SAP_BW培训ppt课件

1、 2021Add up anything what you like or what you need like company name 与梦偕行寻觅更好的本人BW数据仓库.2BW数据抽取概念3BW模型相关概念及模型设计1数据仓库概述4报表开发与运用5BW日常运维.数据仓库概述1.数据仓库概述什么是数据仓库?数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse一书中所提出的定义被广泛接受数据仓库Data Warehouse是一个面向主题的Subject Oriented、集成的Integrated、相对稳定的Non-Volatile、反映

2、历史变化Time Variant的数据集合，用于分析数据，获取可用信息支持管理决策(Decision Making Support)。 .数据仓库概述 操作型数据库的数据组织是面向事务处置处置的 ,各个业务系统之间各自分别,采用关系型数据库方式存储数据,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进展组织的 ,采用多维方式存储数据。面向主题的. 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的根底上经过系统加工、汇总和整理得到的，必需消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。集成的数据仓库概述.数据仓库概述相对稳定的 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉

3、及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，普通情况下将被长期保管，也就是数据仓库中普通有大量的查询操作，但修正和删除操作很少，通常只需求定期的加载、刷新。.数据仓库概述反映历史变化的 数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开场运用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，经过这些信息，可以对企业的开展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 .数据仓库概述支持管理决策的 数据库普通用于业务数据存储 , 关注于数据记录 , 数据仓库那么用于数据到可用信息的转换,关注于分析。建立数据仓库往往需求含概两个层面的内容 , 其一技术层面实现数据仓库 ,其二管理层面实现

4、信息的运用及其后续处置。.数据仓库 目的把数据和决策者衔接起来，变数据为价值决策支持.数据仓库运用方式查询和报表报表是国内最热衷的 BI 运用之一，这与报表在我国企事业单位中的历史位置是分不开的。我国的报表以其格式诡异、数据集中、规那么古怪等特征著称于世。OLAPOLAP 技术为决策者提供了多角度、多层次、高效率的数据探查方式，决策者的思想不再被固定的下拉菜单、查询条件所束缚，而是由决策者的思想带着数据的获取，恣意组合分析角度和分析目的，这种突破传统的互动性分析和高效率使 OLAP 成为 BI 系统的中心运用。数据可视化数据可视化运用努力于将信息以尽能够多的方式展现出来，目的是使决策者经过图形

5、这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如趋势、分布、密度等要素。数据发掘数据发掘是最高级的 BI 运用，由于它能替代部分人脑功能。数据发掘隶属于知识发现(Knowledge Discovery)在构造化数据中的特例。数据发掘的目的是经过计算机对大量数据进展分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可了解的方式展现给用户。. 从功能构造化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取Data Acquisition、数据存储Data Storage、数据访问Data Access 数据仓库的功能上的划分关键组成扩展 数据发掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Di

6、scovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可了解的方式的非平凡过程，简单的说，数据发掘就是从大量数据中提取或“发掘知识。 模拟(Simulation)，经过大量历史数据的分析，寻觅数据存在的规律和趋势，进展预测。不仅仅关注于What Happen，还要关注于What next, if then。 .为什么要建立数据仓库？ 传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保管下来，并对这些数据进展各种日常事务处置。随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以抑制的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为

7、有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保管短期数据，分析时不能满足长期预测需求。 如何提供一种行之有效的手段，协助管理人员方便地访问制定决策需求的信息，辅助他们制定决策。数据仓库的出现改动了这一情况，它能协助人们正确的判别即将出现的时机，提高企业对市场变化的反响速度，协助决策者处理商业过程中存在的问题。数据仓库DW的真正价值在于协助人们制定能改良商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。企业的信息化建立需求从DB - DW.O 事务环境 D 决策支持环境l详细事务数据l短期间的当前数据l随事务事件改动l同其他模块或运用数据的整合小l对事务的执行高度规范化l更新/插入/删除l30-60 天的数据

8、l数据只针对特定的运用l经常是汇总数据l有意义、必需的历史数据l在特定时间点固定l同其他模块或运用数据的整合大l经常进展非规范或重建构造的查询l只读性l2-7年的数据l数据不仅针对特定的运用，并且和其它多种运用整合从事务- 决策的提升.OLTP 与 OLAP的概念与区别OLTP联机事务处置，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。OLAP联机分析处置，是数据仓库的中心，是对OLTP的历史数据进展加工，分析处置，用于处置商业智能，为企业提供决策信息。区别：1.OLTP是明细的数据，OLAP是汇总数据2.OLTP记录实时的数据，OLAP包含2-3年历史数据3.OLTP可以进展增删

