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数据仓库系统的组成
数据仓库系统是一个复杂的集成系统，主要包括以下几个部分：
1、数据源：数据源是数据仓库系统的基石，包括企业内部数据库、外部数据源以及互联网数据等，数据源为数据仓库提供源源不断的原始数据。
2、数据抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库系统中的核心环节，负责从数据源抽取数据，进行清洗、转换和加载到数据仓库中，ETL过程确保了数据的质量和一致性。
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3、数据仓库：数据仓库是存储企业历史数据、当前数据和未来预测数据的中心，数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，便于用户查询和分析。
4、数据模型：数据模型是数据仓库系统的核心，包括事实表、维度表和度量值等，数据模型的设计直接影响数据仓库的性能和易用性。
5、数据查询和分析工具：数据查询和分析工具是用户与数据仓库系统交互的界面，包括OLAP（在线分析处理）工具、数据挖掘工具等，用户通过这些工具对数据仓库中的数据进行查询、分析和挖掘。
6、应用层：应用层是数据仓库系统与业务系统的接口，负责将数据仓库中的数据应用于企业的各个业务领域，如报表生成、决策支持等。
数据仓库系统与数据库的主要区别
1、目的：数据库主要用于存储和管理企业日常业务数据，确保数据的完整性和一致性，数据仓库则用于存储和管理企业历史数据、当前数据和未来预测数据，为企业的决策提供支持。
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2、数据结构：数据库采用关系型数据模型，数据结构相对简单，数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，数据结构复杂，便于用户查询和分析。
3、数据类型：数据库中的数据类型相对单一，主要包括结构化数据，数据仓库中的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4、数据更新频率：数据库中的数据更新频率较高，通常为实时更新，数据仓库中的数据更新频率相对较低，一般采用周期性更新。
5、数据访问方式：数据库主要采用SQL查询语言进行数据访问，查询效率较高，数据仓库则采用OLAP查询语言进行数据访问，查询效率相对较低，但能够提供多维度的数据分析。
6、数据质量：数据库中的数据质量相对较高，因为数据仓库中的数据来源于多个数据库和数据源，数据质量难以保证。
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7、应用场景：数据库主要应用于企业日常业务处理，如订单管理、库存管理等，数据仓库则应用于企业的决策支持、战略规划等领域。
数据仓库系统与数据库在目的、数据结构、数据类型、数据更新频率、数据访问方式、数据质量和应用场景等方面存在明显区别，数据仓库系统为企业的决策提供有力支持，而数据库则保障企业日常业务的顺利进行。
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