1 简介

数据仓库开发环境，数据仓库架构风格后，如何搭建集成开发环境的架构图。 该集成开发环境的架构图需要包括编译器，调试器，修改更新，可视化工具，适配器和模拟器等，分别列举有哪些开源工具可以满足要求。

数据仓库是一个系统，它结合了来自多个来源的数据，将其组织在一个架构下，并帮助组织做出更好的决策。它简化了数据处理、存储和报告，使分析更加高效。Data Warehouse Architecture 使用结构化框架来有效地管理和存储数据。

构建数据仓库有两种常见方法：

	自上而下的方法：此方法首先设计整体数据仓库架构，然后创建单个数据集市。
	自下而上的方法：在这种方法中，首先构建数据集市以满足特定的业务需求，然后集成到中央数据仓库中。

在深入研究这些方法之前，我们将首先讨论数据仓库架构的组件。

2 架构图

数据仓库架构风格的集成开发环境架构图
以下是基于数据仓库架构风格的集成开发环境（IDE）架构图及其功能模块：

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    |                     集成开发环境（IDE）                |
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    |                   前端交互界面（UI）                   |
    |  可视化工具  |  编辑器   | 调试器界面  | 状态监视器       |
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    |                   中心数据仓储（核心层）               |
    |  项目配置    |  代码版本控制  | 日志存储    | 状态存储        |
    +--------------------------------------------------------+
    |                      支持工具层                       |
    | 编译器    | 调试器引擎 | 模拟器引擎 | 适配器           |
    +--------------------------------------------------------+
    |                      基础服务层                       |
    | 文件系统  | 网络通信    | 系统日志    | 环境适配         |
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3 工具和模块功能说明

前端交互界面: 提供用户操作和反馈的可视化界面，用户可以通过界面与 IDE 的其他模块交互。
中心数据仓储: 核心模块，用于存储和管理 IDE 的各种状态、配置信息和中间数据。
支持工具层: 提供关键开发功能，如代码编译、调试、仿真和硬件适配。
基础服务层: 提供 IDE 运行所需的底层系统支持，包括文件管理、网络通信和日志系统。

			开源工具选择
			模块			功能描述										开源工具
			编译器		将代码转换为目标语言或可执行文件。				GCC、Clang/LLVM、Go Compiler
			调试器		提供代码调试能力，包括断点设置和变量监视等。		GDB、Delve（Go 专用调试器）
			模拟器		模拟硬件环境，测试代码运行行为。				QEMU、Bochs、Docker
			适配器		用于连接不同语言或工具的接口。					gRPC、Thrift、Protocol Buffers
			可视化工具	数据展示和图形化呈现。							D3.js、Graphviz、Plotly
			编辑器		代码编辑与语法高亮。							VS Code（基于 Electron）、NeoVim
			修改与更新	管理项目文件和代码版本。						Git、SVN、Mercurial
			状态存储		存储项目运行时的状态信息。						SQLite、PostgreSQL、Redis
			日志存储		保存运行日志以便问题追踪。						ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）
			系统日志与监控	提供运行时的状态监控和性能分析。	Prometheus、Grafana

• 组件

这些组件协同工作以存储、管理和分析数据。

外部源：外部源是数据的来源。这些来源提供了多种数据类型，例如结构化数据（数据库、电子表格）;半结构化数据（XML、JSON）和非结构化数据（电子邮件、图像）。
暂存区域：暂存区域是一个临时空间，在进入数据仓库之前，将在这里验证和准备来自外部来源的原始数据。此过程可确保数据一致且可用。为了有效地处理此准备工作，使用了 ETL（提取、转换、加载）工具。
提取 （E）：从外部源提取原始数据。
转换 （T）：将原始数据转换为标准的统一格式。
Load （L）：将转换后的数据加载到数据仓库中，以便进一步处理。
数据仓库：数据仓库充当中央存储库，用于存储经过清理和组织的数据。它包含元数据和原始数据。数据仓库是高级分析、报告和决策的基础。
数据集市：数据集市是数据仓库的一个子集，用于存储特定团队或用途（如销售或营销）的数据。它可以帮助用户快速访问他们工作所需的信息。
数据挖掘：数据挖掘是分析存储在数据仓库中的大型数据集以发现有意义的模式、趋势和见解的过程。获得的洞察可以支持决策、识别隐藏的机会并提高运营效率。

4 实现建议工具整合

使用基于插件的架构设计（如 Eclipse、VS Code），方便整合不同开源工具。
提供统一接口层，使工具模块化、松耦合。

• 扩展性与适配性

模拟器和适配器应设计为扩展插件，支持多种目标平台和协议。
数据仓储设计支持横向扩展，便于集成更多功能模块。

• 架构适配到数据仓储风格

数据仓储作为核心，存储各工具共享的元信息（如编译结果、调试状态）。
基于仓储的中心化控制和状态管理，简化模块间的交互。
这种设计可用于构建一个高效、灵活的集成开发环境，支持多种编程语言和开发目标，并通过数据仓储保证一致性和可扩展性。