数据仓库系统由数据源、ETL（提取、转换、加载）工具、数据仓库、查询工具和前端用户界面组成。与传统数据库相比，数据仓库主要用于数据分析和报告，而非事务处理。数据仓库存储大量历史数据，支持复杂查询和决策支持，而传统数据库主要用于存储和管理日常交易数据。数据仓库的特点包括数据的一致性、时间相关性和集成性，与传统数据库的主要区别在于用途和设计目标。
本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是一种用于支持企业决策制定过程的集成化、主题化、时间序列化、历史化的数据集合，它通过从多个数据源中提取、清洗、转换和整合数据，形成一致性的数据视图，为企业的管理和决策提供支持，数据仓库的主要特点是数据量大、数据类型多、数据质量高、数据集成性强。
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数据仓库系统的组成
1、数据源：数据仓库的数据来源包括内部数据库、外部数据库、日志文件、网页抓取等，数据源是数据仓库的数据基础，其质量直接影响数据仓库的准确性。
2、数据抽取：数据抽取是将数据从源系统中提取出来的过程，数据抽取可以分为全量抽取和增量抽取，全量抽取是指将源系统中所有的数据抽取到数据仓库中，增量抽取是指只抽取源系统中新增或修改的数据。
3、数据清洗：数据清洗是对抽取出来的数据进行处理，包括数据去重、数据转换、数据修正等，以提高数据质量。
4、数据转换：数据转换是将清洗后的数据按照一定的规则进行转换，以适应数据仓库的存储和查询需求。
5、数据存储：数据存储是将转换后的数据存储到数据仓库中，数据存储可以分为关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。
6、数据模型：数据模型是数据仓库的逻辑结构，包括实体、属性、关系等，数据模型可以分为星型模型、雪花模型、星型雪花模型等。
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7、数据访问：数据访问是指用户通过查询工具访问数据仓库中的数据，数据访问可以分为在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。
数据仓库与数据库的主要区别
1、目的：数据库主要用于存储和管理日常业务数据，支持事务处理；而数据仓库主要用于支持企业的决策制定过程，提供数据分析和挖掘功能。
2、数据类型：数据库存储的数据类型较为单一，主要针对结构化数据；数据仓库存储的数据类型丰富，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3、数据质量：数据库对数据质量的要求相对较低，可以容忍一定程度的错误；而数据仓库对数据质量要求较高，需要保证数据的准确性和一致性。
4、数据集成：数据库中的数据相对独立，不同数据库之间的数据集成较为困难；数据仓库通过数据抽取、清洗、转换等过程，实现数据的集成，形成统一的数据视图。
5、数据粒度：数据库中的数据粒度较高，适合日常业务操作；数据仓库中的数据粒度较低，适合数据分析和挖掘。
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6、数据更新频率：数据库中的数据更新频率较高，实时性强；数据仓库中的数据更新频率较低，主要针对历史数据。
7、数据存储：数据库采用关系型数据库存储数据，而数据仓库可以采用多种存储方式，如关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。
数据仓库与数据库在目的、数据类型、数据质量、数据集成、数据粒度、数据更新频率和存储方式等方面存在显著区别，数据仓库作为一种新型的数据存储和管理技术，为企业的决策制定提供了有力支持，随着大数据时代的到来，数据仓库在各个领域的应用将越来越广泛。
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