【數據倉庫】——數據倉庫概念篇
一、簡介
1.什麽是數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented ）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策和信息的全局共享。
//請熟練記憶粗體字！
二、特點
1.數據倉庫的特點
1．數據倉庫的數據是面向主題的
與傳統數據庫面向應用進行數據組織的特點相對應，數據倉庫中的數據是面向主題進行組織的。什麽是主題呢？首先，主題是一個抽象的概念，是較高層次上企業信息系統中的數據綜合、歸類並進行分析利用的抽象。在邏輯意義上，它是對應企業中某一宏觀分析領域所涉及的分析對象。
2. 數據倉庫的數據是集成的
數據倉庫的數據是從原有的分散的數據庫數據抽取來的。操作型數據與DSS分析型數據之間差別甚大。第一，數據倉庫的每一個主題所對應的源數據在原有的各分散數據庫中有許多重復和不一致的地方，且來源於不同的聯機系統的數據都和不同的應用邏輯捆綁在一起；第二，數據倉庫中的綜合數據不能從原有的數據庫系統直接得到。因此在數據進入數據倉庫之前，必然要經過統一與綜合，這一步是數據倉庫建設中最關鍵、最復雜的一步，所要完成的工作有：
（1）要統一源數據中所有矛盾之處，如字段的同名異義、異名同義、單位不統一、字長不一致，等等。
（2）進行數據綜合和計算。數據倉庫中的數據綜合工作可以在從原有數據庫抽取 數據時生成，但許多是在數據倉庫內部生成的，即進入數據倉庫以後進行綜合生成的。
3. 數據倉庫的數據是不可更新的
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一般情況下並不進行修改操作。數據倉庫的數據反映的是一段相當長的時間內歷史數據的內容，是不同時點的數據庫快照的集合，以及基於這些快照進行統計、綜合和重組的導出數據，而不是聯機處理的數據。數據庫中進行聯機處理的數據經過集成輸入到數據倉庫中，一旦數據倉庫存放的數據已經超過數據倉庫的數據存儲期限，這些數據將從當前的數據倉庫中刪去。因為數據倉庫只進行數據查詢操作，所以數據倉庫管理系統相比數據庫管理系統而言要簡單得多。數據庫管理系統中許多技術難點，如完整性保護、並發控制等等，在數據倉庫的管理中幾乎可以省去。但是由於數據倉庫的查詢數據量往往很大，所以就對數據查詢提出了更高的要求，它要求采用各種復雜的索引技術；同時由於數據倉庫面向的是商業企業的高層管理者，他們會對數據查詢的界面友好性和數據表示提出更高的要求。
4. 數據倉庫的數據是隨時間不斷變化的
數據倉庫中的數據不可更新是針對應用來說的，也就是說，數據倉庫的用戶進行分析處理時是不進行數據更新操作的。但並不是說，在從數據集成輸入數據倉庫開始到最終被刪除的整個數據生存周期中，所有的數據倉庫數據都是永遠不變的。
數據倉庫的數據是隨時間的變化而不斷變化的，這是數據倉庫數據的第四個特征。這一特征表現在以下3方面：
（1）數據倉庫隨時間變化不斷增加新的數據內容。數據倉庫系統必須不斷捕捉OLTP數據庫中變化的數據，追加到數據倉庫中去，也就是要不斷地生成OLTP數據庫的快照，經統一集成後增加到數據倉庫中去；但對於確實不再變化的數據庫快照，如果捕捉到新的變化數據，則只生成一個新的數據庫快照增加進去，而不會對原有的數據庫快照進行修改。
（2）數據倉庫隨時間變化不斷刪去舊的數據內容。數據倉庫的數據也有存儲期限，一旦超過了這一期限，過期數據就要被刪除。只是數據倉庫內的數據時限要遠遠長於操作型環境中的數據時限。在操作型環境中一般只保存有60~90天的數據，而在數據倉庫中則需要保存較長時限的數據（如5~10年），以適應DSS進行趨勢分析的要求。
（3）數據倉庫中包含有大量的綜合數據，這些綜合數據中很多跟時間有關，如數據經常按照時間段進行綜合，或隔一定的時間片進行抽樣等等。這些數據要隨著時間的變化不斷地進行重新綜合。因此，數據倉庫的數據特征都包含時間項，以標明數據的歷史時期。
更多相關的特點與介紹，參考百度百科：https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93/381916?fr=aladdin
網友博文：http://student-lp.iteye.com/blog/2183992
三、發展歷程
參考上文百度百科
四、數據倉庫與數據庫區別
數據倉庫和數據庫的不同：數據庫生產系統主要是面向應用的、事物型的數據處理，一般來說具有實時性較高，數據檢索量較小，普通用戶的數量較大等特點。而數據倉庫系統主要面向主題的、分析型的數據處理，具有實時性要求不高，數據檢索量較大，主要針對特殊的用戶群體，用戶數量較小的特點。其中事務型和分析型處理數據是有區別的：
- 事務型處理數據一般來說對性能的要求較為嚴格，數據是事務驅動的，主要面向應用，存儲的一般都是即時性、細節性的數據，數據是可更新的。
- 分析型處理數據一般來說對性能要求不高，數據是分析驅動的，主要面向決策分析，存儲的一般都是歷史、匯總性的數據，數據一般不會更新。
【數據倉庫】——數據倉庫概念篇