。

2.2柔性化

柔性化主要是指现代仓储物流业必须要适应顾客的生产和流通需求，在开展工作的过程以顾客为中心。在实践中要想真正的实现柔性化的管理，就需要仓储物流配送中心依据消费者的需求灵活的组织和实施仓储物流的作业，同时要以柔性的仓储物流系统作为基本的配套，这样才可以满足电子商务企业对于仓储物流的需求。

3.电子商务仓储物流的主要模式

在电子商务发展的过程中的瓶颈就是物流的配送理由，完善仓储物流的配送方式是电子商务发展在新时期快速发展的关键所在电子商务仓储物流模式分析电子商务仓储物流模式分析。目前企业自营仓储物流模式是我国企业在发展过程中采用最为广泛的一种物流模式，主要是依靠企业自身的力量，组建起的仓储物流中心，以此来实现企业的各个部门和电子商务经营者之间的紧密联系，这种模式较为适合实力较为雄厚的大型企业。但目前电子商务企业的发展参不齐，除了采取企业自营的方式之外，对于中小企业也可以探索其他形式的仓储物流模式，实现企业的健康发展。

3.1企业自建仓储物流

自建仓储物流模式是电子商务企业为了满足自身对于物流业务的需求，自己建设的仓储系统，这包含了企业自身投资购置仓储的设备，配置必要的仓储人员，开展自主的管理和经营等等。

企业自建仓储物流有利于强化对于货物仓储的制约能力，可以使得企业的仓储物流完全的服务企业自身的战略发展，有利于企业自身的发展和壮大，同时自建仓储物流也能够有效地的提升企业的形象，从长远来讲能够为企业节约必要的物流成本。但是仓储物流中心因为投资比较大，建设的周期也比较长，往往要占用大量的资金。

3.2第三方仓储物流模式

第三方物流模式是在上个世纪中后期在发达所兴起的一种物流模式，这主要是指物流劳务的供应方、需求方之外的第三方去完成物流仓储服务的专业化的物流模式。第三方仓储物流模式强化了分工协作，并且一般情况下第三方物流企业的效率要高于企业内部的物流仓储部门，具有专业化和低成本的一些优势，所以近年来一直受到物流行业的关注。

3.3仓储物流联盟模式

在电子商务下，消费者所在地的分散和运输的远距离已经成为了一种很普通的情况，一个企业不管它有多么的强大，其物流网络也不可能覆盖所有地区。在这种情况下，物流企业之间的仓储联盟可以很好的解决单个物流企业网络覆盖的理由，增强了仓储物流企业之间的信息交流，有效的实现物流信息的共享。

但是这种模式的建立需要参与的物流企业之间互相的信任，能够及时的开展信息的沟通和交流，另外在开展合作的过程中应该确定合作的原则和利润的分配理由，这是物流仓储联盟能够长期发展和存在的基础。

4.电子商务模式下企业物流模式比较与选择

依据上述的分析可以发现电子商务企业的仓储物流和传统的企业有着比较大的别。电子商务企业在选择仓储物流模式时一般考虑两个主要的关键要素。首先是成本优势，其次是企业自身对于仓储物流的管理能力。企业的仓储物流要是指企业自己管理仓储物流运作系统的能力;成本的优势主要是指电子商务企业在选择某一种物流模式的时候，成本相对于市场平均水平的优势程度。

当电子商务企业发展到这一阶段的时候，企业可以采取自建仓储物流的方式进行物流的管理，值得注意的是此时电子商务企业也应该建立一支现代化、信息化的仓储物流团队，限度的利用仓储物流服务企业的发展，这样才能够发挥出自建仓储物流的优势，放大规模效应电子商务仓储物流模式分析当电子商务企业仓储物流管理能力还比较弱的时候，而且物流成本比较大的时候，此时企业对于物流的制约力不足，而且仓储物流服务的水平会比较低，企业资金实力较为一般，这种情况下企业往往不具备自建仓储物流的实力。此时电子商务企业就可以选择合适的第三方物流企业开展物流，在具体的运作过程中，电子商务企业要和第三方物流企业开展密切的信息沟通，限度的减少可能存在的风险。

电子商务仓储物流模式分析 篇2

现代电子商务企业之间的竞争最终都取决于仓储配送模式能否有效、合理地运行，因此针对这一领域进行深入细致的理论研究显然是有深远的实际意义与作用的。

一、电子商务环境下仓储物流的特点分析

(一）信息化。仓储物流信息化指的是物流信息的商品化，信息化、智能化。一方面物流信息在进行处理过程中具有电子化、计算机化，另一方面物流信息传递的过程中也呈现出实时化和标准化的特征。

二、电子商务与仓储物流的关系

（一）仓储物流是保障。电子商务的融合汇通需要有仓储做后方保障。电子商务作为虚拟的平台需要实际线下的货物流通完成整个商品的周转，仓储物流对其发展起到了巨大的保障作用。

（二）电子商务是工具。虽然仓储物流对线上发展起到至关重要的作用，但是仅仅依靠线下的商品流通无法实现真正实现现代化的互联网信息整合，因此电子商务弥补了线下的这种空缺，是现代化仓储不可或缺的新力量。

（三）两者需要整合。两者的发展是信息时代的必然要求也是每个企业发展的重大举措，同时也是不可分离的重要组成部分，新时代环境下两者的发展需要紧密配合。

三、电子商务背景下仓储物流现状分析

随着各行各业的交融发展，电子商务对整个物流行业的影响可谓说是根本性的，尤为明显的就是电子商务的出现和不断进步将物流的各个环节进行了简化，相对应的环节成本便得到了极大的降低。另一方面物流各个领域的效率以及质量也随着电子商务的融合深入得到了较大水平的提升。这几年物流行业的发展是有目共睹，但在如今很好的发展形势之下，我们同样不能忽视快速发展背后会出现的各种问题，面对这些问题，唯有正视才能使物流行业朝着良性的方向发展。

（一）人员素质普遍较低。在当前电子商务的大环境下，整个物流行业摒弃了传统陈旧的模式，电子数据化是今后发展的方向标，物流行业的人才也要跟随时代的步伐进行专业系统知识的储备。我国物流近几年发展速度很快，但是起步较晚并且根基薄弱，缺乏大量的行业人才。同时缺乏培养行业精英的超前意识，也没有发展壮大物流行业人才的观念，因此整个行业需要新生力量的注入和发展。

