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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定过程的数据管理技术，它通过从多个数据源中提取、转换和加载（ETL）数据，构建一个集成的、主题式的、时间序列的数据集合，为用户提供高效、准确的数据分析支持。
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数据仓库术语解析
1、数据源（Data Source）
数据源是指数据仓库中数据的来源，包括企业内部数据库、外部数据库、文件系统、Web服务等，数据源为数据仓库提供原始数据，是数据仓库构建的基础。
2、数据抽取（Data Extraction）
数据抽取是指从数据源中提取所需数据的过程，根据数据源的不同，数据抽取方式也有所区别，如全量抽取、增量抽取等。
3、数据转换（Data Transformation）
数据转换是指将抽取的数据按照数据仓库的设计要求进行格式、结构、内容等方面的转换，数据转换过程包括清洗、集成、转换等步骤。
4、数据加载（Data Loading）
数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中的过程，数据加载方式包括全量加载、增量加载等。
5、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库中数据抽取、转换和加载的缩写，ETL过程是数据仓库构建的核心，它确保数据仓库中的数据质量、准确性和一致性。
6、数据模型（Data Model）
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数据模型是指数据仓库中数据的组织形式，常见的数据模型有星型模型（Star Schema）、雪花模型（Snowflake Schema）等。
7、星型模型（Star Schema）
星型模型是一种常用的数据模型，它以事实表为中心，将维度表连接到事实表，星型模型具有结构简单、查询效率高等优点。
8、雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的一种扩展，它将维度表进一步分解，形成更细粒度的数据，雪花模型可以提高数据仓库的数据粒度，但会降低查询效率。
9、事实表（Fact Table）
事实表是数据仓库中的核心表，它存储了业务活动中的量化指标，如销售额、数量等，事实表通常包含两个类型的数据：度量值和维度键。
10、维度表（Dimension Table）
维度表是数据仓库中的辅助表，它提供了对事实表数据的描述信息，如时间、地点、产品等，维度表与事实表通过维度键进行关联。
11、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构是指数据仓库的层次结构，包括数据源、ETL、数据仓库、数据访问层等，常见的架构有三层架构、四层架构等。
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12、三层架构（Three-tier Architecture）
三层架构将数据仓库分为数据源层、ETL层和数据仓库层，这种架构有利于数据仓库的扩展和维护。
13、四层架构（Four-tier Architecture）
四层架构在三层架构的基础上，增加了数据访问层，数据访问层负责为用户提供数据查询和分析服务。
14、数据仓库生命周期（Data Warehouse Lifecycle）
数据仓库生命周期是指数据仓库从规划、设计、构建、部署到运维、优化的整个过程，数据仓库生命周期包括多个阶段，如需求分析、数据建模、ETL开发、数据加载等。
15、数据质量（Data Quality）
数据质量是指数据仓库中数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方面的指标，数据质量对数据仓库的应用效果具有重要影响。
数据仓库术语是构建和维护数据仓库的重要基础，了解和掌握这些术语，有助于我们更好地理解数据仓库的概念、架构、技术和应用，在数据仓库的实际应用中，不断优化数据仓库的设计、开发和运维，提高数据质量，才能发挥数据仓库的最大价值。
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