什么是数据仓库为什么要建立数据仓库数据仓库有什么特点

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

数据仓库的特点是：

(1)数据仓库是面向主题的

(2)数据仓库是集成的

(3)数据仓库具有时间相关性

(4)数据仓库的数据是相对稳定的

数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量 *** 作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

数据库与数据仓库的本质差别如下：

1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。

3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。

因需求而定，没有具体的限制的

不过作为系统，首先几个权限控制的表肯定是要的。仓库管理系统，那么仓库的货物表，还有就是存取记录表肯定也是要的，还有就是跟这些仓库的物品相关的部门跟人员的表也是要的。

对于数据仓库你知道多少

数据仓库是商业智能系统的基础，以往的数据库系统主要用于事务处理，很难或无法实现分析处理。近年来，越来越多的数据分析与决策信息支持在被企业所重视，数据仓库技术应运而生。

数据仓库的定义

目前对于数据仓库还没有统一的定义，被称为数据仓库之父的BillInmon在其着作《（Building the Data Warehouse））一书中给出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（NonVolatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

可以从两个层面对数据仓库的概念进行理解，首先数据仓库是面向分析处理的，主要用来支持决策制定；再者数据仓库包含历史数据，是对多个异构的数据源数据按照主题的集成，它的数据相对固定，不会经常改动。

数据仓库的特点

面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化是对数据仓库的定义，也是对数据仓库特点的描述，下面分别解释它们的含义。

（1）面向主题的：数据仓库的数据都是按照一定的业务主题进行组织的，面向主题体现在数据仓库的建设中，而且还包含在业务数据分析和存储上。

（2）集成的：数据仓库中的数据来自各个不同的分散数据库中，它并不是对源数据库数据的简单拷贝，而是按照划分好的主题和数据分析要求，经过数据抽取、清理、汇总和整理等步骤，消除源数据中的错误和不一致数据，保证数据仓库中数据的正确性和可用性，所以它是整合集成的。

（3）相对稳定的：数据仓库的稳定性体现在它的非易失性上，由于数据仓库是面向分析的，其中的数据是从业务数据中加载过来的历史数据，所进行的主要 *** 作是查询和分析，供决策分析使用，所以其修改和删除 *** 作很少，只需要定期的增量加载，所以具有相对稳定特征。

（4）反映历史变化：数据仓库必须能够不断地捕捉业务系统中的变化数据，记录企业生产过程的各个阶段的信息，以满足决策分析的需要，所以必须实时地把新变化的业务数据追加到数据仓库中去，通过数据随时问变化的研究和分析，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

可见数据仓库与业务数据库的不同之处体现在：数据库是面向事务的设计，数仓库是面向主题设计的；数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据； 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计； 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。

数据仓库系统的组成部分包括以下几项内容：

数据库系统由4个部分构成：1、数据库，是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合；2、硬件，是指构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备；3、软件，包括 *** 作系统、数据库管理系统及应用程序；4、人员，包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员、最终用户、数据库管理员。

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