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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自不同来源的数据整合在一起，为用户提供全面、一致、准确的数据视图，以支持企业决策制定，数据仓库具有以下特点：
1、集成性：将来自不同系统的数据整合在一起，实现数据的一致性和完整性。
2、时变性：存储历史数据，便于分析数据趋势和变化。
3、冗余性：为提高查询效率，数据仓库中存在一定程度的冗余。
4、反映历史变化：记录数据的历史变化，便于用户分析历史趋势。
数据仓库核心术语
1、概念层（Conceptual Layer）
概念层是数据仓库的逻辑视图，它将业务需求与数据库结构相分离，为用户提供一种易于理解的业务模型，概念层主要包括以下内容：
（1）实体：业务中的对象，如客户、订单等。
（2）属性：实体的特征，如客户年龄、订单金额等。
（3）关系：实体之间的关系，如客户与订单之间的关系。
2、逻辑层（Logical Layer）
逻辑层是数据仓库的中间层，它将概念层与物理层相连接，逻辑层主要包括以下内容：
（1）视图：根据业务需求，对概念层中的实体、属性和关系进行组合，形成视图。
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（2）粒度：数据仓库中数据的粒度，如日粒度、月粒度等。
（3）层次：数据仓库中数据的层次结构，如事务层、汇总层等。
3、物理层（Physical Layer）
物理层是数据仓库的底层，它负责数据的存储和访问，物理层主要包括以下内容：
（1）数据库：存储数据仓库数据的数据库系统。
（2）索引：提高数据查询效率的数据结构。
（3）分区：将数据仓库中的数据进行分区，以便于管理和查询。
4、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库中数据集成的重要过程，它包括以下三个步骤：
（1）提取（Extract）：从源系统中提取数据。
（2）转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、转换等操作，使其符合数据仓库的要求。
（3）加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中。
5、数据模型（Data Model）
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数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据仓库的结构和存储方式，常见的数据模型包括：
（1）星型模型（Star Schema）：以事实表为中心，将维度表与事实表通过键值关联。
（2）雪花模型（Snowflake Schema）：在星型模型的基础上，将维度表进一步分解。
（3）星云模型（Federated Schema）：将多个数据源的数据集成到一个数据仓库中。
6、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构是指数据仓库的总体设计，它包括以下层次：
（1）数据源层：提供数据仓库所需数据的来源。
（2）ETL层：负责数据的提取、转换和加载。
（3）数据仓库层：存储和管理数据仓库中的数据。
（4）数据访问层：提供用户查询和访问数据仓库的接口。
数据仓库作为一种重要的数据分析工具，在企业中发挥着重要作用，掌握数据仓库核心术语，有助于我们更好地理解和应用数据仓库技术，在今后的学习和工作中，我们要不断深化对数据仓库的认识，提高数据分析能力，为企业决策提供有力支持。
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