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《深入理解数据仓库：定义及与数据库的关系》
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。
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1、面向主题
- 在企业中，数据仓库围绕着特定的主题进行组织，销售主题会涵盖与销售相关的各种数据，如销售订单、客户购买记录、销售人员业绩等，与传统数据库中以应用为导向组织数据不同，这种面向主题的方式更有利于从决策角度进行数据的分析，企业管理层想要了解销售趋势，他们可以直接从销售主题的数据仓库区域获取相关数据，而不必从多个不同应用相关的数据库表中拼凑数据。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统等，还可能包括外部数据源，如市场调研数据等，在将这些数据集成到数据仓库时，需要进行数据清洗、转换和加载（ETL）操作，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，需要将日期格式统一，以便后续的分析，数据的编码也可能不同，像客户性别在一个系统中可能用“0”和“1”表示，在另一个系统中可能用“M”和“F”表示，这也需要在集成过程中进行转换。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析，不像业务数据库那样频繁地进行增删改操作，一旦数据进入数据仓库，通常是相对固定的，企业的销售历史数据，一旦记录到数据仓库中，不会轻易被修改，这并不意味着数据仓库的数据是一成不变的，随着新数据的定期加载，数据仓库的数据在不断扩充，但已有的数据不会随意被改变。
4、反映历史变化
- 数据仓库能够保存企业的历史数据，这对于分析趋势和决策支持非常重要，企业可以通过分析多年的销售数据，了解不同季节、不同产品的销售变化情况，这些历史数据可以帮助企业预测未来的销售趋势，制定合理的生产和营销策略。
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数据仓库与数据库的关系
1、区别
目的不同
- 数据库主要用于事务处理，支持企业的日常业务运营，在一个电商企业的数据库中，它要实时处理用户的下单、支付、商品库存管理等操作，这些操作要求数据库具有高并发处理能力和快速响应能力，而数据仓库主要用于分析，为企业的决策提供数据支持，企业的管理层通过数据仓库中的数据来分析销售业绩、市场趋势等，以制定战略决策。
数据结构不同
- 数据库通常采用规范化的结构，以减少数据冗余和保证数据的一致性，在一个关系数据库中，会将数据分解为多个表，通过外键关联起来，而数据仓库为了方便分析，可能会采用星型模型或雪花型模型等非规范化的结构，在星型模型中，有一个事实表和多个维度表，事实表包含业务的度量值，维度表包含描述性信息，这种结构更有利于快速查询和分析。
数据更新频率不同
- 数据库中的数据更新频繁，随着业务的不断进行，数据时刻在发生变化，银行数据库中的账户余额会随着客户的存款、取款操作而实时更新，而数据仓库的数据更新相对不那么频繁，通常是按照一定的周期（如每天、每周或每月）进行数据的加载和更新。
2、联系
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数据来源
- 数据仓库的数据大部分来源于数据库，企业的各种业务数据库是数据仓库数据的重要源头，企业的财务数据库中的财务数据、生产数据库中的生产数据等都会经过ETL过程进入数据仓库，没有数据库提供的数据基础，数据仓库就成了无源之水。
技术基础
- 数据库管理系统的技术为数据仓库的构建提供了技术支持，许多数据仓库的构建是基于现有的数据库技术，如关系数据库技术，一些数据仓库产品也是在数据库管理系统的基础上进行扩展和优化，以满足数据仓库的特殊需求，Oracle数据库既可以作为事务处理的数据库，也可以通过其数据仓库组件构建数据仓库。
数据仓库和数据库虽然有着不同的功能和特点，但它们在企业的数据管理和决策支持体系中都起着至关重要的作用，并且相互关联、相互依存。
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