kromasilods色谱柱 ods是什么意思

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

ods一般指的是OpenOffice.org 2.0或以上版本的“工作表”文件。

1、质量中ods是一种常被用作数据仓库临时区域的数据库。2、3、操作型数据存储可用于整合来自多种源的不同数据，这样在进行业务操作时，可以执行业务分析和报告。当前操作中使用的大部分数据在被转入数据仓库进行长期存储或归档之前，就存储在操作型数据存储中。操作型数据存储是专为相对简单的少量数据查询设计的，而不是对数据仓库中的大量复杂数据进行查询。操作型数据存储类似于人的短期记忆，因为它只能存储最近的信息，相反，数据仓库更像是长期记忆，它存储相对永久的信息。4、5、数据仓库之父W.H.Inmon于1995年提出操作型数据存储的概念。ODS为企业提供即时的，操作型的，集成的数据集合，具有面向主题性，集成性，动态性，即时性，明细性等特点。由该定义可以看出，Inmon提出ODS概念的本意，是要弥补数据仓库在支持即时的、明细的、轻量集成的操作数据时的不足。ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，在企业数据架构中形成了DB、ODS、DW的三层体系结构。更多关于质量中ods是什么意思，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/1cbe791616110807.html?zd查看更多内容

ODS柱,即十八烷基硅烷键合硅胶填料（Octadecylsilyl,简称ODS）,是最常用的"万能柱"填料为"C18",简称"ODS"柱,是一种常用的反相色谱柱.固定相,常用十八烷基(ODS)键合相,因此称为ODS柱,也叫C18柱.

ODS铁素体钢：传统的铁素体/马氏体钢的工作温度最高只能达到550～600℃，氧化物弥散强化（OxideDispersionStrengthened，ODS）铁素体钢能将工作温度提高到700℃。稳定的纳米氧化物颗粒赋予了材料优异的高温蠕变性能。ODS铁素体钢具有BCC晶体结构，在200dpa的中子辐照条件下仍有非常低的辐照肿胀率。此外，ODS铁素体钢还具有优异的抗氧化和抗腐蚀性。因此，ODS铁素体钢可用于快反应堆和国际第Ⅳ代高级反应堆中的包层材料，第一壁材料及高温结构件。ODS铁素体钢的开发对提高反应堆的热效率、减少环境污染、保证反应堆的安全性和长寿命运行具有重要意义。合金元素(Fe、Cr、Ti、W、Ta、C)满足低活化的要求。Cr含量的确定要综合考虑延性、断裂韧性和耐腐蚀性。W添加的目的是通过固溶强化提高高温强度。同时添加Ti和Y2O3有利于获得纳米尺度的氧化物颗粒，这大大提高了蠕变性能。ODS铁素体钢的制备用得最多的是热挤压工艺：首先在高纯Ar气氛中利用机械合金化（MA）将Y2O3颗粒均匀分散在基体中，然后将合金粉末密闭在低碳钢管中并在1150℃进行热挤压。热挤压后的母管进行多道次的冷轧，在每道次冷轧之间进行中间热处理，最终热处理后得到薄壁的包层管。ODS铁素体钢制备的关键有两个：一是获得均匀分布的纳米氧化物颗粒和适量的残余α2Fe，从而提高蠕变性能；二是热挤压工艺制备薄壁包层管的工艺及改变拉长晶粒形貌以消除材料的各向异性。重点分析Y2O3颗粒的溶解/析出、残余α2Fe的形成、薄壁包层管制备工程中的中间热处理和改变拉长晶粒形貌的方法。

汽车质量ods是执行命令的意思。制动系统可分为行车制动、驻车制动、应急制动系统以及辅助制动系统等。用以使行驶中的汽车降低速度甚至停车的制动系统统称为行车制动系统。