9、改查操作，OLAP只支持查询。. 以前，企业只注重消费什么样的产品，以产品定位市场。随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的消费必需以市场为导游，及时捕捉市场信息，根据市场的需求来进展产品的消费和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。运用数据仓库可以行进展有目的的市场销售，把最称心的产品和效力送到可获得最大利润的市场 适用于企业的DW主题举例产品分析客户分析 数据仓库可为企业建立一个关于客户与产品种类、地域和销售渠道之间关系的视图，这种视图有助于企业选择战略市场方向-为需求的市场投入需求的资源。同样还可以根据二八实际建立客户边沿奉献度的划分视图，对客户进展

10、分类，为优秀的客户提供更好地效力，使这些客户更称心，从而与这些客户建立长期、友好的协作关系。降低销售费用，添加企业销售收入。统计数字阐明，获得一个新客户的费用通常是向已有客户销售产品费用的7倍。 .SAP ECC/R3系统SAP ECC是全球第二大软件提供商SAP推出的新一代产品，其前身是SAP R/3，包含FI, CO, MM, SD, HR, BW, Basis, PP, PS, PM, TR, IM等多个模块及子模块。.SAP S4 HANA/FIORI BW/4HANASAP产品线中的一种。SAP S/4HANA 是完全基于高性能内存计算平台SAP HANA 的全新产品。为什么叫S/4

11、而不是R/4S代表Simple，4代表第四代。由于它利用新的用户体验技术SAP Fiori和内存处置和数据库技术SAP HANA，以及引入了一个新的引导配置的概念。从部署和运用两方面精简ERP，以顺应挪动和工业4.0时代的企业运营。它实现了ERP的功能，又集SAP HANA的矫捷性、快速性和实时性于一身。SAP S/4 HANA不光是兼容的，而且是优化的，是针对HANA进展了优化的商务套件。SAP BW/4HANA 提供了全新的逻辑数据仓库根底，可以与企业内外各种 IT 架构中的历史数据和活力数据进展交互，进而支持客户更简单高效地执行实时分析。.R/3系统着重处理了下述问题：规范了日常业务物流

12、和商流得到了严密集成业务重要环节均保管在信息系统中采用规范化软件对数据进展很好规范但是R/3系统存在一定局限性：数据量过大后，存在数据查询和业务处置速度慢问题难以集成非R/3数据无法实现灵敏查询分析针对管理分析层易用性差.BW 立体架构图1234.DSOCUBEPSABEX1.PSA：数据源的继续存储区域，存储每次数据源抽取的恳求3.INFOCUBE:数据立方体，汇总数据2.DSO：本质是一张二维表，数据存储对象，明细数据4.BEX 报表展现方式可分为 WORKBOOK、WAD、PORTAL.BW效力器管理者任务台RFCRFCOLAP processorOLAP 处置器Staging Engi

13、ne分段传送引擎 信息块 元数据 字典业务阅读器BAPIBAPIclient源系统BAPIBAPIAPIAPIWeb 阅读器SAPStrategicInitiativeProductsBDSBDSODSODSBW 平面架构图. 管理者任务台:总体管理整个BW系统,担任模型,数据源,抽取规那么,方案作业等等的建立,监控系统形状 BW各部分组成Administrator WorkbenchMaster DataMeta Data Repository 元数据仓库:含概BW系统一切元数据的信息.包括信息对象,模型,DSO,报表,权限等等 主数据:管理业务系统的主数据信息 PSA CUBE ODSOL

14、AP 耐久存储区域:存储数据源抽取的数据的数据表 信息立方体:数据分析模型 操作数据存储:存储分析数据,提高数据仓库性 联机分析处置 分段传输引擎:控制数据的分段传输 Staging EngineOpen Hub Service 开放式数据效力 Business explore 业务阅读器:担任数据查询的制造,展现和处置,包含(Analyzer, Query Designer, Report Designer, Web Application Designer) .BW业务内容 是SAP根据各种分析需求,设计完备的一整套分析模型, 以系统组件的方式安装在BW系统上,只需求对模型进展激活就可以运