（二）信息化程度有待完善。目前我国多数物流企业的仓储信息化仅仅停留在简单的物资收发管理，智能化管理缺失非常。较低的信息化会导致信息传输相对滞后，信息得不到实时的传输和流通，最终会危及到整个仓储物流的进程。

（三）仓库布局规划不合理。如今很多物流企业由于单纯的从自身角度考虑而建立不合理的仓储物流，例如C，暂存区部分企业仓库只满足小范围使用，没有进行统一管理进而出现诸多不必要的仓储环节，企业的成本大大增加，因而导致企业资源的浪费现象，这种不合理的规划设置必将阻碍企业物流的未来发展道路。

四、优化整合仓储物流措施

（一）增强仓储物流行业人员的培育工作。要提高仓储物流人员的培育工作前提是确保企业内外部人员素质的同步提升。首先在环节要把好道关卡，也就是说职员所掌握的技能知识要与应聘的岗位职责匹配，配备的合理性对于仓储物流未来的发展起到关键性影响。物流行业是需要有专业知识背景的，因此在相关岗位时企业的人事部门需要了解仓储、包装、流通加工、信息化等环节的具体流程，并运用一套行之有效的制度进行管理约束，以便企业拥有素质较高的专业型人才储备。同时还要注重企业已有员工的培训以及教育，随着电子商务浪潮的不断推动，企业物流无时无刻不在更新发展，因此企业员工只有不断学习物流新知识才能为企业创造更大的价值，企业也才能提供更优质的服务。

（二）提升企业信息化水平。企业的信息化发展水平是决定未来企业发展方向的重要环节，提升其水平也是仓储企业发展的主要任务。建立一套符合企业自身发展的一套信息化作平台，实现企业间、部门间的高效地合作交流才是行之有效的。因此需要在调研企业实际情况的基础上引进新的信息化系统，让专业信息化人员进行管理，从而实现企业全方位的信息共享。

随着电子商务的迅猛发展，企业的未来发展道路必定需要线上线下资源的全方位整合，这个整合需要企业重视行业人才的培养、信息化水平的提升同时建立一整套符合其自身实情的完善系统，更需要寻求一条仓储物流发展创新的新道路。

电子商务仓储物流模式分析 篇3

根据国内外电子商务市场的具体情况，电子商务的仓储物流模式可以分为自建仓储物流模式、外包仓储物流模式、混合仓储物流模式、仓储物流联盟模式和共同集配仓储物流模式。

1.1自建仓储物流模式分析和选择

自建仓储物流模式是指电子商务企业为了满足自身物流业务的需要，由企业自己建设物流仓储的模式。这种模式在有助于增强企业对仓储的控制力的同时，由于物流服务柔性强，还利于服务质量的保证和提升企业形象。此外，自建仓储物流模式从长远发展来看，还具有助于节约物流成本的优点。然而，自建仓储物流模式同样具有一些劣势：业务覆盖范围有限、资规模大、周期长、资金占用多和需要具备较强的综合物流管理能力。选择自建仓储物流作为电子商务企业的物流模式，要求企业具有较强的仓储物流管理能力和雄厚资金支持。同时要注重建立现代化、信息化、高效率的仓储物流团队，不断扩展仓储物流的服务范围和规模。

1.2外包仓储物流模式分析和选择

外包仓储物流模式是指电子商务企业为了以增强企业核心竞争力为重，将仓储物流业务外包给第三方物流公司的模式。这种模式具有覆盖区域广泛、企业所付诸精力较少、利于物流资源的开发利用和提升企业核心竞争力等优点。然而，由于企业对物流的控制力较低的原因，造成对第三方物流的依赖性较强。企业业绩会受到第三方公司的水平的影响，从而使企业的发展产生一定的风险和不确定性。外包仓储物流模式适合仓储物流管理能力弱、企业资金实力一般的电子商务企业。它同样适用于平台交易数量小，但批次多的企业。企业在采用外包仓储物流模式时，需要选择适合企业自身特点的第三方物流公司合作，并维持与第三方物流密切沟通。

1.3混合仓储物流模式分析和选择

混合仓储物流模式是指企业在拥有自己仓储的同时，还将一部分非核心仓储物流业务外包给第三方物流企业的仓储物流模式。这种模式有助于电子商务企业扩大仓储物流业务的范围和保存实力、全力以赴核心业务的仓储物流服务。其缺点一方面是建设自身物流体系需要大量资金投入，而且经营时存在较大的风险。另一方面，这种两手抓的模式，不易实现管理的标准化。混合仓储物流模式适合仓储物流管理能力较强但物流成本优势较小的企业，这样有助于核心仓储物流业务的保障。需要注意的是，企业要选择质量和服务佳的外包公司进行合作，并持续保证对其的掌控能力。

1.4仓储物流联盟模式和共同集配

仓储物流模式分析和选择仓储物流联盟模式是指多个电子商务企业为了实现自己的目标，通过协议达成共同进行仓储物流业务的企业战略联盟。它具有降低了仓库成本、降低运营风险、提高整体仓储物流能力和扩展仓储物流业务的优势。然而在这种模式下，各企业对仓储物流业务的控制力较弱、联盟管理和资金分配艰难使得冲突容易发生。

1.5共同集配仓储物流模式

共同集配仓储物流模式是指电子商务企业虽然具有自有仓储物流服务，但是为了调配商品更快速便捷，而根据业务需求将货物聚集到集配中心，进而配送到各地的企业协同仓储物流管理模式。这种模式有助于解决企业单独备货不足、降低了仓储物流成本，但是不便于企业对集配中心的管理。对于电子商务企业仓储物流管理能力不强，且物流成本优势较弱的企业来说，这两种模式都可以选择。共同集配仓储物流要求的管理能力更高。仓储物流联盟更有助于缓解单个企业的仓储压力。

电商b2c仓储模式是什么样的？

（三）一体化。电子商务环境下的仓储物流从原先分离的模式发展为将信息流、物流、商流以及资金流实现有机的`整合，为企业发展提供安全放心的仓储物流服务新模式，也为实现企业长足的发展奠定了牢固的基石。

电商b2c仓储模式其实就是电商企业把仓库管理和物流服务都由第三方电商仓储企业负责去管理，达到提高仓储物流的效率，降低物流成本的目的。

商家会使用第三方的仓库来提供服务和发货，然后通过数据进行精细化的管理，新思界提供、最全面、最有深度的行业分析及投资建议。达到了高效的配货的目的。

主要是利用第三方的仓库。通过这样的仓库要为商家提供随着生活质量的提高，人们对问问通网络服务也有越来越高的要求，良好的覆盖是达成这个要求的基础条件。因此网络会在基站数量与类型、网络结构、用户数量与类型以及业务规模与类型等诸多方面趋于庞大和复杂化，网络优化的工作量也随之非线性的增长，以下问题尤其突出。仓库服务，也要进行及时发货。