1.我们可以直接使用Excel软件将ods文件打开。首先,找到我们需要打开的ods文件,选中该文件。2.右键点击该文件,选择打开方式为——Excel 2010,进入文件编辑界面后,点击最上方的文件功能。3.进入文件功能界面,点击其界面中的另存为功能,进入储存文件界面,在此界面中选择储存位置。4.将储存格式设置为Excel文件格式,这样,我们以后就可以使用其他的软件将此文件打开了。

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人们把这些破坏大气臭氧层的物质称为“消耗臭氧层物质”，因其英文名称为Ozone Depleting Substances，取其英文名称字头组成缩写，简称ODS。2000年以来，南极臭氧洞的面积一直在缩小，去年更是降到了20年来最低点。就在今年7月29日，美国航空航天局研究小组还声称：地球大气平流层上层中臭氧的消耗速度正在减慢，表明世界范围内限制破坏臭氧层化学物质的努力开始收到预期效果，损耗的大气臭氧层有可能在不远的将来开始得到部分恢复。但是，目前，南极臭氧层空洞正以近20年来最快的速度扩展，目前空洞面积已经超过2700万平方公里，与历史最高记录3000万平方公里相去不远。南极臭氧层破坏如此严重，多少有些出人意料。 “今年南极臭氧层空洞面积的波动再一次说明，臭氧层的恢复不是一朝一夕的事情。”中科院大气物理研究所王庚辰研究员说。 “极涡”惹的祸 王庚辰研究员认为，“极涡”活动增强，是今年臭氧洞面积扩大的主要原因。“极涡”是指冬季在南极上空出现的气旋。由于南极的中心是大陆，四周是海洋，海陆分布均匀，因此“极涡”比较稳定。稳定的“极涡”把南极上空的空气孤立起来，切断了与中低纬度空气的交流。在这个“小系统”内，能够破坏臭氧层的物质浓度很高。“极涡”活动越强，维持时间越长，南极臭氧层受到的破坏就大。 王庚辰认为，出现这种情况跟消耗臭氧层物质（通常简称为ODS）的化学特性以及南极特殊的气候条件有关系。 具体来说，绝大部分ODS物质的化学性质稳定，在大气中滞留的时间很长。典型的是氟利昂。在它发明之初这种稳定性还被作为一个重要的优点。但是它的“稳定”是在大气层中下部的稳定。在到达10公里以上的大气层后，ODS物质可以提供自由的Cl和Br等来消耗臭氧。在消耗臭氧的化学过程当中，Cl本身却并没有消耗。科学家估计一个Cl原子可以消耗大约10万个臭氧分子。ODS物质在全球大气层中的分布是稳定而均匀的，臭氧的消耗是全球性的。 在南极，低温形成了一种特殊的极地云层，大大方便了ODS释放Cl的化学过程。化学反应产生了大量的Cl，如果能与中低纬度大气层“交换”，把Cl的浓度降到一个较低的水平，臭氧层就会是安全的。但是“极涡”造成的“封闭”环境，使得大量的Cl越聚越多，浓度越来越高，导致臭氧消耗巨大。 “‘极涡"的强弱直接影响到臭氧洞的面积”，王庚辰研究员打了个比方：“本来就是重灾区，又不允许外界援助，损失当然会很大。” 把ODS降下来 王庚辰说，“什么时候大气中的ODS量降下来了，那才真正谈得上解决臭氧损耗的问题。” 根据科学家对大气中ODS物质的检测数据，对臭氧破坏能力最强的CFC－12在大气层中的含量仍然在增加，只是增长速度已经明显放缓。对臭氧破坏排在第二位的CFC－11目前已经开始下降。 研究臭氧层的保护甚至恢复，一个常识是停止排放ODS物质并不意味着这些物质在大气层中的含量会迅速下降。王庚辰研究员说，“其他气体，比如酸雨气体，今天把工厂停了，明天大气中的含量肯定降下来。因为这些气体不稳定，短时间内就消失了。但是消耗臭氧的气体特别稳定，不要指望短时间内马上见效果。” 由于消耗臭氧层物质非常稳定，而且在破坏臭氧层的化学过程中自身不消耗，所以大气层中ODS是在逐年积累。也正是基于这种情况，许多人认为，工业国家应该对臭氧层的破坏负主要责任。现在大气层中的ODS物质主要是工业国家排放的，尽管现在多数工业国家已停止生产和消费ODS物质。 按照《蒙特利尔议定书》规定的内容，发展中国家将于2010年全部停止生产和使用消耗臭氧层的物质，而发达国家已经于2000年实现了这一要求。我国目前使用的ODS物质主要涉及泡沫、制冷与空调、消防、气溶胶和清洗5个类别，数千家企业将陆续进行转产或者停产。 王庚辰说：“保护臭氧层恢复臭氧层面积不是一个简单的事情。即使从现在开始停止所有ODS物质的排放，要真正实现臭氧层的恢复，学术界认为，最乐观的估计也要到2050年。”

ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征ODS作用：1在业务系统和数据仓库之间形成隔离层 2转移业务系统细节查询的功能 3降低业务系统的查询压力

ODS全称为Operational Data Store，即操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合，用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求”(Bill.Inmon)。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。事实表就是按某个分析领域组合的数据表纬度表则是这个领域上的分析指标的组合表解释2:简单点说；事实表就是交易表。维度表就是基础表。用来解释事实表中关键字纬度的具体内容。解释3:事实数据表数据仓库架构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（如银行事务或产品销售）内特定事件的数据。维度表数据仓库中的表，其条目描述事实数据表中的数据。维度表包含创建维度所基于的数据。再举个实际的例子。银行对存款记账，A表中存放实际数据，包括账号、所属机构号、存款金额等，B表存放机构号和机构名称的对应关系。则A是事实表，B是维表。事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值，其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息，例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表，单汇总结果一般是没有意义的，例如，在一座大厦的不同位置测量温度时，如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的，但是求平均值是有意义的。 一般来说，一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联，用户在利用事实数据表创建多维数据集时，可以使用一个或多个维度表。维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。 在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。

高效液相色谱柱，化学分离中常用到ODS柱，ODS即吸附树脂。

1.打开OpenOffice软件，并打开要转换的.ods文档。2.然后点击菜单上的‘文件"菜单。3.在弹出的下拉菜单里，我们点击‘另存为"这个选项4.在另存的窗口里，格式下拉菜单里，我们选择excel格式就行了，这样保存后就成功把文档转换为excel文档了。

就是遗迹生存，全称大概是（orokin discard survival）。星际战甲，奶妈单人ODS挂机攻略：1、首先武器配备，搬运信使、征服榴跑为必备配置，其他随意，游戏模式建议选择单人模式，因为类似单机，按P键查看游戏进度时，游戏是暂停的，方便查看获得物品。2、当然按键精灵是必须的，照着图上设置即可，此设置保证奶妈有蓝就能用4技能给自己及搬运回血。3、进入地图后，找到电梯的位置，再到如图1后面的地板下，开启按键，愉快的挂机吧，亲测40分钟无压力。4、附上个人奶妈及征服配卡，不是标准答案，仅供参考。PS：活力MOD最大化生命值提高生存力，抗毒MOD使得奶妈不容易被毒死，顶挺立地MOD防止一击倒被秒。

最常用的“万能柱”填料为“C18”，简称“ODS”柱，即十八烷基硅烷键合硅胶填料。这种填料在反相色谱中发挥着极为重要的作用，它可完成高效液相色谱70～80％的分析任务。在生物化学分析工作中应用的最为广泛。

