Spring 下hibernate多模块应用中如何支持多个hibernate.cfg.xml文件配置呢？

    <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">

        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>

        <property name="configLocations">

        <list>

        <value>classpath:hibernate.cfg.xml</value>

        <value>classpath:hibernate-co.cfg.xml</value>

        </list>

        </property>

        ......

public void setConfigLocations(Resource[] configLocations)

发表评论

IT瘾于2013年12月18日 上午06时21分00秒发布 #

3.4.3  理解数据仓库中的元数据

信息包图同样也包含了数据仓库中的大部分元数据。元数据最普通的定义是“关于数据的数据”。正是有了元数据，才使得数据仓库的最终用户可以随心所欲地使用数据仓库，利用数据仓库进行各种管理决策模式的探讨。元数据是数据仓库的应用灵魂，可以说没有元数据就没有数据仓库。

1．元数据的类型

通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。

技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库，它主要包含以下信息。

数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；

业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；

汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚合、汇总和预定义的查询与报告；

由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则及安全（用户授权和存取控制）。

业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法及公式和报表的信息。

在信息打包过程中，需要用包图表示维度和类别还有它们之间的传递和映射关系，实际上这个操作就是在原业务系统的基础上创建了元数据。其中的维度、类别还有层次关系是属于典型的技术型元数据，而业务系统中与之对应的术语则属于业务元数据。比如前面的例子中提炼出的日期、区域、产品、客户年龄和客户状况等维度，实际销售、计划销售、预测销售、计划偏差和预测偏差等指标皆属于元数据。这些数据在以后的分析中起到了极为重要的作用。下面将对这些作用进行归纳。

2．元数据的作用

从元数据的类型和作用来看，元数据实际上是要解决何人在何时、何地为了什么原因及怎样使用数据仓库的问题。再具体化一点，元数据在数据仓库管理员的眼中是数据仓库中的包含了所有内容和过程的完整知识库和文档，而在最终用户（即数据分析人员）眼中，元数据则是数据仓库的信息地图。

数据分析员为了能有效地使用数据仓库环境，往往需要元数据的帮助。尤其是在数据分析员进行信息分析处理时，他们首先需要去查看元数据。元数据还涉及到数据从操作型环境到数据仓库环境中的映射。当数据从操作型环境进入数据仓库环境时，数据要经历一系列重大的转变，包含了数据的转化、过滤、汇总和结构改变等过程。数据仓库的元数据要能够及时跟踪这些转变，当数据分析员需要就数据的变化从数据仓库环境追溯到操作型环境中时，就要利用元数据来追踪这种转变。另外，由于数据仓库中的数据会存在很长一段时间，其间数据仓库往往可能会改变数据的结构。随着时间的流逝来跟踪数据结构的变化，是元数据另一个常见的使用功能。

元数据描述了数据的结构、内容、链和索引等项内容。在传统的数据库中，元数据是对数据库中各个对象的描述，数据库中的数据字典就是一种元数据。在关系数据库中，这种描述就是对数据库、表、列、观点和其他对象的定义；但在数据仓库中，元数据定义了数据仓库中的许多对象——表、列、查询、商业规则及数据仓库内部的数据转移。元数据是数据仓库的重要构件，是数据仓库的指示图。元数据在数据源抽取、数据仓库开发、商务分析、数据仓库服务和数据求精与重构工程等过程都有重要的作用，在图3-34中可以看到元数据在整个数据仓库开发和应用过程中的巨大影响。因此，设计一个描述能力强并且内容完善的元数据，对数据仓库进行有效地开发和管理具有决定性意义。

图3-34  元数据及其影响域

元数据拥有的巨大作用的发挥会在后面对数据仓库的分析中逐步体会到。这一节实际上通过信息打包技术建立起了数据仓库的概念模型，通过信息包图得到的星形结构或雪花形结构实际上为数据仓库建立起了逻辑模型。可以说，通过对主题和元数据的分析，应该能够对从现实世界到主观世界的过程（即概念模型的构建）有深刻的认识，而对逻辑模型还需要从事实和维度的角度进一步研究。