如何做好电商第三方仓储的管理

1电子商务仓储物流模式分析和选择

摘自：YiShop电商系统

多电商企业做到一定规模后会把库存外包给专业的第三方仓储企业去管理，这似乎成了一种大的趋势。与自己管理仓库不同，很多信息上的沟通如果做的不到位的话，即使第三方仓储企业再专业，也难免出现很多问题。

1丶入库异常：商家下属各供应商丶工厂入仓质量丶数量和时间无法管控，导致入仓从源头上就出问题。如果在入仓环节供应商和厂家没配合好，就会增加仓库收货作业难度和成本，这些成本最终都会转移到电商企业自身，如收丶发货延迟。作为第三方仓储企业，能够辅助商家搞好对供应商的管理，于双方都是很有意义的事情。

2丶超卖：俗话说“天下武功，唯快不破”。电商行业和传统销售行业相比，效率高丶速度快。一个爆款出现，瞬时会有大量的订单出现。因为前后台库存数据不一致导致订单超卖。目前,元数据库的建立主要通过系统自动产生,然后由用户使用,用户很少自己创建元数据,但是随着数据量的增加和数据库设计的复杂性,以及程序设计的复杂性,尤其是数据仓库方面,越来越需要设计人员构建自己的数据仓库。而各大电商平台为了对消费者的体验负责，对超卖会有严格的控制，甚至有些惩罚措施，比如天猫对超卖订单会要求商家赔偿30%的货值给消费者。如果前后台的库存没衔接好，即使仓内的库存是OK的，前台未必能上架正确的库存数量，由此带来给商家和买家的损失就不可避免了。

3丶出库与结算环节的：电商的这种“快”往往会让仓库作业处于非常被动的地步——快速入仓，以便尽快发货，快速发货，以便客户体验好。卖的不好的话，快速退仓，以便尽快寻找其他销货渠道。因为这种“快”，让仓内来不及对库存进行细致的管理和反馈，导致在退仓的时候有。这种会耗费双方业务和结算人员大量的精力去举证丶判责，的会影响到双方的合作。

4丶滞仓费计算：一般情况下，滞仓费会遵循先进先出的原则，跟进商品滞仓天数去计算滞仓费，但滞仓费的计算是基于一个数据仓库之旅，未完待续。。。。准确的库存数量的。如果库存数量错误，滞仓费也就会产生各种。

上述问题的出现，归根到底是“库存管理”的问题。相信大部分的仓储企业对库存管理都有一套非常完善非常专业的机制，但是仓伯乐始终认为，电商与仓库的库存管理，应该站在“联动”的角度看，确程和结果都是准确的。

可以参考下，电商小红象的仓储管理，还是很值得学习的。

数据仓库开发规范

面积的变化对于自建仓成本就会产生明显的影响，所以云仓可以随时大小变化

规范约束是数仓建设的全流程，以及后续的迭代和运维的参照。事实上，数仓规范文档，应该随着架构设计文档，在数仓开发启动之前，分发给所有相关人员，且是所有人都必须严格遵守的约定。

值得一提的是，如果入库商品没有使用码（就是大超市用的那种），那么贴自有条码将会变成一项浩大的工作量。要知道，这条码可是每件商品都需要贴的。一般大的B2C，要么打印好标贴，把这个工作量转移给供应商，要么就迫使供应商采用码。

有人会问，没有规范直接开干，行吗？当然可以，在一些临时的短期项目，为了快速出活尽快看到效果，没有必要强制执行规范而影响了效率。但从 个人专业素养 的角度看，即使项目没有规范，该有的约定俗成的好习惯还是得有的，比如缩进、换行、空行、注释......

网上搜索，大家可以搜到很多相关文章，但碎片化。本文争取说透数仓规范，让大家不仅能了解到数仓规范的目的、内容、边界，更会给大家介绍相关规范如何在企业落地。

欢迎大家结合自己公司的实际情况，构建、完善自己的数仓规范体系对于日订单少于2000单或订单地域分布密集的B2C而言，统仓是的选择。原因很简单，单个仓库如果日出库量少于1000单，固定费用（房租物业，普工工资，管理成本，水电网络费用，固定资产摊销等）摊销到每个订单，特别是在前3年，出仓成本大大偏离于业界6-9元的正常区间。。然后大家多多交流，共同进步。

俗话说的好，无规矩不成方圆，没有规范岂不乱套了? 个人觉得， 规范是为了解决团体作战中的效率和协同问题，是对最终交付质量的有力保证 。

大家工作中有没有遇到类似的问题？

由于以上种种问题，造成数仓团队的整体开发效率、产出质量、工作幸福感、数仓维护成本等等越来越。随着人员流动，通常受累的往往是那些任劳任怨、对公司忠诚的员工。

相信做过数据开发的人，多多少少都会有过上边提到的部分苦恼。我觉得问题的根源通常在于没有规范或者规范没有得到贯彻。大家有时候为了按时完成业务侧的需求，走些捷径也是可以理解的，但是欠下的技术债应该尽早还上，并且组织不应该苛责员工，这个锅应该来背。重视大家就都重视，不重视，岂不各个放飞自我了？

数据仓库，是我们数据工程师的无形产品。数据规范是数仓体系建设的"语言"，是数据使用的说明书和翻译官，同时也是数据质量的保驾护航者。为了数据体系能够长久健康的发展，数仓管理，应该从人治逐步转变到制度化、规范化、工具化的道路上了来。

从 0 到 1，从无到有，这个环节应该有 Leader 或架构师，充分考虑公司实际情况，参考行业标准或约定俗成的规范，综合统一制定。

也可以将规范拆分后交由各个部分核心开发人员编写， Leader 或架构师统一整合。比如我们之前的团队就是，模型设计师负责模型设计规范，ETL 工程师负责 ETL 开发规范，BI 开发人员制定前端开发规范，部署上线规范直接采用项目上已有的即可。

总体上，初稿应该尽量保证规范的完整性和各个部分间的兼容性。

初稿完成后，难免有考虑不周的情况，这时候有 Leader 牵头，组织部分核心成员（人数不易太多，三五个即可。人多容易造成混乱、决策困难、没有人提意见造成 Leader 一言堂等等问题。）进一步完善各个细节，纠正初稿的不足。

