数据仓库主要特征包括数据集成、历史性、一致性、面向主题、非易失性。不包括传统数据库功能的原因在于，数据仓库设计用于支持复杂的数据分析和决策支持，而非日常交易处理。其五大特征反映了其服务于数据挖掘和报告的特定需求，而非传统数据库的实时事务处理。
本文目录导读：
数据仓库的主要特征
1、数据集成性：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，这种集成性使得数据仓库能够支持跨部门、跨系统的数据共享和分析。
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2、数据时间性：数据仓库中的数据具有时间属性，能够反映业务活动的历史、当前和预测情况，这有助于企业进行趋势分析、决策支持等。
3、数据一致性：数据仓库通过数据清洗、转换和集成，确保数据的一致性和准确性，这使得企业能够基于可靠的数据进行决策。
4、数据可用性：数据仓库提供高效的数据查询和访问能力，支持多种查询语言和工具，这使得用户能够快速获取所需信息，提高工作效率。
5、数据分析性：数据仓库具备强大的数据分析功能，支持多维数据模型、OLAP（在线分析处理）等，这有助于企业进行数据挖掘、业务智能等。
数据仓库不包括传统数据库功能的原因
1、数据集成性
数据仓库的数据集成性是其核心特征之一，而传统数据库主要关注数据存储和查询，缺乏对数据集成的支持，数据仓库需要将来自不同源的数据进行整合，包括结构化、半结构化和非结构化数据，这需要强大的数据集成技术和工具，而传统数据库难以胜任。
2、数据时间性
数据仓库的数据时间性是其区别于传统数据库的关键特征，传统数据库主要关注实时数据查询和处理，而数据仓库强调对历史数据的存储和分析，这需要特殊的数据库设计和索引技术，以支持对历史数据的快速查询。
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3、数据一致性
数据仓库的数据一致性要求较高，需要通过数据清洗、转换和集成等手段保证数据的准确性，传统数据库在数据一致性方面相对较弱，难以满足数据仓库的需求。
4、数据可用性
数据仓库的数据可用性要求较高，需要提供高效的数据查询和访问能力，传统数据库虽然也具备一定的查询能力，但在处理大量数据、复杂查询和实时性方面相对较弱。
5、数据分析性
数据仓库的数据分析性是其区别于传统数据库的又一重要特征，传统数据库主要关注数据存储和查询，缺乏对数据分析的支持，数据仓库通过多维数据模型、OLAP等技术，为用户提供强大的数据分析能力。
数据仓库的五大特征使其在支持企业数据分析和决策支持方面具有独特的优势，与传统数据库相比，数据仓库不包括以下功能：
1、数据集成性：数据仓库需要整合来自不同源的数据，而传统数据库主要关注数据存储和查询。
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2、数据时间性：数据仓库强调对历史数据的存储和分析，而传统数据库主要关注实时数据。
3、数据一致性：数据仓库需要保证数据的一致性和准确性，而传统数据库在数据一致性方面相对较弱。
4、数据可用性：数据仓库提供高效的数据查询和访问能力，而传统数据库在处理大量数据、复杂查询和实时性方面相对较弱。
5、数据分析性：数据仓库具备强大的数据分析功能，而传统数据库缺乏对数据分析的支持。
数据仓库作为一种新型的数据库，在满足企业数据分析和决策支持需求方面具有独特的优势。
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