15、用角色信息快抽取器 信息源查询信息对象任务簿ca激活分析的运用CRM分析SCM 分析Enterprise分析Cross-componentapplications for analyzingand influencing processesin all systems that deliverdata业 务 内 容 .BW客户端安装SAP GUI安装BW客户端组件.NET安装OFFICE.BW数据仓库-报表数据流向.BW模型概念管理者任务台 - Tcode: RSA1.BW模型概念管理者任务台 常用功能简介.BW模型概念管理者任务台 信息范围信息范围与信息对象目录相当于WINDOWS中的文件夹

16、，一个可逐渐展开的目录.BW模型概念管理者任务台 命名规那么InfoobjectSAP留给操作者自定义的字段为Y与Z，所以普通我们本人命名自建表、模型、query、信息对象、数据源等都采用Y或Z开头.BW模型概念信息对象-特征和关键目的信息对象 业务评价对象和表字段在BI中被称为信息对象，它是BI中最小的单元，经过它将信息部署为各种构造，信息对象分为特性和关键值两部分：特性Characteristics在主数据表中的信息对象 系统必备的特殊类型的特性有以下三个：时间特性 与时间相关的特性“Fiscal period, “Calendar year, .单位特性 国际通用的单位 “Local c

17、urrency or “0Unit技术特性 例如恳求号等关键值Key figures关键值在报表中提供数值，例如销售数量、金额等。.BW模型概念信息对象特征和关键目的 系统规范自带的信息对象以0开头,客户建立了以Z或Y开头,系统安装好之后系统规范的信息对象经过BI CONTENT进展激活运用,激活后位与未分配的节点下.BW模型概念信息对象特征用于分析的各种角度 , 含概了R/3系统的一切主数据,例如:物料、工厂、本钱中心等，也是未来数据表基元组成的KEY，多个不同的特征根据数据组成容量的大小也可以按业务，组织等进展划分定义为一个维度.BW模型概念信息对象特征划分特征根据不同的性质可以进展划分：

18、 普通特征 时间特征 单位特征.BW模型概念信息对象特征普通属性条目.BW模型概念信息对象特征主数据/文本条目.BW模型概念信息对象特征层次构造特征.BW模型概念信息对象特征属性条目.BW模型概念信息对象关键目的关键目的用于记录各种业务数据目的，包括数量、金额、百份率等等.BW模型概念信息对象关键目的类型/单位条目关键目的必需包含单位信息对象，可以把单位写成固定，但普通数量用0UNIT金额用0CURRENCY.BW模型概念信息对象关键目的聚集决议数据导入模型时候的取值如何，例外集合决议报表统计时的数据结果主要影响总计结果的显示聚集条目.BW模型概念信息提供者CUBE信息立方体ODS操作数据存储

19、多信息提供商信息集虚拟CUBE.BW模型概念信息提供者CUBE信息立方体CUBE信息立方体多维的信息模型，由一张现实表和多张维表以星型构造方式组成，最多可以有16个维度，255个关键目的。.BW模型概念信息提供者CUBE信息立方体模型建立就具有的纬度数据包维：用于记录数据的传输恳求和更改形状时间维：记录时间相关的特征值单位维：记录关键目的用到的单位其他维：按照模型需求进展设计导航属性：用于记录特征相关的属性信息对象关键值：记录各种关键目的.BW模型概念信息提供者ODS操作数据存储 ODS操作数据存储 ，处于数据提取和数据分析的需求而建立的一种提升数据库效率的数据存储对象，SAP-BW的ODS有

20、两个部分组成：关键字段和数据字段，其中关键字段可了解为KEY，关键字段最多可以定义16个，数据字段是被覆写的字段，可以按需求恣意进展定义可以为特征，也可以为关键目的。在数据库表方面ODS有三张表组成：新数据表、有效数据表、更改日志表 新数据表：用于存储新导入的数据 有效数据表：用于记录有效数据，对原有数据进展覆盖，可以在次根底上 建立查询和分析 更改日志表：记录数据更改的明细条目，用于数据的向上导入，当ODS为 数据源其他模型为数据目的时.BW模型概念信息提供者ODS操作数据存储-概览.BW模型概念信息提供者ODS操作数据存储-三个不同用途的数据表.BW模型概念信息提供者ODS操作数据存储-数