多人共同完善的规范，理论上来讲不会有什么大问题了。

定稿后，规范已经具备了全面推广的条件，可以下发所有团队成员。

为了确保规范的贯彻落实，除了通过以上两点引起全员重视外，还需要组织、制度、流程上的多方面保障。

讲到这里，大家有没有看出来一个问题？

规范的执行监督，上边提到的，更多是依靠制度流程以及相关人的自觉性，制度流程又依赖于人。这会带来如下几个问题：

有条件的引入相应的工具加强监管。

比如，我们有指标体系元数据、有词根库元数据、有建表的元数据、有 ETL 流程的元数据等等。

那我们是否可以开发部分报表或其它页面，通过 UI 辅助人去检查，或者通过校验元数据的方法去监管（比如备注是否为空、字段或表命名里的词根是否都在词根库里存在、表或页面等用到的指标是否都存在于指标体系、数据血缘中是否存在闭环或者孤立的）。

哈哈，讲了这么多，了解过数据治理的读者，会不会感觉很熟悉？数仓建设的一开始就需要考虑这些的，的管理在于治未病。

发行稿，从大面上应该不会有啥问题，但细节上可能会有考虑不周的情况，在宣讲阶段、执行阶段遇到问题阻碍的时候，应该根据实际情况对规范做出调整，唯有经过实践检验才能愈发完善，相信经过一段时间的持续实践， 规范会成为组织文化的一部分，进而降低沟通成本、提高开发效率、保证交付质量，从而实现团队和个人的双赢 。

这里，我把数仓规范，一共分为四大类：设计规范、流程规范、质量管理规范、安全规范。

（这个在后续章节-ETL篇-会详细介绍）

（这个在后续章节-应用篇-会详细介绍）

分别从设计规范、流程规范、质量管控、数据安全四个方面，详细阐述了数仓规范。应该已经涵盖了数仓规范的方方面面。如有遗漏或者更好的分类方法，欢迎加我微信详聊。

本篇写作的初衷，就是找到一种合理的分类方式，把数据规范详尽穷举的罗列给大家，让大家了解全貌。但是，在实际落地实践中不一定能用到这么多，没有的只有最合适的，大家需要结合现实场景选取需要的子集落地即可。

在我经历过的几家公司、好多个项目里，也没有哪个项目完整的使用过以上所有规范，互联网大数据公司比之前的传统数仓项目用到的规范还更少些而且侧重点也不太一样。大数据公司可能由于互联网基因吧，更加侧重数据安全、工具化等，对数据质量、数据模型等要求不太高。而传统数仓对数据建模、数据质量的要求很高（我有一位同事，曾因为一块钱，被甲方财务主管扣下，对了一整天的数据~），内网环境数据安全被提的不是很多，另外可能是由于做项目的原因吧，工具化不太被人关注，管理基本靠人治，元数据基本靠文档。

系统的设计一个指标体系

如何搭建一个数据仓库

数据仓库之维度建模篇

OneData建设探索之路：SaaS收银运营数仓建设

One ID中的核心技术ID-Mapping究竟是怎么实现的？

云音乐数据服务之路

云音乐数仓维度建模实践-模型设计篇

什么是数据仓库？为什么要建立数据仓库？数据仓库有什么特点

增加ODS层落地hive，排查分析原始数据比较方便，恢复历史数据的时候可获取hive数据写入kafka，然后按原流处理的逻辑重新处理即可，只需修改数据源为历史数据对应的topic。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

二十一世纪是生物的世纪，这句话只要上过高中的小伙伴应该都知道，当初选择大学专业也是受其影响。大一、大二兴致勃勃，乖乖学习，成绩将就，到了大三逐渐发现这并非自己所喜欢的专业（生物医疗专业，但当时想研究基因，脑科学）。并且学校主要专业是通信、计算机等，教学重心根本不在生物医疗上，自己对着冷冰冰的医疗仪器没有什么兴趣，对此非常失望。

我简单的做一个比喻，数据仓库就是可以理解就是一个使用仓库，数据就是这个仓库的货物，而数据仓库的开发人员就是这个仓库的，所以数据仓库就是一个怎么管理好数据，使得数据规范的放在仓库中，便于BI、AI等其他的使用数据的方面可以更好的使用仓库里面的数据，使得数据发挥出更好的价值，显而易见在一堆有规律，整齐的货物里面找一个东西，要比在没有整理的里面找更加。

可以参考这篇文章：

数据仓库概念:

英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

这就要从数仓能解决的问题或者痛点来说，大型公司的业务相对复杂，随着公司业务的扩大，跨BU，跨BG的业务往来越来越多，而数据一般分散在各个部门，这样需要统一的平台来存储这样的跨系统的数据。此外，近年来分库分表等应用越来越多，仅通过传统关系型数据库做数据分析和挖掘已经不能满足要求。当然随着手机APP的大量使用，埋点等数据一般都以log日志方式存在，需要一个新的介质后者方案来解析这些数据，为了解决这个问题，数仓技术应运而生。