阅读全文……

发表评论

IT瘾于2013年12月11日 下午01时54分00秒发布 #

　      摘要：文章介绍了元数据管理建设情况，并基于元数据开展经营分析了系统的指标管理和知识管理。
关键词：元数据；指标；知识；管理

　　1　项目背景情况

吉林经营分析系统作为面向企业运营的统一数据信息平台，它的元数据管理重要性日益凸显出来，元数据管理贯穿经营分析系统构建、运行和维护的整个生命周期，是经营分析系统构建过程中重要的一环。同时，在数据仓库构建的整个过程中，如数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等，均需要相应的元数据的有力支撑。
①元数据概念。元数据，从定义上讲，是关于数据的数据，或者说是关于数据的结构化数据。现在元数据研究的重点主要是网络环境下数据的描述与数据管理问题。经营分析系统元数据管理包括经营分析系统表结构、程序的处理规则、指标定义等技术元数据、业务元数据、管理元数据的管理。②集团公司试点。集团公司制定《元数据管理规范V1.0》，鉴于吉林移动具有良好数据质量、技术和业务基础，委托吉林移动根据规范进行元数据管理试点建设，通过实际的探索，总结建设过程中的经验和教训，为其他省的元数据建设及规范发展提供有益的参考。③省内需求。为更好地及时分析、查找、评估和解决省级经营分析系统各环节的数据质量问题，保证数据质量的稳定可靠，需要构建一套经营分析系统内部控制的管理体系，为数据质量管理工作提供强有力的系统支撑。
为了保证经营分析系统数据的一致性和可靠性，提高数据质量，要求构建以元数据管理为核心和基础的统一经营分析系统指标管理体系。

2　建设目标及要求

①元数据基础平台。吉林移动元数据试点项目的建设目标是构建一个体系结构独立，具备良好开放性和扩展性的元数据管理基础平台，具体要求如下：元数据管理系统的构建工作完全遵循集团公司CWM标准；提供元数据系统外部访问接口；在实施深度劈面，构建从源系统一直到OLAP分析、报表、KPI等方面的元数据管理系统，完成“数据流图”的构建过程。②指标管理体系。根据BOSS和BASS内数据指标的标准定义及处理过程描述，指标间依赖、关联辅承关系，以及这些指标的业务应用情景，建立一个完整的指标管理体系和指标库，具体要求如下：统一定义指标的业务术语、业务口径和相应的统计逻辑等信息，使之成为指标定义的字典；建立指标的层次结构，保证指标间的关联关系；业务交流、业务学习、知识传承的平台，加强对业务指标的理解，减少歧义，增加业务人员对业务系统的信任；业务管理、业务开发和系统管理的素材库和依据；加强对报表的管理，提高统计结果的重用度，提高生产效率；提高报表数据的准确性和一致性，满足表内、表间平衡关系和校验审核关系。

3　项目建设

①元数据基础平台。元数据管理基础平台是在MetaCenter的基础上进行本地化改造后完成，改造工作主要涉及MetaCenter的元数据获取，元数据展现，元数据外部访问接口3个方面。在元数据获取上，增加了DataStage，Essbase的自动元数据获取功能，以及对非自动获取的元数据提供一个批量的XML导人接口；在元数据展现上，增加影响分析及字段映射分析的图形界面；在元数据外部访问接口上，增加符合集团公司规范XMI及Corba IDL接口，以及供指标系统调用的Url API接口。②指标管理平台。吉林移动元数据管理在建设过程中严格遵循集团公司及CWM规范，并结合实际需求开发符合业务人员使用的指标管理平台，功能模块完整，结构清晰，系统间是一种松耦合的关系，符合扩展性及灵活性的建设要求。

4　效果与作用

①试点项目评审结果。吉林移动元数据管理系统在基于CWM模型的元数据管理方面，达到了国际移动通信领域的先进水平，具有重要的参考价值。②效果与作用。元数据管理系统已经在经营分析系统中起到了不可或缺的核心作用：知识中心，需求管理平台，数据对象的准确描述，全局视图；日常维护支持，分析数据对象的变更影响，集成监控；数据质量控制，监控数据统计过程；前端应用支持，提供数据对象的语义层。转贴

阅读全文……

发表评论

IT瘾于2013年12月11日 上午11时51分00秒发布 #