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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse），顾名思义，是一个专门为支持企业或组织决策制定而设计的、集成的、时变的、非易失的数据集合，它将来自多个源的数据进行整合、清洗、转换和存储，以提供统一的数据视图，从而支持企业或组织的业务分析和决策制定。
数据仓库具有以下特点：
1、集成性：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，消除数据孤岛，为用户提供统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据是随着时间的推移而不断更新的，以反映企业或组织的业务发展状况。
3、非易失性：数据仓库中的数据一旦被存储，将不会轻易被删除或修改，保证数据的可靠性。
4、决策支持：数据仓库的主要目的是为用户提供决策支持，帮助用户发现数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构主要包括以下层次：
1、数据源层：数据源层是数据仓库的基础，包括企业内部的各种业务系统、外部数据源和互联网数据等，数据源层的数据需要经过清洗、转换和集成等过程，才能进入下一层。
2、数据集成层：数据集成层负责将数据源层的数据进行清洗、转换和集成，形成符合数据仓库要求的统一数据视图，数据集成层主要包括以下功能：
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（1）数据抽取：从数据源层抽取数据，包括全量抽取和增量抽取。
（2）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
（3）数据转换：将抽取的数据按照数据仓库的要求进行转换，包括数据类型转换、数据格式转换等。
（4）数据集成：将转换后的数据按照一定的规则进行整合，形成统一的数据视图。
3、数据存储层：数据存储层是数据仓库的核心，负责存储经过集成和转换的数据，数据存储层主要包括以下类型：
（1）关系型数据库：关系型数据库是数据仓库中最常用的存储方式，具有数据结构清晰、易于管理、查询速度快等优点。
（2）数据仓库管理系统（DWMS）：数据仓库管理系统是一种专门用于管理数据仓库的软件，提供数据存储、查询、分析等功能。
（3）NoSQL数据库：NoSQL数据库具有分布式存储、可扩展性强等特点，适用于处理大规模数据。
4、应用层：应用层是数据仓库的直接用户，包括各类报表、分析工具、数据挖掘等，应用层的主要任务是从数据存储层获取数据，进行分析和处理，为用户提供决策支持。
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数据仓库体系结构的特点：
1、层次分明：数据仓库体系结构分为多个层次，各层次之间相互独立，便于管理和维护。
2、功能明确：各层次具有明确的功能，有利于提高数据仓库的效率和稳定性。
3、可扩展性强：数据仓库体系结构具有良好的可扩展性，能够适应企业或组织业务的发展需求。
4、易于维护：数据仓库体系结构层次分明，便于进行维护和升级。
数据仓库是一种集成的、时变的、非易失的数据集合，旨在为用户提供决策支持，数据仓库体系结构层次分明，功能明确，具有层次分明、功能明确、可扩展性强、易于维护等特点，了解数据仓库的定义和体系结构，有助于我们更好地应用数据仓库，为企业或组织的决策制定提供有力支持。
标签： #数据仓库的定义和体系结构
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