数据仓库是什么数据集合类型，揭秘数据仓库，究竟是什么类型的数据集合？

本文目录导读：

1. 数据仓库的定义
2. 数据仓库的类型

随着大数据时代的到来，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分，对于数据仓库的定义和类型，很多人仍然感到困惑，本文将深入剖析数据仓库的概念，阐述其类型，帮助大家更好地理解数据仓库。

数据仓库的定义

数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持数据查询和分析的数据集合，它主要用于支持企业的决策制定、业务分析和数据挖掘等。

数据仓库的类型

1、根据数据来源分类

（1）内部数据仓库：指企业内部各部门、业务系统、数据库等产生的数据，这些数据经过整合、清洗、转换等处理后，存储在数据仓库中，为企业的决策提供支持。

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（2）外部数据仓库：指企业从外部获取的数据，如市场调研数据、行业报告、竞争对手信息等，外部数据仓库可以帮助企业了解市场动态、行业趋势，为企业决策提供外部视角。

2、根据数据模型分类

（1）关系型数据仓库：以关系型数据库为基础，采用SQL语言进行数据查询，关系型数据仓库具有结构清晰、查询方便、易于维护等优点。

（2）多维数据仓库：采用多维数据模型，如星型模型、雪花模型等，多维数据仓库能够更好地支持数据分析和多维分析，便于用户进行数据挖掘和决策。

（3）NoSQL数据仓库：基于非关系型数据库技术，如MongoDB、Cassandra等，NoSQL数据仓库具有高并发、可扩展性强、存储灵活等优点，适用于处理大规模、非结构化数据。

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3、根据数据存储方式分类

（1）集中式数据仓库：将所有数据存储在一个中心位置，便于管理和维护，集中式数据仓库适用于数据量较小、业务规模较小的企业。

（2）分布式数据仓库：将数据分散存储在多个节点上，通过分布式计算实现数据整合和分析，分布式数据仓库适用于数据量大、业务规模大的企业。

4、根据数据生命周期分类

（1）实时数据仓库：对实时数据进行采集、处理和分析，为企业的实时决策提供支持，实时数据仓库适用于对数据响应速度要求较高的场景。

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（2）历史数据仓库：存储企业历史数据，用于分析企业历史业务发展、市场趋势等，历史数据仓库适用于对企业历史数据进行长期分析的场景。

数据仓库是一个复杂的、多类型的、动态变化的数据集合，了解数据仓库的类型有助于企业选择合适的数据仓库解决方案，提高数据分析和决策的效率，在实际应用中，企业可以根据自身业务需求、数据规模、技术能力等因素，选择合适的数据仓库类型，构建适合自己的数据仓库体系。

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