21、据流向数据源ODSCUBE新数据表有效数据表更改日志表报表【留意】1.DSO关键字段 最多为16个，假设超出16个字段还不能标识一条记录，就不能用DSO来做。 2.同一个KEY值的话，ODS永远都是覆写； 不同的KEY值的话，ODS是添加。意思说同一个KEY永远都只需一条记录。.BW模型概念信息提供者多信息提供商信息集由援用的模型拖拽进展构建,本身并不存储任何数据只是对其他模型的一种援用，类似与数据库视图.BW模型概念 多信息提供商 MULTIPROVIDER 信息集 INFOSET 多信息提供商和信息集的用法一致，都是对不同模型的援用，Multi-CUBE 复合立方体，是一种方便出具跨模块报

22、表的，集合了多个信息提供器CUBE,DSO等的信息提供者；便与数据的关联查询，其本身并不存储数据条目，类似与数据库的视图操作。.BW模型概念源系统SAP数据仓库针对不同的数据来源，把这些系统称为源系统，源系统中含有的数据提取模块称为数据源，根据不同的源系统那么数据源的建立也不同。.BW模型概念源系统 BI类型的源系统是SAP-BW本身的系统，BW系统本身也可以作为一个源系统，各种模型和数据提供者，经过开放式数据目的文件可以把数据转化为数据库表和文件格式数据源。 SAP类型的源系统是其他R/3各种系统，包括R/3，CRM，PLM，SRM等，这些系统根据不同业务和技术设置，SAP建立了各系统规范的

23、数据源目录，通过激活和传输这些数据源就可以把该数据源提取的数据抽取到BW系统 外部系统类型的源系统是其他非SAP的各种系统，SAP-BW同过BAPI与第三方数据抽取工具衔接，进展数据的抽取 文件类型的源系统是采用文件方式数据源的系统，文件可以存放在本机，也可以存放在BW效力器上，文件格式可以是ASCII格式也可以是CSV格式 数据库类型的源系统是BW系统经过直接数据库衔接，经过数据库的表构建数据源抽取数据库数据，SAP-BW系统可以支持对SAP DB ada，Informix (inf) ，Microsoft SQL Server (mss) ，Oracle (ora) ，IBM DB2/39

24、0 (db2)，IBM DB2/400 (db4) ，IBM DB2 UDB (db6) 数据库的衔接和抽取.BW模型概念源系统 建立文件类型的源系统.BW模型概念文件类型数据源 建立文件类型的数据源： 业务数据源类型用于传输业务数据 主数据文本类型用于传输主数据的KEY和描画 主数据属性类型用语传输主数据的相关属性 普通采用业务数据类型构建数据源，它对主数据的传输也通用.BW模型概念文件类型数据源 建立文件类型的数据源：普通讯息输入相关描画,提取目录，数据文件途径，分隔符.BW模型概念文件类型数据源 建立文件类型的数据源：建议目录，测试文件导入，系统进展字段编排.BW模型概念文件类型数据源

25、建立文件类型的数据源：字段目录，为各个字段进展信息对象模板填入规范化传输格式，数量/金额和单位的信息对象要一同填入后复制系统规范。.BW模型概念 建立文件类型的数据源：预览看数据能否准确，对于日期格式的信息对象要留意和个人参数的设置有关，源文件和个人设置两者要一致。文件类型数据源.BW模型概念R/3数据源1规范数据源 SAP针对各模块系统自带的数据源2定制数据源，例如：表数据源，查询数据源；function module数据源 需求客户本人定制.数据抽取概念2.BW 数据抽取概念数据抽取的整体流向(在BW系统进展处置) 数据抽取的开场与数据源，在数据源建立信息包，执行数据从源系统到PSA的提取

26、，提取终了后，再经过数据传输处置进程，按照转换规那么把数据传输到数据目的转换传输进程信息包.BW 数据抽取概念对数据源建立信息包 到数据源目录下，选去所需的数据源，右键选择建立信息包，并输入信息包的描画，系统自动生成其技术称号。.BW 数据抽取概念文件类型数据源信息包设置 数据选择：进展数据的挑选，数据源的制定决议了能对哪写信息对象进展挑选。.BW 数据抽取概念文件类型数据源信息包设置 提取：设置提取的文件数据源途径及相关操作参数。可以选择是从本地任务站进展装载还是从效力器任务站进展文件装载，普通采用CSV格式文件进展数据的导入.BW 数据抽取概念文件类型数据源信息包设置 更新：设置数据抽取的

