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数据仓库的基本概念
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、集成的、主题相关的、时间序列的、非易失性的数据集合，它是通过从多个数据源中提取、转换、加载（ETL）数据，构建而成的一个数据集合，旨在为用户提供全面、准确、一致的数据支持。
数据仓库的基本特征
1、集成性
数据仓库的集成性是其核心特征之一，它要求从多个数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，使数据在仓库中保持一致性和准确性，具体表现为以下几个方面：
（1）数据来源的多样性：数据仓库可以从各种数据源中提取数据，如数据库、文件、外部系统等。
（2）数据格式的统一性：数据仓库对提取的数据进行格式转换，使其符合统一的格式要求。
（3）数据质量的保证：数据仓库在提取数据过程中，对数据进行清洗、转换和校验，确保数据质量。
2、主题相关性
数据仓库的主题相关性是指数据仓库中的数据围绕特定的主题进行组织，主题相关性有助于用户快速找到所需数据，提高数据分析效率，具体表现在以下几个方面：
（1）主题的明确性：数据仓库中的主题要具有明确的定义，便于用户理解。
（2）主题的层次性：数据仓库中的主题可以按照层次结构进行组织，便于用户从不同层面进行数据分析。
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（3）主题的扩展性：数据仓库中的主题应具有一定的扩展性，以满足用户对数据的需求。
3、时间序列性
数据仓库的时间序列性是指数据仓库中的数据按照时间顺序进行组织，时间序列性有助于用户对历史数据进行分析，预测未来趋势，具体表现在以下几个方面：
（1）时间粒度的多样性：数据仓库可以支持不同时间粒度的数据，如日、周、月、年等。
（2）时间跨度的覆盖：数据仓库可以覆盖较长的时间跨度，便于用户对历史数据进行全面分析。
（3）时间序列的连续性：数据仓库中的时间序列数据要保持连续性，确保数据的一致性和准确性。
4、非易失性
数据仓库的非易失性是指数据仓库中的数据一旦加载，就不会被修改或删除，这一特征保证了数据仓库数据的可靠性和稳定性，具体表现在以下几个方面：
（1）数据的不可修改性：数据仓库中的数据一旦加载，就不能被修改。
（2）数据的不可删除性：数据仓库中的数据一旦加载，就不能被删除。
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（3）数据的持久性：数据仓库中的数据在系统故障或维护过程中保持不变。
5、数据量庞大
数据仓库的数据量通常非常庞大，需要高效的数据处理能力，数据仓库的数据量庞大主要表现在以下几个方面：
（1）数据来源的多样性：数据仓库可以从多个数据源中提取数据，导致数据量庞大。
（2）数据格式的多样性：数据仓库中的数据格式多样，需要大量存储空间。
（3）数据更新频率高：数据仓库中的数据需要定期更新，导致数据量持续增长。
数据仓库作为一种支持企业或组织决策制定过程的数据集合，具有集成性、主题相关性、时间序列性、非易失性和数据量庞大等基本特征，这些特征使得数据仓库在数据分析、预测和决策制定等方面发挥着重要作用，了解和掌握这些基本特征，有助于更好地构建和管理数据仓库。
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