反过来讲，如果公司系统较为单纯，数据量比较小，传统关系型数据库以及1 元数据的管理完全可以满足数据检索和分析的需求，就不需要花成本来构建数仓。

其实构建数仓的原因还有很多，但无非是用一个更可靠的平台把分散的低价值的数据通过清洗，整合，分析挖掘使得数据的价值化。

实时数据仓库如何做？

2.入库效率

3.1.1Lambda架构

那么对应解决方案也主要在这三个方向：

来自ApacheFlink中文学习网站ververica侵权告知立删

数据仓库 ，顾名思义就是存放数据的仓库，英文名称Data Warehouse。

3.1.2Kappa架构

来自ApacheFlink中文学习网站ververica侵权告知立删

3.1.3实时olap变体架构

来自ApacheFlink中文学习网站ververica侵权告知立删

3.1.4常见架构对比

来自ApacheFlink中文学习网站ververica侵权告知立删

ps:lambda架构

开发割裂感：

表结构不同

sql语法不同

资源浪费：

重复存储

集群维护：

组件不同

计算引擎不同

数据一致性

3.2实时数仓架构

3.2.1方案一

优点：

便于数据回溯、重算和数据质量验证。

缺点：

通过批处理重算，需要维护两套代码，开发和维护成本高。

需要两套计算资源

适用场景：

超大规模历史数据计算，且这种场景比较频繁。

对数据质量要求极高，需要比对实时和离线的计算结果，甚至利用离线去修正实时的计算结果。

3.2.2方案二

优点：

无需维护两套代码，开发迭代速度快。

数据回溯和重算方便，重算时间根据需求回溯的时间范围定。

只需流计算资源，资源占用小

缺点：

ODSDWD部分数据“不可见”，原始数据和中间数据不便于查询（解决方案：可通过重新消费指定时间范围的数据查询，或导入需要的数据到olap引擎）

依赖业务端反馈问题（解决方案：设计数据质量指标，实时报警）

适用场景：

ODSDWD查询不频繁等

3.2.3方案三

相对于方案二：

需新增kafka写入hive逻辑

需新增从hive读取数据写入kafka

需新增整条链路历史数据对应的topic

如何构建现物中心的管理信息化解决方案

如果电子商务企业仓储物流的管理能力不足，并且物流所能覆盖的范围有限，电子商务企业可以考虑采取仓储物流联盟的模式。仓储物流联盟是将企业所有的仓储物流业务开展集中的管理，企业不需要建立自己的仓储物流体系。集中后的仓储物流能够产生单个企业仓储物流所不具备的一些优势，但是电子商务企业同样需要注意和仓储物流联盟的信息沟通。

过去，零售商业在几十年经济体制下的经营模式，形成了 “三单式”特色，即单一所有制、单一业态、单体运作，在这种条件下，信息系统的建设停留在极为初级的阶段，能统计出每天的营业额已经算是很先进的系统了。但改革开放以后， 随着经济向市场经济的转化，封闭型经济向开放型经济转化， 在短短几年时间里，商业有了巨大的发展，“三单式”变成了“三多式”，即多种所有制形式、多种业态形式、多种联合体。在零售商业中多种业态蓬勃兴起，同时业态的分布分工、经营定位、规模及营销策略等等都展现出蓬勃的生机。支持各种业态发展的管理信息系统建设都有了长足的进步。

这里的数据模型设计并不是数据挖掘中的数据建模，它是一种数据组织方式，将数据加以整理，便于管理使用。 构建数据模型是为了抽象实体与实体之间联系关系，从而表示事务关系的一种映射 。

当前，我国零售业已呈现出多样化、多业态共争共存，形成了现物中心、综合大商场、连锁、超市、专业市场共分天下的新格局。从传统的进销存系统衍生出来各种信息化解决方案，支持着当前各种业态的发展。现物中心的经营模式，对传统商业做了大胆改造和创新，对各种传统商业业态进行了细化整合，从而需要全新的信息化解决方案进行管理。同时各种现代化的计算机管理手段，也将初次引进商业领域进行信息整合。

首先，介绍下现物中心整体经营架构：

从这个架构图中，我们可以看到，信息系统的建设将要函盖多种商业经营业态，对每一种业态提供专业的信息化管理，同时，还要对各种业态的经营信息进行整理，为各级管理部门提供可靠的经营数据，同时提供对经营活动的关键数据的预测。

根据购物中心组织架构，信息系统的设计思想必须是：以现代商业管理理论为指导，紧密结合实际情况，集百货经营管理、商铺物业管理、餐饮美食管理、娱乐场所管理、专卖店管理、其他服务行业管理和财务结算管理等几方面于一体。信息系统要解决中心数据交换、无纸化作业、多模式管理、自动化计费等关键问题，为商业企业提供科学的管理手段和现代化的管理工具，以提高企业的现代化管理水平，实现企业的超大规模发展，并在发展中能够有效地管理、控制，达到增强企业竞争力和全面提高企业经济效益的目的。

信息系统的网络拓扑结构，要充分考虑到互联网部分的外部扩展，以及内部各业态单独经营，统一管理的特点。

为了限度发挥管理系统的管理功能，信息系统还要特别关注以下两个方面功能：

一、在线分析处理是一种高度交互式的过程，信息分析专家可以即时进行反复分析，迅速获得所需结果。在线分析处理同时也是对存储在数据库（MDD）或关系型数据库（RDBMS）中的数据进行分析、处理的过程。这种分析可以是在线分析处理、关系型在线分析处理，也可以是混合在线分析处理。

这一过程一般包括三种可供选择的方案：

预先计算：小结数据在使用前进行计算并存储；

即时计算和存储：小结数据在查询是计算，然后存储结果。因为消除了相应的运行计算，使随后的查询运行变得更快。

随时计算：用户在需要时对小结数据进行计算。

二、通用报表

为了有效地进行营销管理，企业往往需要将各地的数据汇总到总部，并建立一个庞大的数据仓库。这种数据仓库不但能够保存历史数据、阶段性数据，并从时间上进行分析，而且能够装载外部数据，接受大量的外部查询。

建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。

快速、简单、易用的查询和报告工具能够帮助管理者充分利用企业中不同层次的数据，获取所需要的特定信息，并以合理的格式加以显示。同时，的工具支持多种网络环境，允许用户在客户机/网络、内部网络或Internet上传输分析结果。它们还应该有足够的灵活性，以支持各种类型的查询和报告需求，从简单的、周期性的报告，到使用SQL和其它查询语言作随机查询。

综上所述，现物中心的信息化建设，就是要从多业态角度出发，建立支持各业态运营的信息管理子系统，同时考虑数据集中汇总，利用网络、LAN及WAN，实现数据的集中与信息的发布。从宏观上，实现消费者、经营主体、物业管理主体三位一体，从商业公司内部，实现业务部门、财务部门及公司决策层面经营信息的实时共享。

附录：成功案例介绍

华润新之城是“一站式”潮流主题大型商场，餐饮、娱乐、滑冰、购物等多元化组合，经营面积达 6万多平方米 。整个广场收仓储物流是一种物流的一种重要形式，主要是利用库房、场地进行货物的保管和配送。仓储是物流的一种十分重要的形式，是物流运作的一个关键点，对于推动企业的健康发展有着十分重要的作用。银机56台，全部采用拍档5200系列触摸屏设备。软件系统开发周期为10个月

单位：华润物流华创物业资讯科技部

作者：作者：2000年毕业于东北大学计算机系，2000年至2005年就职于深圳市远望软件，先后从事项目开发、实施及管理工作，曾担任远望软件商业事业部。

2002年参与开发的商业系统曾获得深圳市技术进步三等奖。2005年底加入华润，至今一直负责华润内部商业系统开发。成功案例：深圳市金光华广场商业系统 华润新之城商业信息系统