27、更新方式，文件类型的数据源只可以设置成为完全更新，不对数据文件做增量上的处置.BW 数据抽取概念文件类型数据源信息包设置 方案表：对信息包执行的时间点进展设置，可以运用途置链进展处置也可以运用简单作业方案.BW 数据抽取概念R/3数据源信息包与文件类型信息包差别 提取：经过效力运用程序接口访问SAP数据 更新：根据数据源的不同存在多种更新方式，完全跟新、增量初始化、增量更新等，根据不同的抽取要求进展设置，这里的增量是指对数据的增量。.BW 数据抽取概念执行信息包抽取数据 执行信息包，进展数据的抽取，依托监控制器对数据抽取形状进展监控。.BW 数据抽取概念查看本次抽取后PSA数据情况 数据抽取终

28、了，对PSA进展数据检查，确认数据抽取能否正确，这里PSA的数据和R/3或本地文件数据源的数据是一致的，并没有进展特殊转换.PSA管理.BW 数据抽取概念 进入PSA的数据显示，其中有数据包文档编号，数据记录号用于对数据条目进展分包管理，普通每包大小为1000条记录。查看本次抽取后PSA数据情况.BW 数据抽取概念 PSA管理留意各个包的恳求和形状，选择一个恳求包，可以看到包里的详细数据， 表示还未更新到数据目的 表示曾经更新到数据目的管理与BW数据源对应的PSA.BW 数据抽取概念 原先3.X的BW系统有两步规那么，传输规那么和更新规那么。7.X的BW合并了这两个规那么，只需做一个转换规那么

29、为数据源到数据目的建立转换.BW 数据抽取概念 用拖动进展数据源字段与数据目的信息对象之间的映射，并可以对映射进展规那么的设置，可以是常量、直接赋值、公式、例程、含有单位的例程序、无转换、读主数据等，根据不同的变换需求进展规那么设置。为数据源到数据目的建立转换.BW 数据抽取概念 系统自动根据转换规那么制定传输的目的和源,进入传输进程进展设置,提取模式设置，普通用于测试的提取方式都选那么完全，正式系统时选择DELTA也就是增量传输，这里的增量是指对信息包恳求的增量。建立数据传输处置进程.BW 数据抽取概念 进展数据到数据目的的传输，经过监控器监视控制传输的情况，假设出现错误，根据错误细节进展调

30、整，留意：每次更改转换规那么都要重新建立传输进程否那么更改的规那么会对数据传输无效。执行数据传输处置进程.BW 数据抽取概念 绿灯表示数据传输胜利，报表标识表示可以进展报表的制造，内容标签用于管理显示和删除模型内容，性能标签是对CUBE模型的索引进展构建和统计，滚动是对数据进展紧缩。数据传输终了，对数据进展检查.数据模型相关概念及模型设计3.BW的三层架构数据源从ECC或非SAP系统或文本文件抽取数据抽取层自数据源抽取数据，字段与数据源坚持一致合并层对逻辑字段的操作合并都在这一层完成分析层用于出具报表，将数据合并，缩减展现维度三层架构及每层作用.BW 数据模型相关概念及模型设计三层架构实例及命

31、名规那么抽取层命名：ZE*Z为自建字段的必要开头字母E代表EXTRACTION抽取合并层命名：ZC*C代表COMBINE(合并分析层命名：ZA*A代表ANALYSIS分析其中DSO命名最好采取D01等数字序号的结尾CUBE命名采用C01类似的结尾MULTIPROVIDER采用M01的结尾.BW 数据模型相关概念及模型设计DSO详述：三种DSO规范DSO、写优化DSO、直接更新DSO、规范DSO覆盖合计规那么 .BW 数据模型相关概念及模型设计规范Standard DSO .BW 数据模型相关概念及模型设计规范Standard DSO的三张表 .BW 数据模型相关概念及模型设计规范DSO覆盖合计

