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概念及关系解析
数据仓库是什么
（一）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
- 传统的数据库主要是面向事务处理，例如在一个电商系统的数据库中，可能会按照订单处理、商品管理、用户注册等事务流程来组织数据，而数据仓库则是围绕主题来组织数据，如以“销售”为主题的数据仓库，会将与销售相关的各种数据，包括销售订单、客户信息、产品信息等整合在一起，忽略那些与销售主题无关的事务数据，这样做的目的是为了方便从特定主题的角度进行数据分析和决策支持。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源于多个数据源，这些数据源可能包括不同格式、不同结构的数据库，如关系型数据库、非关系型数据库，甚至是一些外部的文件系统等，数据仓库需要将这些分散的数据进行抽取、清洗、转换和加载（ETL）操作，使它们集成到一个统一的数据存储中，一家企业可能有销售部门的数据库、生产部门的数据库以及人力资源部门的数据库，数据仓库要将这些部门的数据按照统一的标准进行整合，消除数据的不一致性，如不同部门对客户名称的不同拼写方式、不同的日期格式等。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析目的，不像数据库那样频繁地进行插入、更新和删除操作，一旦数据被加载到数据仓库中，它相对稳定，主要是进行查询和分析，这是因为数据仓库存储的是历史数据的快照，这些数据反映了企业在不同时间点的状态，是用于分析趋势、发现模式等决策支持活动的重要依据。
4、反映历史变化
- 数据仓库会记录数据的历史变化情况，它通过在数据中添加时间戳等方式，能够保存不同时间的数据状态，一个销售数据仓库可以记录每个月的销售额、销售量等数据，通过对多年的数据积累，可以分析出销售的季节性变化、年度增长趋势等，这对于企业了解自身的发展历程、预测未来发展方向具有重要意义。
（二）数据仓库的架构
1、数据源层
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- 这是数据仓库的数据来源，如各种业务系统数据库、文件系统、外部数据提供商等，数据源中的数据具有多样性，包括结构化数据（如关系型数据库中的表数据）、半结构化数据（如XML文件、JSON数据）和非结构化数据（如文档、图像、视频等）。
2、数据抽取、转换和加载（ETL）层
- ETL层负责从数据源中抽取数据，对抽取的数据进行清洗（去除错误数据、重复数据等）、转换（如数据格式转换、编码转换等），然后将处理后的数据加载到数据仓库中，ETL是数据仓库构建过程中的关键环节，它确保了数据的质量和一致性。
3、数据存储层
- 数据存储层是数据仓库的核心部分，用于存储经过ETL处理后的数据，数据存储的方式可以有多种，如关系型数据库（如Oracle、SQL Server等用于数据仓库的特定模式）、多维数据库（适用于OLAP分析）或基于Hadoop的分布式存储（如Hive数据仓库）等。
4、数据展示层
- 这一层主要是为用户提供数据查询、分析和可视化的界面，用户可以通过报表工具、数据分析软件（如Tableau、PowerBI等）来访问数据仓库中的数据，以直观的图表、报表等形式展示数据分析的结果，为决策提供支持。
数据库与数据仓库的关系
（一）区别
1、数据目的
- 数据库主要用于事务处理，支持企业的日常运营操作，在银行系统中，数据库负责处理客户的存款、取款、转账等实时交易操作，它关注的是事务的准确性和及时性，而数据仓库则侧重于数据分析和决策支持，如银行利用数据仓库分析客户的储蓄行为、贷款风险等，为制定营销策略和风险管理策略提供依据。
2、数据结构
- 数据库通常采用关系型数据模型，以规范化的表结构来存储数据，强调数据的完整性和一致性，在一个关系型数据库中，一个订单表可能会通过外键与用户表、产品表等相关联，以确保数据的准确性，数据仓库虽然也可以基于关系型数据库构建，但它更倾向于采用星型模型或雪花模型等多维数据结构，在星型模型中，以一个事实表为中心，周围连接多个维度表，这种结构更适合于数据分析，能够快速地进行聚合查询等操作。
3、数据更新频率
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- 数据库中的数据更新频繁，随着业务操作的进行，数据不断地被插入、更新和删除，在一个电商的订单数据库中，每产生一个新订单就会插入一条记录，订单状态发生变化时就会更新相关数据，而数据仓库的数据更新相对不那么频繁，它主要是定期（如每天、每周或每月）从数据库和其他数据源中抽取数据并加载到数据仓库中，一旦数据加载完成，在数据仓库内部的数据相对稳定，主要是进行查询操作。
4、数据规模
- 数据库主要存储当前业务操作所需的数据，数据规模相对较小，并且主要关注近期的数据，一个电商的订单数据库可能只存储最近一年或两年的订单数据，以满足日常业务处理的需求，而数据仓库为了进行趋势分析、历史对比等，需要存储大量的历史数据，数据规模往往比数据库大得多，可能会存储企业多年的业务数据。
（二）联系
1、数据来源
- 数据库是数据仓库的重要数据源之一，数据仓库中的数据很大一部分是从企业的各种业务数据库中抽取而来的，企业的销售数据仓库可能从销售部门的订单数据库、客户关系管理（CRM）数据库等抽取数据，经过ETL处理后集成到数据仓库中，没有数据库提供的基础业务数据，数据仓库就成了无源之水。
2、数据管理技术
- 数据库管理系统中的一些技术，如数据存储管理、索引技术、数据安全技术等，在数据仓库中也有应用，虽然数据仓库在数据结构和功能上有其特殊性，但在底层的数据管理方面仍然借鉴了数据库的一些成熟技术，数据仓库在存储数据时也会使用索引来提高查询效率，就像数据库中通过索引来加速数据检索一样。
3、数据处理流程的延续性
- 从数据的整个生命周期来看，数据库中的事务处理是数据的产生阶段，而数据仓库中的数据是对数据库中数据的进一步加工和利用，数据库中的数据经过一定的处理后流入数据仓库，在数据仓库中进行深度分析，这种从数据库到数据仓库的数据处理流程体现了一种延续性，是企业数据管理体系中的不同环节，共同为企业的运营和决策服务。
数据库和数据仓库在企业的数据管理体系中扮演着不同的角色，但又有着密切的联系，数据库是企业日常运营的基础，而数据仓库则是企业进行战略决策的重要支撑。
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