《解析数据仓库：探究其特点与不包括的部分》
一、数据仓库的概念与主要特点
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。
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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，会将与销售相关的客户信息、产品信息、销售时间、销售地点等数据整合在一起，这与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要是面向事务处理，例如在线交易系统中的订单处理、库存管理等事务操作，它关注的是单个业务操作的执行效率。
2、集成性
- 数据仓库的数据来自于多个数据源，这些数据源可能包括不同的业务系统、数据库、文件等，在将数据抽取到数据仓库的过程中，需要对数据进行清洗、转换和集成，不同业务系统中对于客户性别可能存在“男/女”“M/F”“1/0”等不同的表示方式，在集成到数据仓库时，需要统一转换为一种标准的表示形式。
3、相对稳定性
- 数据仓库中的数据主要是用于分析和决策支持，一旦数据进入数据仓库，一般不会进行频繁的修改操作，与操作型数据库中的数据不断被更新（如库存数量随着销售和进货实时变动）不同，数据仓库中的数据反映的是某个特定时间点或时间段的状态，例如每个月的销售汇总数据，在数据仓库中相对稳定，不会因为个别小的销售调整而立即改变。
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4、反映历史变化
- 数据仓库能够记录数据随时间的演变过程，它通过时间戳等方式保存不同时期的数据状态，以便进行趋势分析、历史数据挖掘等操作，可以分析过去几年某产品的销售趋势，找出销售旺季和淡季的规律，为企业的生产和营销策略调整提供依据。
二、数据仓库特点不包括的部分
1、实时事务处理能力
- 数据仓库不强调实时的事务处理，如在电商平台的订单处理系统中，每一笔订单的下单、支付、发货等操作需要实时处理，以确保业务流程的顺利进行，这种实时事务处理需要高度的并发控制和快速的数据更新能力，而数据仓库主要是对大量历史数据进行分析，虽然也可以进行近实时的数据分析，但它不是为了处理实时的业务事务而构建的，企业不会将数据仓库用于处理每一笔在线销售订单的实时支付确认，因为数据仓库的数据更新和查询机制是为了支持分析任务，而不是像操作型数据库那样快速响应实时业务操作。
2、高度的操作型数据结构依赖性
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- 操作型数据库的结构设计往往与特定的业务操作紧密相关，例如银行的储蓄业务系统，其数据库结构是为了高效地处理存款、取款、转账等操作而设计的，而数据仓库并不依赖于操作型数据的结构，数据仓库是从多个数据源抽取数据，然后按照主题重新组织数据，它可能会对数据进行重新建模，将来自不同结构的数据整合到以主题为中心的结构中，从人力资源管理系统、销售系统、生产系统等不同结构的数据库中抽取数据，构建以企业运营分析为主题的数据仓库，这个数据仓库的结构与各个源系统的操作型数据结构有很大区别。
3、对数据的细粒度即时更新
- 在操作型数据库中，数据的更新是即时的且细粒度的，在库存管理系统中，每一次货物的出入库都会立即更新库存数量这个细粒度的数据，数据仓库不具备这种细粒度即时更新的特点，数据仓库的数据更新通常是批量的、周期性的，它可能是每天、每周或每月从各个数据源抽取更新后的数据，然后进行整合，因为数据仓库的主要目的是提供对大量历史数据的综合分析，个别数据的即时细粒度更新对于其分析任务并不是关键的，而且频繁的细粒度更新会影响数据仓库的性能和数据一致性维护。
数据仓库有其独特的特点，同时也明确不包括一些与操作型数据库相关的特性，这有助于企业更好地理解和利用数据仓库进行决策支持。
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