ODS为反相柱，流动相一般为甲醇、乙腈、水，等极性相对较大的物质，不可以用非极性物质做流动相，梯度洗脱时应从大水相开始，最后过渡到大有机相，实验结束后应用甲醇水或乙腈水冲洗，30-60min，如果实验中用到缓冲盐应用大水相冲洗60min以上，将盐替换出来，最后保存在85-95%的有机相中。另外，色谱柱使用过程中不能碰撞 、弯曲或强烈震动。 当柱子和色谱仪连结时，阀件或管路一定要清洗干净 。大多数反相色谱柱的pH稳定范围是2 ～7.5，硅胶柱pH8时会发生硅胶溶脱 ， 键合型柱 p H<2时会发生键合相断裂，流动相尽量不超过色谱柱的p H范围。普通C18柱尽量避免在4 0℃以上的温度下分析 。保护柱 ： 最好使用预柱作为保护柱， 减少污染物对分析柱的损伤。压力升高通常是需要更换预柱的信号 。安装柱时，请注意流向，接口处不要留有空隙

OSD是On Screen Display的英文缩写。顾名思义，是指调节显示器的各种参数时把状态信息在屏幕上显示出来。 ERP是Enterprise Resource Planing的缩写，企业资源计划。

ODS是消耗臭氧层物质的简称，是一种破坏大气臭氧层的物质。

十八烷基键合相硅胶

简单的说就是 C18柱！详细的可以查查资料！

ODS替代技术检测与认证，是中国电子清洗行业的一种标准认证。目的是为了促进我国清洗行业淘汰ODS类物质的进程，从整体提高我国清洗技术水平。 经联合国环境规划署（UNEP）批准，国家环保总局和信息产业部于1999年在中国赛宝环境评估与监测中心的...

用完整版的office可以打开

ODS意思是消耗臭氧层物质，一些制冷制属于ODS

linux打开ods文件命令，可以看看其他人的回答

操作数据存储Operational data storage

ODS柱是一种常用的反向色谱柱，也叫C18柱，两个名称是一种东西。指反相色谱的C18色谱柱。C18是十八烷基硅烷（Octadecylsilyl，ODS）键合相的简称，比如常规C18硅胶（L1），就是通过化学反应的方式让硅胶表面的硅羟基与十八烷基二甲基氯硅烷反应，接上含有C18功能基团的功能基团。由于C18功能基团是18个C原子的饱和脂肪链，所以在反相色谱流动相体系中具有很强的疏水性，因此疏水性样品在色谱过程中容易与C18功能基团相互作用产生色谱保留，保留强弱与其疏水性正相关，因此同类物质，疏水性越强，在反相色谱上的保留越强，越难被洗脱，体现为洗脱峰保留时间越长。C18和C8色谱柱的区别：一、填充材料不同1、C18色谱柱：键合到硅胶上的烷烃是18个碳，填充的是C18。2、C8色谱柱：键合到硅胶上的烷烃是8个碳，填充的是C8。二、极性不同1、C18色谱柱：C18在极性较弱的一侧。2、C8色谱柱：C8在弱极性较强的一侧。三、作用不同1、C18色谱柱：适合分析弱极性物质里极性更弱的物质。分子量较小的物质，经常用C18来进行分析和分离。2、C8色谱柱：分析弱极性物质里极性稍强的一类物质。由于C18比C8的碳链更长，因此带来更好的保留特性。因此C8就更适合分析大分子类的物质，比如一些球蛋白等，都用C8和缓冲盐洗脱剂来配合使用。

ODS柱是十八烷基硅烷键合硅胶填料（Octadecylsilyl，简称ODS）。这种填料在反相色谱中发挥着极为重要的作用，它可完成高效液相色谱70～80%的分析任务。由于C18(ODS)是长链烷基键合相，有较高的碳含量和更好的疏水性，对各种类型的生物大分子有更强的适应能力，因此在生物化学分析工作中应用的最为广泛。近年来，为适应氨基酸、小肽等生物分子的分析任务，又发展了CH、C3、C4等短链烷基键合相和大孔硅胶（20～40μm）。

