本文目录导读：
数据源
数据源是数据仓库构建的基础，是数据仓库中所有数据的来源，数据源包括内部数据和外部数据两大类。
1、内部数据：内部数据主要来源于企业内部业务系统，如ERP、CRM、HR等，这些数据经过加工、清洗、转换后，成为数据仓库中的一部分，内部数据具有实时性、准确性、完整性等特点。
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2、外部数据：外部数据主要来源于行业报告、竞争对手、政府公开数据等，外部数据有助于企业了解行业动态、竞争对手情况，为企业决策提供有力支持。
数据抽取、转换、加载（ETL）
ETL是数据仓库中数据处理的核心环节，主要包括数据抽取、转换、加载三个步骤。
1、数据抽取：从数据源中提取所需数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据抽取过程中，需要关注数据的质量、完整性和一致性。
2、数据转换：对抽取到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以满足数据仓库的存储要求，数据转换过程包括数据清洗、数据整合、数据转换等。
3、数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，包括增量加载和全量加载，数据加载过程中，需要保证数据的一致性和准确性。
数据存储
数据存储是数据仓库的核心，负责存储和管理数据仓库中的所有数据，数据存储包括以下几种类型：
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，如Oracle、MySQL等，关系型数据库具有数据一致性、完整性、事务性等特点。
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2、非关系型数据库：非关系型数据库适用于存储海量非结构化数据，如MongoDB、Cassandra等，非关系型数据库具有分布式、可扩展、灵活等特点。
3、分布式文件系统：分布式文件系统如Hadoop HDFS，适用于存储大规模数据，具有高可靠性、高吞吐量等特点。
数据模型
数据模型是数据仓库中数据的组织方式，主要包括以下几种：
1、星型模型：星型模型以事实表为中心，将维度表与事实表通过键值对进行关联，星型模型简单易懂，易于查询，是数据仓库中最常用的模型。
2、雪花模型：雪花模型是星型模型的扩展，将维度表进行细化，增加冗余字段，雪花模型可以提高查询性能，但会增加数据冗余。
3、事实表模型：事实表模型以事实表为中心，将维度表和事实表进行关联，事实表模型适用于复杂业务场景，但查询性能较差。
数据访问与查询
数据访问与查询是数据仓库的最终目标，包括以下几种方式：
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1、SQL查询：SQL查询是数据仓库中最常用的查询方式，可以实现对关系型数据库、非关系型数据库等数据源的查询。
2、MDX查询：MDX查询是多维表达式，用于对多维数据模型进行查询，MDX查询适用于分析型应用，如数据挖掘、报表生成等。
3、OLAP工具：OLAP工具如Power BI、Tableau等，提供可视化的数据分析和展示功能，方便用户对数据仓库中的数据进行探索和分析。
数据仓库的五大核心构成要素包括数据源、ETL、数据存储、数据模型和数据访问与查询，这些要素相互关联、相互依存，共同构成了一个完整的数据仓库系统，企业在构建数据仓库时，应根据自身业务需求、数据特点等因素，选择合适的技术和工具，实现数据仓库的构建和应用。
标签： #简述数据仓库构成
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