本文目录导读：
数据仓库系统组成
1、数据源（Data Sources）
数据源是数据仓库系统的基础，主要包括内部数据和外部数据，内部数据来源于企业内部各个业务系统，如ERP、CRM、财务系统等；外部数据则来源于市场调研、行业报告、互联网等，数据源为数据仓库提供了丰富的数据资源。
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2、数据抽取（Data Extraction）
数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程，根据数据仓库的需求，数据抽取可以分为全量抽取和增量抽取，全量抽取是指将数据源中的所有数据一次性抽取到数据仓库中；增量抽取是指只抽取数据源中发生变化的数据，数据抽取过程中，需要使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来实现数据的转换和加载。
3、数据转换（Data Transformation）
数据转换是对抽取出来的数据进行清洗、转换、整合等操作的过程，数据转换的目的是为了满足数据仓库的存储和查询需求，提高数据的质量和可用性，数据转换包括以下几种操作：
（1）数据清洗：去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
（2）数据转换：将数据源中的数据格式转换为数据仓库的存储格式。
（3）数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图。
4、数据加载（Data Loading）
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程，数据加载可以分为批量加载和实时加载，批量加载是指定期将数据加载到数据仓库中；实时加载是指实时将数据加载到数据仓库中，数据加载过程中，需要使用数据仓库的存储引擎来实现数据的存储和查询。
5、数据存储（Data Storage）
数据存储是数据仓库系统的核心部分，主要负责数据的存储和管理，数据存储包括以下几种类型：
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（1）关系型数据库：以表格形式存储数据，支持SQL查询语言。
（2）列式数据库：以列的形式存储数据，适用于大数据场景。
（3）NoSQL数据库：以非关系型形式存储数据，如文档、键值对等。
6、数据访问（Data Access）
数据访问是指用户通过数据仓库管理系统（DWHMS）对数据仓库中的数据进行查询、分析、挖掘等操作，数据访问包括以下几种方式：
（1）SQL查询：使用SQL语言对数据仓库中的数据进行查询。
（2）OLAP工具：通过多维分析、数据透视等手段对数据进行分析。
（3）数据挖掘：利用数据挖掘技术对数据进行挖掘，提取有价值的信息。
数据仓库系统与数据库的主要区别
1、目的
数据仓库系统的目的是为企业的决策提供支持，通过对历史数据的分析和挖掘，为企业决策提供依据，而数据库的主要目的是存储和管理企业内部业务数据，支持日常业务处理。
2、数据类型
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数据仓库系统中的数据类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。
3、数据更新频率
数据仓库系统中的数据更新频率较低，主要以历史数据为主，数据库中的数据更新频率较高，主要支持日常业务处理。
4、数据组织方式
数据仓库系统采用多维数据模型，将数据组织成多维数组形式，便于用户进行多维分析，数据库采用二维表格形式存储数据，用户需要通过SQL查询语言进行数据操作。
5、查询语言
数据仓库系统使用OLAP工具进行数据查询和分析，如MDX（多维表达式）等，数据库使用SQL语言进行数据查询。
6、性能要求
数据仓库系统对查询性能要求较高，需要支持大量的并发查询，数据库对查询性能要求相对较低，主要满足日常业务处理。
数据仓库系统与数据库在目的、数据类型、数据更新频率、数据组织方式、查询语言和性能要求等方面存在较大区别，数据仓库系统旨在为企业的决策提供支持，而数据库主要支持日常业务处理。
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