ODS就是 operational data storage，是一种操作型数据存储，不同的行业这种操作型的数据不一样。事实表：就是表明一种事实，格式一般由来源方自己定义。格式包括多少个字段，字段的名称什么的。（对于电子商务，就是每天卖了什么货，什么型号的货，数量，价格。。。）。一般事实表要整理适配一下，才能入库。这种整理适配是为了以后统计方便，不用总从一堆杂乱的原始表中取数。维度表：就是表明一种实体或过程的属性描述。比如货品的颜色、体积、重量、供应商算维度。销售行为的日期、销售方式（团购，单品，赠送）也算维度度量表：表示一种对实体或过程的衡量描述。比如一段日期的销售量、销售额。退货次数。某个商品的销售量、退货次数也算度量。维度和度量一般会配合使用，统计出一些东东，形成报表，供使用。

镍基合金指的是以镍为基体(含量一般大于50%) 在650～1000℃范围内具有较高强度和良好抗氧化、抗腐蚀能力的高温合金材料。镍基高温合金系列材料，被广泛地应用在航空 航天 电力工业  石油化工 核能 冶金 海洋船舶 环保 机械 能源 交通汽车 电子等领域。不同的部件选材不同，关于原材料介绍部分欢迎咨询了解。进口高温合金牌号：哈氏系列C-276、C-22、C-2000、C-4、B-3、G-30、ALLOY59、Inconel600、Inconel601、Inconel625、Inconel718、Inconel X750、Incoloy800、Incoloy800H、Incoloy800HT、Incoloy825、Monel400、Monel k500、Alloy20、Alloy 28 、Alloy31、RA330、RA333、N02201、NIMONIC系列、MP35N、ELGILOY、HAYNES HR-120 / HR-160 、HAYNES 556/242/230等。纯 镍NI201、NI200等。变形高温合金牌号：GH1015、GH1016、GH1035、GH1040、GH1131、GH1139、GH1140、GH1180、GH1333、GH2132、GH2136、GH2696、GH2747、GH2018、GH2026、GH2036、GH2038、GH2130、GH2135、GH2136、GH2150、GH2302、GH2328、GH2706、GH2761、GH2787、GH2901、GH2903、GH2907、GH2909、GH2984、GH3128、GH3039、GH3030、GH3044、GH3536、GH3230、GH3170、GH3181、GH3600、GH3625、GH3652、GH4049、GH4090、GH4099、GH4105、GH4141、GH4145、GH4169、GH4648、GH4738、GH4202、GH4080A、GH4093、GH4098、GH4133、GH4137、GH4163、GH4199、GH4220、GH4413、GH4500、GH4586、 GH4698、 GH4708、 GH4710、 GH4720Li、GH4742、GH5605、GH5188、GH6159、GH6783等。铸造高温合金牌号：K213 、K403 、K417、K417G、 K418 、K418B、 K423、 K424、 K438 、K465、K4169、K4163、K644、MAR-M246、MA956等 。DZ404、DZ405、DZ406、DZ408 、DZ411、 DZ417G、 DZ422 、DZ422B、DZ438G、DZ468、DZ4125、DZ4125L、DZ4951、DZ640M等。DD402、DD403、DD404、DD406、DD407、DD408、DD426、DD432、DD499等。主要规格：无缝管、钢板、圆钢、锻件、法兰、圆环、焊管、钢带、直条、丝材及配套焊材、圆饼、扁钢、六角棒、大小头、弯头、三通、加工件、螺栓螺母、紧固件

