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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持企业决策的数据库集合，它是从多个数据源中提取、清洗、转换和整合而来的，以便为企业的决策者提供高质量的数据支持。
数据仓库关键术语解析
1、集成（Integration）
集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，数据仓库的集成主要包括以下几个方面：
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（1）数据源集成：将来自不同数据库、文件、应用程序等数据源的数据进行整合。
（2）数据格式集成：将不同数据源的数据格式进行转换，使其符合数据仓库的数据格式。
（3）数据模型集成：将不同数据源的数据模型进行整合，形成一个统一的数据模型。
2、面向主题（Subject-Oriented）
面向主题是指数据仓库中的数据按照一定的主题进行组织，主题是业务活动的抽象，如销售、客户、产品等，面向主题的数据仓库具有以下特点：
（1）数据粒度：数据仓库中的数据粒度较高，便于分析。
（2）数据一致性：数据仓库中的数据具有一致性，便于用户查询。
（3）数据可扩展性：数据仓库中的数据可扩展性强，易于适应业务需求的变化。
3、非易失性（Non-Volatile）
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非易失性是指数据仓库中的数据一旦被加载，就不会被修改或删除，这样可以保证数据的一致性和可靠性，便于用户查询和分析。
4、支持企业决策（Decision Support）
数据仓库的主要目的是支持企业决策，它通过提供高质量、一致性的数据，帮助企业制定合理的决策，数据仓库支持企业决策主要体现在以下几个方面：
（1）数据挖掘：通过对数据仓库中的数据进行挖掘，发现数据之间的关系和规律。
（2）报表和分析：通过数据仓库提供的报表和分析工具，帮助企业了解业务状况，制定决策。
（3）数据可视化：通过数据可视化技术，将数据仓库中的数据以图形化的方式展示，便于用户理解。
5、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构是指数据仓库的设计和实现方式，常见的数据仓库架构包括：
（1）星型模型（Star Schema）：星型模型是一种简单、易于理解的数据仓库模型，由一个事实表和多个维度表组成。
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（2）雪花模型（Snowflake Schema）：雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步分解，以减少数据冗余。
（3）星座模型（Constellation Schema）：星座模型是由多个星型模型组成的复杂模型，适用于复杂业务场景。
6、数据仓库技术（Data Warehouse Technology）
数据仓库技术是指实现数据仓库功能的软件和硬件技术，常见的数据仓库技术包括：
（1）ETL（Extract, Transform, Load）：ETL是数据仓库中数据加载的过程，包括数据提取、转换和加载。
（2）数据仓库管理系统（Data Warehouse Management System, DWMS）：DWMS是用于管理和维护数据仓库的软件工具。
（3）数据挖掘工具：数据挖掘工具用于从数据仓库中挖掘有价值的信息。
数据仓库是一个复杂的系统，涉及多个关键术语，了解这些术语对于构建和维护数据仓库至关重要，本文从数据仓库概述、关键术语解析、数据仓库架构和技术等方面，对数据仓库领域的关键术语进行了深入解析，旨在帮助读者更好地理解数据仓库。
标签： #数据仓库术语
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