数据旅程之数据仓库（一）

(3) 支持对不同种类数据的关联分析，并提供多种自动综合分析功能。

大三到来，面临着就业的压力，到底另谋出路还是坚持现在？结合自身特点，加之参加过几次数学建模比赛，发现数据是非常有意思的事物。网上各种调查，发现倒是有数据分析师的职位与数据挂钩，但是有技能要求，经验要求。无意之中，了解到一个在线教育平台（mooc，当时并不是非常流行）。这犹如给我带来了希望，无论逃课还是下课，都泡在图书馆，上Coursera，学习数据课程，才踏上数据道路。 数据因业务而产生，不了解业务也就不了解数据，也就无法利用数据推动业务 ，因此自己也放弃考研，走上数据岗位获取业务经验，更好的学习数据。

当电子商务企业发展到一定阶段，其物流管理的能力比较强、物流成本的优势比较大的时候，这就说意味着该电子商务企业的仓储物流服务能力比较强，企业的资金实力比较强，企业有能力建立属于自身的仓储物流体系。

前言：数据数据，存储过去，预测未来

选择电商仓库时可以注意这几点：

实习之初，由于部门人少，虽说岗位是数据开发但做的事情常常鱼龙混杂，了解运营需求、调取业务数据、开发日常报表、处理第三方产品数据，大大小小的事情都干过，也因此对业务有了不少了解。后来因公司业务快速发展，原有的数据仓库架构已不能正常支持日常需求，自己便转向数据仓库开发工作，提升公司数据质量。

首先了解一下常用的 数据架构 ，如下所示

可以看出数据仓库处于核心位置， 多源数据集成、数据建模、数据清洗 都在数据仓库内部完成，为后面报表展示、数据分析、数据挖掘打下坚实的基础，因此数据仓库至关重要。

数据仓库的起源可以追溯到计算机与信息系统初期，它是伴随着支持决策系统出现而出现。

当我们在完善数据仓库时，需要根据业务选择合适的模型进行设计，以满足数据上的性能。当公司业务非常复杂时，需要联合使用多种模型方式处理数据 。

有了数据模型之后，需要将数据进行分层，如下图所示

数据仓库的数据质量既是数据使用的基础也是数据平台发展的前提，因而不能掉以轻心。数据质量的保障既需要保障数据准确，同时也要保障数据时效 。那么集群资源充足、网络带宽高就是数据质量保障的基础条件之一。

从数据仓库架构来看，数据质量产生主要有三个方面：

传统仓储要怎样过渡到智能仓储？

从传统仓储到智能仓储，无非是通过智能化，梳理仓库流程，重新规划制定仓库收发货流程。

附上一个已实现的智能仓储案例，各指标做了如下提升：

1.实时库存准确率

成品入库严格使用PDA执行入库流程，确保生产入库数据实时记录至ERP，保持ERP系统数据与实际流程同步，确保成品放在哪个库位上都能准确对应；

由办公室人员做入库替代成包装车间人员PDA入库，实时入库，确保销货流程的顺畅执行，杜绝因成品入库不及时导致销货数据与实际不符情况，为下一步信息化优化提供数据保障。

3.成品出货效率

（1）先进先出控制：人为控制-PDA系统先进先出建议

重要物料启用批次和库位管控，系统根据物料的先进先出原则提供出库建议，协助拣料人员快速找到合适批次的物料，提高拣料效率；

（2）成品追溯：未做批次-98%可追溯

可按批次追溯，同一批次何时出库、何时入库、来源订单一目了然，利用ERP系统打印标签功能替换了旧的人工打印标签功能作，提高准确度以及打标签的效率，蓝牙打印机功能提高出库时拆箱的效率。

同时给出入库、出库流程供参考：

方案1 入库流程

（见图1~图3）

方案2 出库流程

1. 标签样式设计按客户需要设置，提供客户需要的内容，替换原来的手工填写的方式，提供蓝牙打印机功能，拆箱后标签可快速打印提高出库效率（见图四）;

3. 销货后追溯，实施中启用批次管理，入库时产生批次号，销货时记录销货的批次，可以进行同一批次的，达到了98%可追溯。

如有疑问可继续交流，欢迎移步主页，了解更多智造资讯。

大企业能用，中小微企业同样适用 业务人员就能上手开发WMS（智能仓储）系统 只要你能想得到，它基本上都能做到

在企业业务迅速发展的情况下，传统仓储对仓库与货物的静态管理模式，越发暴露出其缺点，特别是其中追求存储的货物越来越来多这一点，更不符合当下企业的发展需求，而以动态管理为模式的现代化仓储，以控制商品库存为核心，存储的商品越少越好，商品进出仓库的频次越多越好、速度越快越好的，就与企业发展需求紧密切合，深受企业喜欢。

C2P工业云是国内最早的工业云服务商之一，专注为中小微企业提供云服务，拥有丰富的传统仓库的痛点实战经验。C2P工业云的功能插件，帮助企业构建仓库管理新模式，解决数据不准确、管理混乱等问题，成功打造信息化仓储。

1.配置条码枪，安装并测试，确认设备正常运作。

2.在库存里设置产品，并完善产品信息。

4.给客户发送报价单，促成交易。

5.调取库存，按时给客户交货。

6.数据精准比对，提示管理人员及时核对并调整库存。

7.协助管理者更好地设定货物位置。

8.根据重复计算产品分类移动产品，方便更好的库存管理。

传统仓储是指通过仓库对物资进行储存和保管，而现代仓储是指在经济全球化与供应链一体化的背景下，建立在现代物流系统中的仓储。仓储是商品流通过程中的重要环节之一，也是物流市场发展的重要支柱。

根据新思界产业研究中心发布的 《2018-2022年仓储市场可行性研究报告》 显示，2011-2017年间，我国 物流费用与仓储费用逐年上升。2017年，全国 物流总费用为12.1万亿元，其中仓储费用为5.5万亿元，占比达到45.5%；2018年上半年，全国 物流总费用为6.1万亿元，其中仓储费用为3.0万亿元，占比达到49.2%。随着我国物流市场迅速成长，我国仓储行业规模日益扩大。

