数据仓库系统结构包括数据源、ETL、数据仓库和OLAP服务器。其组成包括数据源、ETL工具、数据仓库和前端工具。与数据库主要区别在于目的、数据类型、查询方式等方面。数据仓库用于支持决策分析，处理大量历史数据，而数据库用于日常事务处理。
本文目录导读：
数据仓库系统组成概述
数据仓库系统是一个复杂的信息处理系统，它主要由以下几个部分组成：
1、数据源：数据源是数据仓库系统的基石，包括企业内部的各种数据库、数据文件、外部数据源等，数据源负责提供数据仓库所需的数据。
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2、数据抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库系统的核心环节，它将数据源中的数据按照一定的规则和流程进行抽取、转换和加载，以满足数据仓库的存储需求，ETL过程主要包括以下步骤：
（1）数据抽取：从数据源中抽取所需的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（2）数据转换：对抽取的数据进行清洗、格式化、转换等操作，使其满足数据仓库的存储要求。
（3）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，包括数据入库、更新、删除等操作。
3、数据仓库：数据仓库是存储和管理企业历史数据的中心，它采用面向主题的、集成的、非易失性的数据模型，数据仓库主要包括以下类型：
（1）关系型数据仓库：基于关系型数据库技术构建的数据仓库，如Oracle、SQL Server等。
（2）列式数据仓库：以列存储为主的数据仓库，如Apache Hadoop、Cassandra等。
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（3）文档型数据仓库：以文档形式存储和管理数据的数据仓库，如MongoDB、Elasticsearch等。
4、数据模型：数据模型是数据仓库的核心，它描述了数据仓库中数据的组织结构、关系和约束，常见的数据模型有星型模型、雪花模型等。
5、数据访问工具：数据访问工具用于用户查询、分析和挖掘数据仓库中的数据，常见的工具包括SQL查询语言、报表工具、数据挖掘工具等。
6、应用层：应用层是数据仓库系统的最终用户界面，它为用户提供数据查询、分析、报告等功能，应用层主要包括以下类型：
（1）报表系统：提供数据查询、统计和分析功能，如Tableau、Power BI等。
（2）数据挖掘系统：利用数据挖掘技术，对数据仓库中的数据进行挖掘和分析，如R、Python等。
数据仓库与数据库的主要区别
1、目的：数据仓库主要用于支持企业的决策制定和分析，而数据库主要用于存储和管理日常业务数据。
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2、数据结构：数据仓库采用面向主题的、集成的、非易失性的数据模型，而数据库采用面向实体的、关系型的数据模型。
3、数据更新频率：数据仓库中的数据通常是历史数据，更新频率较低；而数据库中的数据是实时数据，更新频率较高。
4、数据存储方式：数据仓库采用多种存储方式，如关系型、列式、文档型等；而数据库主要采用关系型存储方式。
5、数据访问方式：数据仓库提供丰富的数据访问工具，如SQL查询语言、报表工具、数据挖掘工具等；而数据库主要提供SQL查询语言。
6、数据安全性：数据仓库中的数据通常具有较高的安全性要求，因为它们涉及企业的核心业务；而数据库中的数据安全性相对较低。
数据仓库与数据库在目的、数据结构、数据更新频率、数据存储方式、数据访问方式和数据安全性等方面存在显著差异，了解这些区别有助于更好地构建和运用数据仓库系统。
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