《数据仓库：概念、特点及其与传统数据库的区别》
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一、数据仓库的定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1、面向主题
- 数据仓库围绕着特定的主题进行组织，在零售企业中，可能有“销售”“库存”“客户”等主题，与传统数据库按照应用程序需求进行数据组织不同，数据仓库中的数据是从多个数据源抽取而来，按照主题进行重新整合，以销售主题为例，会整合来自销售点系统、在线销售平台、促销活动管理系统等的数据，这些数据都与销售相关，便于企业从销售的各个方面进行分析，如销售趋势、不同地区的销售情况、不同产品的销售占比等。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源于多个异构的数据源，这些数据源可能包括不同的数据库系统（如关系型数据库、非关系型数据库）、文件系统、外部数据提供商等，在将数据抽取到数据仓库的过程中，需要对数据进行清洗、转换和集成，不同数据源中的日期格式可能不同，有的是“yyyy - mm - dd”，有的是“mm/dd/yyyy”，在集成到数据仓库时需要统一为一种格式，对于语义相同但名称不同的字段（如一个数据源中的“顾客姓名”，在另一个数据源中可能称为“客户名称”），也需要进行统一映射，确保数据的一致性和准确性。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析决策，一旦数据进入数据仓库，一般不会进行频繁的修改和删除操作，与传统数据库中的事务处理不同，事务处理数据库需要实时处理大量的插入、更新和删除操作以保证业务的正常运行，而数据仓库中的数据反映的是历史状态，例如企业每个月的销售数据一旦进入数据仓库，就不会轻易改变，这使得数据仓库可以为长期的趋势分析和决策支持提供稳定的数据基础。
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4、反映历史变化
- 数据仓库会记录数据的历史变化情况，它会按照一定的时间周期（如每天、每月、每年）对数据进行加载，这样就可以跟踪数据随时间的演变过程，企业可以通过分析多年来的销售数据，了解不同季节、不同年份的销售波动情况，从而制定更合理的生产计划、营销策略等。
二、数据仓库与传统数据库的区别特点
1、数据目的
- 传统数据库主要用于事务处理，支持企业的日常运营业务，如订单处理、库存管理、员工考勤等，在一个电商平台的数据库中，每一笔订单的下单、支付、发货等操作都需要实时在数据库中进行记录和处理，以确保业务流程的顺利进行，而数据仓库的目的是为决策支持提供数据服务，帮助企业管理人员、分析人员等进行战略规划、市场分析、绩效评估等，企业管理层通过分析数据仓库中的销售数据和市场趋势数据，决定是否进入新的市场或推出新的产品。
2、数据结构
- 传统数据库通常采用规范化的结构，以减少数据冗余并保证数据的完整性，在关系型数据库中，会通过范式（如第一范式、第二范式、第三范式）来设计表结构，数据仓库为了提高查询性能，往往采用反规范化的结构，在数据仓库中，可能会将一些相关的数据合并到一个表中，即使存在一定的数据冗余，将销售订单表和客户信息表进行合并，这样在进行关于销售和客户综合分析时，不需要进行多表连接操作，大大提高了查询效率。
3、数据更新频率
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- 传统数据库中的数据更新非常频繁，随着业务的不断进行，数据会实时或近乎实时地发生变化，如银行的账户数据库，客户的存款、取款、转账等操作会即时更新账户余额等相关数据，相反，数据仓库的数据更新频率相对较低，通常是按照一定的周期（如每天、每周、每月）进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作，这是因为数据仓库主要关注历史数据的积累和分析，不需要对数据进行实时更新。
4、数据规模
- 随着企业业务的发展，传统数据库的数据量也会不断增长，但数据仓库的数据量往往更为庞大，因为数据仓库不仅存储当前的数据，还存储大量的历史数据，一家大型连锁超市的传统业务数据库可能存储最近几年的交易数据用于日常运营，而其数据仓库可能存储了十几年来的销售、库存、客户等全方位的数据，以便进行长期的趋势分析和决策支持。
5、用户群体
- 传统数据库的用户主要是企业内部的业务操作人员，如收银员、仓库管理员、客服人员等，他们使用数据库来执行日常的业务操作，而数据仓库的用户主要是企业的管理人员、数据分析师、市场研究人员等，他们利用数据仓库中的数据进行深入的分析、挖掘和决策制定。
数据仓库在概念、结构和用途等方面与传统数据库存在着明显的区别，它为企业的决策支持提供了重要的数据基础和分析平台。
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