2011-2015年间，我国仓储行业固定资产投资额保持较高的速度增长，仓储设施日益饱和。2016年，我国仓储行业固定资产投资额增速大幅降低，2017年，全年投资总额为6855.8亿元，较2016年相比下降了1.83%，是我国仓储行业投资领域首次出现负（三）构建完善的仓储布局。仓储的规范、合理的布局是其建设的重中之重。首先要着重调查仓储区域的交通条件是否便利、市场是否活跃，另一方面要尽可能的减少货物重复入库的几率，也要避免人力物力的错误投入。再者需要整合企业的内外部力量实行一整套符合企业发展实情的布局方案，实现各个仓库之间的紧密合作。增长的状况。 随着仓储设施逐渐饱和，我国仓储行业投资将逐步转向仓库的信息化、智能化等领域，投资额增长速度将趋缓。

智能仓储在快递、电商、冷链、等高端细分领域快速推进。 如，京东商城、苏宁物流、顺丰控股等企业积极开发全自动仓储系统，使用智能仓储机器人，开展无人机配送，充分利用仓储信息，优化订单管理，大幅提高仓储作业机械化、自动化和信息化水平。

据新思界产业研究中心发布的 《2018-2022年仓储物流风险投资行业分析报告》 ，国内智能物流仓储系统主要集中在烟草、和 汽车 等对自动化要求较高的行业，三个行业约占总需求的1/3。 汽车 、和烟草行业的仓储自动化普及率分别为38%、42%和46%，低于发达80%的平均水平，未来工厂物流的改造空间巨大。

电商行业仓储虽然仅占立体仓储的5%，但是近年来电商发展迅速，2015年电子商务市场交易规模16.4万亿元，同比增长22.7%，其中网络购物增长36.2%，成为推动电子商务市场发展的重要力量，网络购物占零售总额比例不断提高，2015年达到12.6%，上升空间依然很大， 预计2018年将达到19.2%，电商行业需求将是未来智能仓储重要增长引擎。

当前，自动化立体仓库是实现智能仓储系统的必经阶段,是我国当前智能仓储的主要表现形式，而自动化输送分拣系统则是智能仓储的关键设备。 机器人、无人机也在物流仓储领域逐渐应用，只是目前应用还比较少。

随着物联网、机器视觉、仓储机器人、无人机等新技术的应用，物流仓储自动化技术正在以较快的速度发生变革。新思界产业研究员看好智能化仓储系统在未来几年的发展前景，预计，到2018年智能化仓储市场规模约为1144亿元，复合年均增长率维持在25%的水平。

智能数据中心解决方案

模型方面，原量收系统模型设计原则是基于邮政整体企业管理和业务管理的规则和流程，同时考虑到系统的扩展。为了便于理解，整个模型先按照数据仓库典型方式划分为接口贴源层、逻辑层和汇总层。接口贴源层按照接口来源各个系统进行划分，系统模型和源系统模型基本保持一致；逻辑层和汇总层则按照主题域进行划分。接口层模型与源业务系统基本一致，结构简单，关联度相对较低，大部分源业务系统使用Oracle数据库。基础层模型结构相对复杂，关联度相对较高，系统使用Teradata数据库，汇总层模型结构相对简单，关联度低，系统使用Teradata数据库。

1. 由于问问通网络优化业务的复杂性，工程师对网络性能优化和问题定位通常使用多种针对不同数据源的工具，这些工具多是各自的，不能适应数据和分析结果兼容性要求。随着网络的发展，业务越来越复杂，用户对于网络质量的要求越来越高，网络优化和运维需要对多种数据源进行复合分析;

2. 网络规划优化和运维过程中，随着时间的推移，不断的累积工程数据、路测数据、性能数据等网络运行历史信息。这些数据仅仅为其存在时间段的网络运维或优化工作提供信息后即被弃置。其中所含有的、海量的、可以用于指导未来网络运维、优化，和辅助运营的信息，未被有效的运用。即：需要的网络运行信息管理工具，以对网络运行维护产生的信息资产进行管理和数据挖掘，以提升网络运行质量降低网络运维成本。

解决方案

基于问问通网络优化面临的问题和网络优化技术发展的趋势，中兴通讯构建了以ZXPOS NIC为核心的智能数据中心解决方案，该解决方案可以对网络优化和运维过程中产生的数据进行集中管理、整合分析，和数据挖掘。 中兴的智能数据中心解决方案由两大部分构成：一部分是海量存储的数据仓库，另一部分是系列基于这个数据仓库的应用工具。数据中心解决方案提供以下的应用功能：

(1) 海量数据管理 以的最终收益为目的，智能数据中心存储、管理网络生命周期内的各种数据，并可以方便快捷的进行检索、查询、分析和比较，充分发掘这些无形的信息资产的价值。

(2) 支撑日常网络优化工作处理流程 智能数据中心解决方案核心的ZXPOS NIC系统支持参数调整、掉话处理等多种网络优化工作流程，工程师可以方便、快捷、规范地执行日常的优化工作，提升效率、降低成本。

(3) 专家经验固化与共享的平台 除已经固化到系统中的自动小区规划、自动频率/PN码规划、自动邻区优化、自适应性能告警等需要高技术经验的算法外，ZXPOS NIC还能固化和继承工程师反复进行的网络优化作，为问问通网优工程师提供经验交流和知识共享的平台。即智能数据中心解决方案不但能够降低工程师的工作复杂度和劳动强度，还能够提升工程师的业务能力。 中兴的智能数据中心解决方案以ZXPOS NIC为核心，辅以ZXPOS T-Phone等网优工具，实现对海量的网络运行信息记录数据的管理，为各种网络运维和优化应用提供更强大的功能，更丰富、易用的接口。智能数据中心解决方案是最终实现网络的SON功能的基础，是业界网优工具发展的趋势和潮流。

客户利益

(1) 支持问问通网络生命周期中所有网优数据的管理，使得规划、优化工作紧密结合在一起。

(2) 支电子商务的仓储物流由原来的物流和商流分离的模式发展到信息流、物流、商流以及资金流的有机结合。物流和商流以及资金流在信息流的指令下进行运作，提供可靠的、安全的仓储物流服务模式。持对全网的数据的长期管理，数据不受网络的切割与扩容影响。

(4) 提供强大的数据检索功能，以及智能数据关联功能。

(5) 支持关联检索，检索到某份数据时，与其相关联的数据也会自动被检索出来。

(6) ZXPOS系列工具无缝互作，使用方便。

(7) 提供工作流程协（二）柔性化。柔性化主要是指现代仓储物流业在开展各方面工作过程中要始终以顾客的利益为出发点，同时要满足顾客的多样生产和流通需求。作功能。

浅析元数据在数据仓库中的应用:大数据仓库

电子商务仓储物流模式分析 篇1 1.仓储物流的概念分析

摘 要:元数据作为存储数据的数据,在各种数据仓库教材中都涉及到元数据的管理知识,但是在实际应用中对于元数据的管理却使用的很少,大多数据仓库开发人员都了解元数据的重要性,但是在真正应用中却很少使用,或者说不知道如何构建元数据库,本文就针对元数据的管理以及在Sql 2005中的具体实现。

