在数据仓库中通常会存储双重粒度级别的数据来满足不同的需要，轻度综合数据和原始数据，在原始数据层面上可以访问细节数据，而在分析层面则访问轻度综合数据。[@more@]

原始数据因为存储了基本上原封不动的数据，导致系统存储压力增大，同时也造成查询使系统性能的下降；而轻度综合数据由于数据进行压缩更为简洁，通常情况下对数据仓库的访问95%以上都是通过轻度综合数据访问来进行的。

数据增量聚合的实现和增量抽取类似，都是尽量以时间戳的方式，尽量减少每次事务的开销。

下面开始对基于时间戳的数据增量聚合进行系统设计：

1、首先需要定义一张数据字典表，定义需要进行处理的任务，其中主要包括任务名称，任务描述，本次聚合开始时间、结束时间、当前时间、执行的系统时间，状态，最大时限等等。

2、有了这张字典表就可以开始进行工作了，为了方便表达，暂时处理成伪代码形式，同时只以一个表的处理为例。

1、获取上次处理的恶最后时间，状态和取消情况

2、如果取消状态，则直接退出

3、判断是否存在该任务

4、如果没有，则新增，如果存在更新当前状态为运行

5、获取本次任务开始时间和结束时间

6、并根据系统表中的最大处理时限和时间间隔进行截取时间

7、根据控制事务处理大小的粒度，进行循环抽取

8、 INSERT INTO t_fact_table(TargetFieldList)

SELECT SourceFieldList FROM t_org_table

WHERE logdate> BeginDate

AND logdate< BeginDate+粒度

9、并同步进行时间和状态的更新

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关于数据事实表汇总的模拟实现——原理