ods层数据导入的方法：1、创建临时表并加载数据。2、创建ods库表。3、将数据导入orc格式表中，就完成了。ODS层介绍：作用：数据接口层,主要作用是接入每天的数据，然后进入DWS层进行主题分类。 命名规范：ODS_表名字 （建议表明跟文件名字一样） 最长30个字符。 保留策略：目前保留所有原系统的数据，在将来会按照实际需要更小的缩小ODS层数据的保留策略。操作数据存储ODS（OperationalData Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。ODS设计与DW设计在着眼点上有所不同，ODS重点考虑业务系统数据是什么样子的，关系如何，在业务流程处理的哪个环节，以及数据抽取接口等问题。ODS的作用：ODS是一个将面向主题的，动态增长的，非实时的，消除了原始数据库差异的，对原始库最大限度进行冗余处理后得到的数据集，通过ODS消除了数据间的关联细节，实现了对某一领域数据进行统一处理（比如查询、统计）的快捷方法。ODS的主要目的是为了降低数据仓库系统和业务系统之间的紧耦合。

1 ODS概念: ODS全称为Operational Data Store，即操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合，用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求”(Bill.Inmon)。 2 ODS作用: 信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。ODS是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。通过统一规划，规范框架和数据，ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换，能够提供实时的操作型报表，减轻数据仓库的负担。建设ODS还可以为后期数据仓库建设做好准备。 3 ODS类型: I 类ODS，与应用系统的数据延迟为1~2秒，实时或近似实时 II 类ODS，与应用系统的数据延迟为2~4小时 III 类ODS，与应用系统的数据延迟为12~24小时 IV 类ODS，数据仓库中部分决策分析数据回流至ODS中 数据延迟时间越短，ODS建设难度越高 4 应用集成方案比较: DW+ODS 实施结果: 企业能够分析ODS中的当前综合数据，对企业当前运行情况进行宏观控制;能够分析DW中的历史数据，对未来进行合理规划 楼主，这样回答是否可以帮助到你？

ods清洗剂就是包含消耗臭氧层物质的清洗剂（消耗臭氧层物质——ods）。现在国家已经在提倡不使用含ods的清洗剂并寻找替代品。就跟以前的氟利昂冰箱一样，都会破坏臭氧层。

DW数据仓库存储是一个面向主题的，反映历史变化数据，用于支撑管理决策。ODS操作型数据存储，存储的是当前的数据情况，给使用者提供当前的状态，提供即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间,ODS设计采用混合设计方式。ODS中的数据是"实时值",而数据仓库的数据却是"历史值"，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多.数据仓库和ODS并存方案经过调研，发现大体上有三种解法：1、业务数据 － ODS － 数据仓库优点：这样做的好处是ODS的数据与数据仓库的数据高度统一；开发成本低，至少开发一次并应用到ODS即可；可见ODS是发挥承上启下的作用，调研阿里巴巴的数据部门也是这么实现的。缺点：数据仓库需要的所有数据都需要走ODS，那么ODS的灵活性必然受到影响，甚至不利于扩展、系统的灵活性差2、OB － ODS优点：结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构，比如我们部门就应该归结到这一范畴缺点：这样所有数据都归结到ODS，长期数据决策分析能力差，软硬件成本高，模块划分不清晰，通用性差3、数据仓库和ODS并行可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点，且便于扩展，ODS和数据仓库各做各的，形成优势互补！可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点！特别是对于那些刚刚创建数据团队，数据开发人员紧缺的公司，可以尝试使用这个数据架构解决问题！

满意答案遥远的清风11级2009-07-23ODS是不是写错了?是DOS吧? DOS是早期的系统,最早是IBMDOS系统,然后微软创始人比尔·盖茨购买了一个版本的DOS成为MS-DOS系统. 追问： 我也忘记了，就是电脑的显示器老是弹出一个DOS吧，说什么频被锁定了，怎么办？ 回答： 显示器显示的是ODS是指的 屏显 的意思,就是显示信息,像电视上也有就是显示当前频道状态. 补充： 晕了是 OSD 被你带沟里去了 呵呵 追问： 那怎么才能把它弄没了呢？ 回答： 显示器上的按键!!!看看是不是弹不起来了! 补充： 新买的电脑? 看下说明书! 追问： 老大，不是新买的，电脑是最近突然这样的啊，我都被搞晕了， 回答： 如果是旧的就说明不是按键有问题就是菜单芯片有问题了,送去修理吧! 追问： 原来是这样喔，谢谢你，你怎么还不睡觉喔！农村式、宅男 的感言： 谢谢你！

