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数据集成
数据集成是数据仓库的基石，它将来自不同来源、不同格式的数据汇聚到一起，形成一个统一、规范的数据集，数据集成的主要目的是消除数据孤岛，实现数据资源的共享与利用。
1、数据源：数据源是数据集成的基础，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、实时流数据等，数据源的种类繁多，如何高效、准确地从各种数据源中抽取数据，是数据集成的重要任务。
2、数据抽取：数据抽取是指从数据源中提取所需数据的过程，根据数据源的特点，数据抽取可以分为全量抽取、增量抽取和实时抽取，全量抽取是指在特定时间点将所有数据抽取出来；增量抽取是指仅抽取自上次抽取以来发生变化的数据；实时抽取是指实时地抽取数据。
3、数据转换：数据转换是指将抽取的数据按照一定的规则进行转换，使其满足数据仓库的规范要求，数据转换包括数据清洗、数据整合、数据转换等环节。
4、数据加载：数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，数据加载方式有批量加载、实时加载和分布式加载等。
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数据存储
数据存储是数据仓库的核心，它负责存储和管理数据仓库中的数据，数据存储主要包括以下两个方面：
1、数据库：数据库是数据存储的基础，包括关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库以表格形式存储数据，便于查询和管理；非关系型数据库则以文档、键值对等形式存储数据，适用于大数据场景。
2、数据仓库架构：数据仓库架构主要包括数据仓库、数据集市、数据湖等，数据仓库是存储企业级数据的核心，数据集市是针对特定业务需求构建的数据集合，数据湖则是存储海量非结构化数据的平台。
数据建模
数据建模是数据仓库的灵魂，它将业务需求转化为数据仓库中的数据模型，数据建模主要包括以下三个方面：
1、概念模型：概念模型是数据仓库的最高层模型，它以业务需求为出发点，描述了业务实体、实体之间的关系以及实体的属性，概念模型常用E-R图表示。
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2、逻辑模型：逻辑模型是在概念模型的基础上，将实体、关系和属性转换为数据库中的表、字段和关系，逻辑模型常用关系模型表示。
3、物理模型：物理模型是逻辑模型在数据库中的具体实现，它包括数据库表、索引、存储过程等，物理模型的设计要考虑数据存储、查询性能、数据安全等因素。
数据仓库的三大核心概念——数据集成、数据存储与数据建模，共同构成了数据仓库的框架，只有深入理解这三个概念，才能构建一个高效、可靠的数据仓库，为企业提供有力支持。
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