数据仓库术语是什么，揭秘数据仓库术语，理解数据仓库的核心概念

本文目录导读：

1. 数据仓库概述
2. 数据仓库术语详解

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，以便为决策者提供有价值的信息，数据仓库在各个行业中扮演着至关重要的角色，如金融、零售、医疗等。

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数据仓库术语详解

1、数据源（Data Source）

数据源是指提供数据的原始系统或应用程序，数据源可以是数据库、文件系统、外部API等，在数据仓库中，数据源需要通过ETL（Extract, Transform, Load）过程进行数据抽取、转换和加载。

2、ETL（Extract, Transform, Load）

ETL是数据仓库中的一种数据处理过程，包括以下三个步骤：

（1）Extract：从数据源中抽取数据。

（2）Transform：对抽取的数据进行清洗、转换、计算等操作。

（3）Load：将处理后的数据加载到数据仓库中。

3、数据模型（Data Model）

数据模型是数据仓库中的一种抽象表示，用于描述数据的组织结构和关系，常见的数据模型包括星型模型（Star Schema）、雪花模型（Snowflake Schema）和星云模型（Fusion Schema）。

4、星型模型（Star Schema）

星型模型是一种常用的数据仓库模型，它将事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table）通过外键关联，事实表存储了业务数据，维度表存储了描述事实的属性。

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5、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为更细粒度的子表，雪花模型可以提高查询性能，但会增加数据存储和管理的复杂性。

6、星云模型（Fusion Schema）

星云模型是雪花模型的一种优化，它通过合并某些维度表来减少数据冗余，星云模型在保证查询性能的同时，降低了数据存储和管理的复杂性。

7、事实表（Fact Table）

事实表是数据仓库中存储业务数据的表，它通常包含以下几种类型的列：

（1）键列（Key Columns）：用于唯一标识一条记录的列。

（2）度量列（Measure Columns）：用于存储业务指标，如销售额、数量等。

（3）时间戳列（Timestamp Columns）：用于记录数据的时间信息。

8、维度表（Dimension Table）

维度表是数据仓库中存储描述事实的属性的表，它通常包含以下几种类型的列：

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（1）键列（Key Columns）：用于唯一标识一条记录的列。

（2）属性列（Attribute Columns）：用于描述事实的属性，如客户名称、产品类别等。

（3）外键列（Foreign Key Columns）：用于与事实表建立关联的列。

9、数据仓库设计（Data Warehouse Design）

数据仓库设计是指根据业务需求，设计数据仓库的架构、数据模型和ETL过程，数据仓库设计需要遵循一定的原则，如第三范式、雪花模型等。

10、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）

数据仓库架构是指数据仓库的硬件、软件、存储和网络的布局，常见的数据仓库架构包括星型架构、雪花架构和混合架构。

数据仓库术语是理解数据仓库的核心概念的基础，通过掌握这些术语，我们可以更好地理解数据仓库的设计、构建和应用，在实际工作中，熟练运用这些术语将有助于提高数据仓库的性能和可靠性。

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