《解析数据仓库：其主要特点不包括的方面》
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一、数据仓库的主要特点概述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，它的主要特点包括面向主题、集成性、稳定性和反映历史变化。
1、面向主题
- 数据仓库围绕特定的主题组织数据，如销售主题、客户主题等，与传统的操作型数据库以业务流程为中心不同，它从分析决策的角度出发，将与主题相关的数据集中在一起，在销售主题下，会包含销售订单、销售渠道、客户购买行为等相关数据，方便进行销售业绩分析、市场趋势分析等。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源于多个数据源，如不同部门的数据库、文件系统等，在将这些数据集成到数据仓库时，需要进行数据清洗、转换和整合等操作，企业的销售部门可能使用一种数据格式记录销售数据，而财务部门的数据格式可能不同，数据仓库要将这些来自不同部门的数据统一格式、编码等，消除数据的不一致性，使数据能够准确地反映企业的整体运营状况。
3、稳定性
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- 数据仓库中的数据相对稳定，主要用于查询和分析，而不是频繁地更新，一旦数据进入数据仓库，除了定期的加载新数据和对历史数据的修正外，一般不会进行修改操作，这与操作型数据库的高频率更新（如实时的订单处理、库存更新等）形成对比，这种稳定性使得数据仓库能够为决策支持提供可靠的、一致的数据基础。
4、反映历史变化
- 数据仓库能够记录数据的历史变化情况，它通过时间戳等方式，保存不同时间点的数据状态，这对于分析趋势、进行历史数据对比等非常重要，企业可以通过分析多年来的销售数据变化，了解销售的季节性波动、产品的生命周期等，从而制定更有效的营销策略。
二、数据仓库主要特点不包括的方面
1、事务处理功能
- 数据仓库不侧重于事务处理，事务处理是操作型数据库的主要功能，例如在电子商务系统中，操作型数据库需要实时处理订单的创建、支付、发货等事务操作，保证数据的一致性和业务流程的顺利进行，而数据仓库主要是为了分析目的，不需要像操作型数据库那样快速响应事务请求，如果将事务处理功能强加给数据仓库，会影响其查询和分析性能，在一个大型零售企业的数据仓库中，如果要处理每一笔销售订单的实时更新（像操作型数据库那样），那么在进行复杂的销售数据分析（如按地区、按产品类别分析多年的销售趋势）时，会因为频繁的写入操作而导致查询速度大幅下降。
2、实时数据更新的即时性
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- 虽然数据仓库会定期更新数据，但它并不要求像操作型数据库那样的实时数据更新即时性，操作型数据库需要在业务事件发生的瞬间更新相关数据，如银行账户的余额变动，必须实时反映在数据库中，而数据仓库可能按天、周或月等周期更新数据，企业的市场部门在分析季度销售数据时，并不需要数据仓库中的数据实时更新，每天的数据变化可以在夜间批量加载到数据仓库中，这种相对滞后的更新方式不会影响决策分析的大局，反而有利于数据的整合和处理效率。
3、面向应用程序的设计
- 操作型数据库是面向应用程序设计的，它的结构和功能主要是为了满足特定业务应用程序的需求，如企业资源计划（ERP）系统中的数据库是为了支持ERP软件的各个模块（如采购、生产、销售等）的运行，而数据仓库是面向分析需求设计的，它的结构是为了方便数据的分析和挖掘，如果按照面向应用程序的方式设计数据仓库，会导致数据的组织不利于分析，例如可能会将与不同分析主题相关的数据分散在各个应用程序相关的结构中，增加了数据分析的难度。
4、细粒度的操作控制
- 操作型数据库需要对数据进行细粒度的操作控制，如对不同用户的权限进行精确到每一行、每一列的控制，以确保数据的安全性和完整性，在数据仓库中，虽然也有数据安全的要求，但并不需要如此细粒度的操作控制，数据仓库的用户主要是企业内部的分析人员和管理人员，他们更关注的是对数据的整体访问和分析能力，在一个企业的数据仓库中，可能只需要区分不同部门（如销售部门、市场部门）的访问权限，而不需要像操作型数据库那样对每个员工的每一个数据操作进行详细的权限控制。
数据仓库有着区别于其他数据管理系统的独特特点，明确其主要特点不包括的方面有助于更好地理解和构建数据仓库，使其在企业的决策支持中发挥最大的作用。
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