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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于支持企业或组织决策制定过程的数据库集合，它通过从多个数据源抽取、转换、整合数据，形成统一的数据模型，为决策者提供全面、准确、实时的数据支持，数据仓库的数据存储层次是其核心组成部分，本文将从底层到高层对数据仓库的数据存储层次进行详细解析。
数据仓库数据存储层次类型
1、数据源层
数据源层是数据仓库的底层，它包括企业内部和外部的各种数据源，如关系型数据库、文件系统、日志文件、Web服务等，数据源层的数据质量、完整性和实时性直接影响数据仓库的数据质量。
（1）关系型数据库：关系型数据库是数据仓库中最常用的数据源，如MySQL、Oracle、SQL Server等，关系型数据库通过SQL语言进行数据抽取、转换和整合。
（2）文件系统：文件系统包括文本文件、Excel文件、XML文件等，适用于非结构化数据存储。
（3）日志文件：日志文件记录了系统运行过程中的各种事件，如操作日志、访问日志等，为数据仓库提供事件数据。
（4）Web服务：Web服务包括API接口、Web爬虫等，可以获取外部数据源的信息。
2、数据集成层
数据集成层是数据仓库的核心层，负责将数据源层的数据抽取、转换、清洗和整合，数据集成层的主要任务包括：
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（1）数据抽取：根据业务需求，从数据源层抽取所需数据。
（2）数据转换：将抽取的数据进行清洗、格式转换、计算等操作，以满足数据仓库的数据模型要求。
（3）数据清洗：去除数据中的噪声、错误和重复数据，提高数据质量。
（4）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。
3、数据存储层
数据存储层是数据仓库的中间层，负责存储经过数据集成层处理后的数据，数据存储层的主要类型包括：
（1）关系型数据库：关系型数据库是数据存储层最常用的存储方式，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
（2）NoSQL数据库：NoSQL数据库适用于非结构化、半结构化数据存储，如MongoDB、Cassandra等。
（3）数据仓库管理系统（DWMS）：DWMS是专门为数据仓库设计的数据存储和管理系统，如Teradata、Greenplum等。
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4、数据访问层
数据访问层是数据仓库的最高层，负责为用户提供数据查询、分析和报表等功能，数据访问层的主要类型包括：
（1）在线分析处理（OLAP）：OLAP工具支持多维数据分析，如Tableau、Power BI等。
（2）在线事务处理（OLTP）：OLTP工具支持实时数据处理，如SQL Server、MySQL等。
（3）数据挖掘：数据挖掘工具用于从数据中发现有价值的信息，如R、Python等。
数据仓库的数据存储层次包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层，这些层次相互关联，共同构成了数据仓库的完整架构，了解数据仓库的数据存储层次有助于我们更好地理解数据仓库的运作原理，为数据仓库的设计、实施和维护提供理论支持。
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