32、规那么： 数据从源抽取到规范DSO中时，在同一抽取恳求中，一样业务主键的数据会合并合并的方式有覆盖与合计，合计又可为MIN、MAX、SUM中的一种，详细转换规那么中可为哪一种合计，那么要看Key Figure中的Aggregation聚合中设置的是哪一种合计方式，后存入到New中；抽取数据到DSO New表中时，不论抽取恳求中的新数据能否与当前New表中已有的数据主键一样，新抽取恳求中的数据合并一样业务主键才会合并后，再以新数据记录存入New表，并不会与New表中现有一样业务主键数据发生合并缘由是New中的主键为技术主键，并技术主键与抽取恳求有关，同一抽取恳求主对应着同一SID，所以不同抽取恳

33、求的数据即使业务主键一样的记录也是不会被合并的，合并只发生在同一抽取恳求中，且一样业务主键数据之间；假设New中有一样业务主键的数据多次抽取恳求构成的，或者将要被激活的记录与现有Active表里的数据业务主键一样，并且DSO中设置中勾选了“选项，那么在Active时抽数恳求会报红其他不报错即不反复的记录也不能存入到Active表时，报错后整个抽数恳求所包括的数据都不会插入到激活表里，假设未勾上，那么Active时不会报错，并且一样业务主键的数据在Active表进展合并，并在Change Log表中记录数据变化过程；.BW 数据模型相关概念及模型设计N表主键New表中的主键为技术主键：.BW 数

34、据模型相关概念及模型设计A表主键Active表中的主键为业务主键：报表就是直接从该表中抽数，以及上层其他数据目的初始化时从该表里抽数，但上层其他数据目的的Delta更新需从Change Log表里抽数.BW 数据模型相关概念及模型设计C表主键Change Log表中的主键为技术主键：激活时，假设某条数据没有发生任何变化，且转换规那么的Aggregation设定是覆盖方式，那么不会在Chang Log表里产生新的日志记录，但只需修正了某个非主键字段，那么会记下日志；但假设转换规那么的Aggregation设定的是合计方式时，不论数据能否发生变化，都会记日志.BW 数据模型相关概念及模型设计写优化

35、Write-Optimized DSO.BW 数据模型相关概念及模型设计写优化DSO只需一张Active表，数据不需求激活 .BW 数据模型相关概念及模型设计数据库表中的主键 .BW 数据模型相关概念及模型设计 假设去掉了写优化DSO的不检测数据独一性“的勾时，表示数据存入Active表中时会检查数据能否反复，此假设有语义上一样主键的数据时，抽数时抽取恳求会报红，整个恳求中包含的数据包括反复与不反复的数据都不能存入到Active表中；在勾上后，表示不再会检测数据独一性，此时即使Key Figure关键值字段规那么设置成了合并，也并不会将新抽取上来的数据与一样业务主键的数据进展合并注：即使同一抽

36、取恳求中有一样业务主键的记录也不会合并；注：写优化DSO转换规那么的Key Figure的Aggregation虽然可以设置覆盖或合计，但对写优化的DSO是不起任何作用的，不论合并方式设置成什么MOV、MIN、MAX、SUM，业务键一样的数据也不会发生合并 写优化的DSO只用于只需新增、没有删除与修正的数据的数据源，即抽取的这类数据是不会发生变化的，只会新增如：由于零售企业的销售明细数据量大并且需求日结，所以零售企业的销售小票明细数据只需添加，对这类的数据可以运用写优化的DSO来做。并且从数据源中抽数到写优化的DSO所对应的Active表里时，数据不会发生合并计算操作，而是原样将数据源的数据拷

37、贝到表里，所以数据写入的速度也会快点 .BW 数据模型相关概念及模型设计直接更新Direct Update DSO 直接更新的DSO不能经过DTP抽数，由于此类型DSO无法创建DTP也无法创建Transformation，所以该类DSO无法经过ETL来加载数据，只能经过其他Application将数据写到里面，如将某个Query报表查询出来的数据保管到该类DSO中。 .BW 数据模型相关概念及模型设计直接更新的DSO也只需一张Active表，不过该表不是经过DTP上传数据，而是经过其它方式抽数非DTP 的Request方式： 该类DSO所对应的数据库表的主键是由业务字段组成的主键，而不是技术字段所以数据在写入时，业务主键一样数据也会发生合并计算，这与规范DSO是一样的 .BW 数据模型相关概念及模型设计1、DSO的分类，规范D