一 什么是数据仓库

1.1 数据仓库概念

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

1.2 数据仓库特点

1.2.1面向主题

普通的操作型数据库主要面向事务性处理，而数据仓库中的所有数据一般按照主题进行划分。主题是对业务数据的一种抽象，是从较高层次上对信息系统中的数据进行归纳和整理。

面向主题的数据可以划分成两部分----根据原系统业务数据的特点进行主题的抽取和确定每个主题所包含的数据内容。例如客户主题、产品主题、财务主题等；而客户主题包括客户基本信息、客户信用信息、客户资源信息等内容。分析数据仓库主题的时候，一般方法是先确定几个基本的 主题，然后再将范围扩大，最后再逐步求精

1.2.2集成性

面向操作型的数据库通常是异构的、并且相互独立，所以无法对信息进行概括和反映信

息的本质。而数据仓库中的数据是经过数据的抽取、清洗、切换、加载得到的，所以为了保证数据不存在二义性，必须对数据进行编码统一和必要的汇总，以保证数据仓库内数据的一致性。数据仓库在经历数据集成阶段后，使数据仓库中的数据都遵守统一的编码规则，并且消除许多冗余数据。  

1.2.3稳定性

数据仓库中的数据反映的都是一段历史时期的数据内容，它的主要操作是查询、分析而

不进行一般意义上的更新（数据集成前的操作型数据库主要完成数据的增加、修改、删除、查询），一旦某个数据进入到数据仓库后，一般情况下数据会被长期保留，当超过规定的期限才会被删除。通常数据仓库需要做的工作就是加载、查询和分析，一般不进行任何修改操作，是为了企业高层 人员决策分析之用。

1.2.4反映历史变化

数据仓库不断从操作型数据库或其他数据源获取变化的数据，从而分析和预测需

要的历史数据，所以一般数据仓库中数据表的键码（维度）都含有时间键，以表明数据的历史时期信息，然后不断增加新的数据内容。通过这些历史信息可以对企业的发展历程和趋势做出分析和预测。数据仓库的建设需要大量的业务数据作为积累，并将这些宝贵的历史信息经过加工、整理，最后提供给决策分析人员，这是数据仓库建设的根本目的。

1.3 数据仓库发展历程

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：

• 简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
• 数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
• 数据仓库阶段：这个阶段，主要是按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数据支持。

通过数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。

1.4 数据仓库意义

• 建立公司统一数据中心
• 为数据BP。运营人员提供数据支持
• 为领导提供决策支持

1.5 数据库和数据仓库的区别

1.5.1数据库

      是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现，数据库由许多表组成，表是二维的，一张表里面可以有很多字段，数据库的表，在与能够用二维表现多维关系。

1.5.2数据仓库

      是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。

数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。

1.5.3 对比

操作型处理，叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。

分析型处理，叫联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。