这种还是比较少的，沃尔玛一般是验人权、反恐和品质，即ES/SCS/FCCA，你说的这几种应该是检测有害气体 艾滋病之类的，但是这些沃尔玛不是强制要求的吧。之前从来没有接触过这些验厂，可以再跟客户确认一下，应该是人权里面的某些点。

十八烷基硅烷键合硅胶，完全球型、表面光滑的多孔硅胶，具有非常高的表面键合覆盖率。一般用在高效液相色谱中的固定相。流动相常用甲醇-水，乙腈-水。适用ph 2.00-9.00

ODS物质中，在我国生产和消费的ODS包括六类94种，这六类物质是:CFCs、哈龙、四氯化碳、1,1,1-三氯乙烷、HCFC和甲基溴。 在94种ODS中，我国目前主要生产和使用的有10种，它们是：CFC-11、CFC-12、CFC-113、哈龙-1211、哈龙-1301、四氯化碳、1,1,1-三氯乙烷、HCFC-22、HCFC-141b和甲基溴。其余的ODS在我国的生产量和消费量很小。

ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。是操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。扩展资料：ODS的出现：系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据，有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB－DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB－DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求，比如有些实时性决策问题，它要求获取数据周期不能太长，而且也需要一定程度的汇总。信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB－DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。这样就构成了DB－ODS－DW的关于企业数据的三层体系结构。参考资料来源：百度百科--操作型数据仓储

ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。是操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。扩展资料：ODS的出现：系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据，有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB－DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB－DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求，比如有些实时性决策问题，它要求获取数据周期不能太长，而且也需要一定程度的汇总。信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB－DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。这样就构成了DB－ODS－DW的关于企业数据的三层体系结构。参考资料来源：百度百科--操作型数据仓储

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。是操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。扩展资料：ODS的出现：系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据，有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB－DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB－DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求，比如有些实时性决策问题，它要求获取数据周期不能太长，而且也需要一定程度的汇总。信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB－DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。这样就构成了DB－ODS－DW的关于企业数据的三层体系结构。参考资料来源：百度百科--操作型数据仓储

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。是操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。扩展资料：ODS的出现：系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据，有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB－DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB－DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求，比如有些实时性决策问题，它要求获取数据周期不能太长，而且也需要一定程度的汇总。信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB－DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。这样就构成了DB－ODS－DW的关于企业数据的三层体系结构。参考资料来源：百度百科--操作型数据仓储

一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用：1、在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。2、转移一部分业务系统细节查询的功能在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。3、完成数据仓库中不能完成的一些功能一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析等查询功能。在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

1.我们可以直接使用Excel软件将ods文件打开。首先,找到我们需要打开的ods文件,选中该文件。2.右键点击该文件,选择打开方式为——Excel 2010,进入文件编辑界面后,点击最上方的文件功能。3.进入文件功能界面,点击其界面中的另存为功能,进入储存文件界面,在此界面中选择储存位置。4.将储存格式设置为Excel文件格式,这样,我们以后就可以使用其他的软件将此文件打开了。

汽车质量ods是执行命令的意思。制动系统可分为行车制动、驻车制动、应急制动系统以及辅助制动系统等。用以使行驶中的汽车降低速度甚至停车的制动系统统称为行车制动系统。

*.ods文件类似于*.xls,是一种电子表格文件格式，除了openoffice外，还有LibreOffice 也是默认生成后缀名为*.ods的表格文件。

ODS是在数据仓库中存储业务系统源数据。ods层数据导入的方法：1、创建临时表并加载数据。2、创建ods库表。3、将数据导入orc格式表中，就完成了。

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。