(1)数据源的元数据。关于数据源的元数据在利用这类元数据时对不同数据源平台上的物理结构和含义是现有系统业务数据源的描述信息。其具体有以下几点:①数据源中所有物理数据结构,包括所有的数据项及数据类型。②所有数据项的业务定义。③每个数据项更新的频率,以及由谁或哪个过程更新的说明。④每个数据项的有效值。⑤其他系统中具有相同业务含义的数据项清单。

:元数据 数据仓库 数据模型 程序设计

中图分类号:TP311.13 文献标识码:A 文章编号:1672-37(2012)05(c)-0034-01

元数据是整个数据仓库的核心,它描述了仓库中的各个数据对象,遍及仓库的各个方面,同时它在数据仓库的建造及运行中起着极其重要的作用。而元数据大致分为关于数据源的元数据,数据模型的元数据,数据仓库映射的元数据以及数据仓库使用的元数据的四个方面类型。

(2)数据模型的元数据。关于数据模型的元数据是数据仓库管理的基础,同时描述了仓库中有说明数据以及数据之间的关系。当一些用户提出需要哪些表系统就能从中选出这个表,这就说明了元数据可以支持用户从数据仓库中获取数据。通过这种关系表用户就能获取很多希望数据。

描述数据仓库中的数据及数据之间的各种复杂关系,元数据要定义以下内容。数据仓库中描述数据及数据之间的各种复杂的关系,现定义以下内容:①I/O对象:元数据在描述I/O对象的定义、类型、状态以及存档周期都是支持数据仓库I/O作的各个对象。②关系:两个I/O对象之间是关联的。这种关联有三种类型分别是一对一、一对多和多对多。③关系成员:描述每个关系中两个I/O对象的具体角色(在一对多中是父亲还是儿子)、关系度(一对一还是一对多)以及约束条件(必须满足还是可选关系)。④关系关键字:描述两个I/O对象如何建立关联。每个关系都是通过I/O对象的关键字来建立的,元数据要指明建立每个关系的相应对象的关键字。

(3)数据仓库映射的元数据。数据仓库映射的元数据是数据源与数据仓库数据之间的映射,当数据源的数据项与数据仓库建立映射关系时,就要记下这些数据项发生的一些转换、变换和加载的过程。就是用元数据反映数据仓库的数据项是从转换、变换和加载过程这些特定的数据源填充的。而转移元数据的数据到数据仓库的目标数据是一件复杂的工作,其工作量占整个数据仓库的80%。其主要涉及以下两方面:①抽取工作之间的复杂关系。②源数据与目标数据之间的映射。

(4)关于数据仓库使用的元数据,数据仓库使用的元数据时对数据仓库中信息使用情况的描述。数据仓库的用户最关心的是以下两类元数据。①元数据描述数据仓库中有什么数据,它们从哪里来,即如何按主题查看数据仓库的内容。②元数据提供已有的,可重复利用的查询语言信息。如果某个查询能够满足他们的需求,或者与他们的愿望相似,他们就可以再次使用那些查询而不必从头开始编程。

随着元数据越来越成为公司重要的资源,就越来越需要完善的元数据管理功能,包括:(1)支持企业范围内的体系结构。企业在开发应用程序、封装应用程序、决策支持数据库时,他们关心的是软件设计与开发、用户接口、作管理、应用程序内部的消息传递、数据的协同工作能力。所有这些都驱使开发人员去理解各种元数据目录,以及它们在企业范围内的体系结构的作用。(2)基于知识库的方法。元数据一般存储在其特定工具相关的属性知识库中。因此,企业可以要求提供一种机制,可以将其特定工具支持的元数据无缝地转移到一个共享的、公共的元数据知识库中。(3)配置管理。元数据知识库必须提供标准的配置管理能力,如注册、退出、版本控制等。还需要提供抽取、修改元数据的定义以及将其定义存到知识库中,此外,还必须具有在必要的时候将元数据恢复到某一个前版本的功能。(4)支持开放的元数据交换标准。企业内部和外部对元数据的访问导致了对开放的元数据交换标准支持的需求。至少企业元数据应该支持MDIS(元数据交换标准)。(5)动态交换和同步。企业应该采用MDIS标准,实现动态交换或同步,否则需要一个开放的元数据交换工具。

2 元数据在Sql 2005中的应用

2.1 概念

元数据描述OLTP中的表、数据仓库、数据集市和OLAP数据集等对象,还记录程序引用的对象。

2.2 具体实现和元数据的获取

在Sql 2005中一般由数据库系统本身产生元数据,或者在相应编程中产生元数据,不需要用户自己创建,当然用户也可以自己创建。例如在Dot.Net创建数据集时,自动产生XML格式的元数据。

下面介绍如何从Sql 2005中获取元数据。

(1)使用系统提供的存储过程和系统函数访问元数据。

系统存储过程与系统函数在系统表和元数据之间提供了一个抽象层,使得我们不用直接查询系统表就能获得当前数据库对象的元数据。

存储过程如下。

sp_colum基于上述功能，仓库的功能分区如下：ns返回指定表或视图的列的详细信息。

Sp_databases返回当前上的所有数据库的基本信息。

Sp_fkeys若参数为带有主键的表,则返回包含指向该表的外键的所有表;若参数为带有外键的表名,则返回所有同过主键/外键关系与该外键相关联的所有表。

Sp_pkeys返回指定表的主键信息。

Sp_server_返回当前的各种特性及其对应取值。

Sp_sproc_columns返回指定存储过程的输入、输出参数的信息。

Sp_statistics返回指定的表或索引视图上的所有索引以及统计的信息。

Sp_stored_procedures返回当前数据库的存储过程列表,包含系统存储过程。

Sp_tables返回当前数据库的所有表和视图,包含系统表。

(2)使用信息架构视图访问元数据。信息架构视图功能很强,它于系统视图,即便系统视图发生改变也不会更改信息架构视图。应用程序可以正常访问信心架构视图。

(3)使用系统表访问元数据。Sql 中所有的对象信息都存在系统表中,可以通过系统表访问元数据。

3 结语