【摘要】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

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（Non.Volatile）、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，所进行的主要操作是查询和分析，供决策分析使用，所以其修改和删除操作很少，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。