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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、用于支持管理决策的数据集合，它是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，旨在为用户提供高质量的数据服务，以支持企业决策，数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，为用户提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库系统的组成
1、数据源：数据源是数据仓库的基础，包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、Web等，数据源中的数据经过抽取、转换、加载（ETL）等过程，最终进入数据仓库。
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2、数据仓库服务器：数据仓库服务器是数据仓库的核心，负责存储、管理和处理数据，服务器通常采用高性能的硬件设备，以保证数据仓库的高效运行。
3、数据模型：数据模型是数据仓库的骨架，用于描述数据仓库中的数据结构，常见的数据模型包括星型模型、雪花模型、立方体模型等。
4、数据访问工具：数据访问工具用于帮助用户查询、分析和可视化数据仓库中的数据，常见的工具包括SQL查询工具、数据挖掘工具、商业智能（BI）工具等。
5、应用程序：应用程序是数据仓库的延伸，用于实现特定业务需求，应用程序可以根据数据仓库中的数据进行报表生成、决策支持、数据挖掘等功能。
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数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目的：数据仓库的主要目的是支持管理决策，为用户提供全面、准确、及时的数据支持，而传统数据库的主要目的是存储和管理数据，为应用程序提供数据访问。
2、数据结构：数据仓库采用面向主题的数据模型，将数据按照业务主题进行组织，以便于用户进行查询和分析，传统数据库则采用传统的表格结构，按照数据关系进行组织。
3、数据集成：数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，而传统数据库的数据通常是孤立的，难以实现跨数据库的数据集成。
4、数据更新：数据仓库的数据通常是非易失的，即数据一旦进入数据仓库，就不再发生变化，而传统数据库的数据是实时更新的，用户可以随时修改数据。
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5、数据访问：数据仓库的数据访问通常通过数据访问工具进行，如SQL查询工具、数据挖掘工具等，传统数据库的数据访问则通过应用程序进行。
6、数据分析：数据仓库提供强大的数据分析功能，如数据挖掘、统计分析等，以支持用户进行深入的决策分析，传统数据库的数据分析功能相对较弱。
数据仓库与传统数据库在目的、数据结构、数据集成、数据更新、数据访问和分析等方面存在显著区别，数据仓库作为一种面向决策支持的数据存储和分析系统，在帮助企业实现数据驱动的决策方面发挥着重要作用。
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