《解析数据仓库：特点之外的思考》
一、数据仓库的特点
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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。
1、面向主题
- 数据仓库围绕着特定的主题进行组织，如销售主题、客户主题等，它与传统的操作型数据库不同，操作型数据库是面向应用的，主要处理日常事务，在操作型数据库中，订单处理系统关注订单的创建、修改、删除等操作，而在数据仓库中，以销售为主题的数据仓库会整合与销售相关的各种数据，包括订单数据、客户购买历史、销售渠道信息等，从多个角度分析销售业绩、趋势等。
2、集成性
- 数据仓库中的数据来自多个数据源，这些数据源可能包括不同的业务系统、外部数据等，一家企业的数据仓库可能需要整合来自其内部的ERP系统、CRM系统以及从市场调研公司获取的外部市场数据，在集成过程中，需要解决数据格式不一致、编码差异、语义不同等问题，不同系统中对客户性别的编码可能不同，有的用“M”和“F”，有的用“1”和“0”，数据仓库需要将这些数据转换为统一的格式，以便进行准确的分析。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析，不像操作型数据库那样频繁地进行更新操作，一旦数据进入数据仓库，它相对稳定，主要进行数据的追加操作，历史销售数据一旦被加载到数据仓库中，不会被随意修改，随着时间的推移，会定期将新的销售数据追加到数据仓库中，以保持数据的完整性和及时性。
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4、反映历史变化
- 数据仓库能够保存不同时间点的数据，从而可以分析数据随时间的变化趋势，通过存储多年的销售数据，可以分析出某个产品的销售季节性波动、逐年的销售增长或下降趋势等，企业可以利用这些历史数据进行预测分析，如根据过去的销售趋势预测未来的销售量，以便制定生产计划和营销策略。
二、数据仓库特点不包括的内容
1、实时性操作
- 数据仓库并不擅长进行实时性的操作处理，虽然在现代数据仓库技术中有一些改进以提高数据的及时性，但它与专门的实时数据库系统有很大区别，实时数据库系统主要用于对实时性要求极高的场景，如工业自动化中的实时监控和控制系统，在这些系统中，数据的处理必须在极短的时间内完成，例如在电力系统的实时监控中，一旦发生故障，需要立即进行处理，而数据仓库的构建目的主要是为了分析大量的历史数据和相对稳定的数据，数据的更新和查询响应时间通常以分钟、小时甚至天为单位，无法满足秒级以下的实时操作需求。
2、事务处理能力
- 数据仓库不具备强大的事务处理能力，事务处理是操作型数据库的核心功能之一，它需要保证数据的一致性、原子性、隔离性和持久性（ACID特性），在银行的核心业务系统中，当进行转账操作时，必须确保从一个账户扣除的金额准确无误地添加到另一个账户，同时在系统出现故障时能够恢复到正确的状态，而数据仓库主要关注的是数据的分析和查询，它不需要像操作型数据库那样严格的事务处理机制，数据仓库中的数据加载过程虽然也需要保证数据的准确性，但它是一种批量处理的方式，与操作型数据库中的事务处理在目的和实现方式上有很大不同。
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3、对细粒度操作的支持
- 数据仓库通常不侧重于细粒度的操作，操作型数据库往往需要处理单个记录或少量记录的操作，如在库存管理系统中，需要精确地更新每一个产品的库存数量，而数据仓库是从宏观角度对大量数据进行分析，它关注的是汇总数据、趋势数据等，在分析销售数据时，数据仓库更关注的是各个地区的总销售额、不同产品类别的销售占比等汇总性信息，而不是单个销售订单的具体细节（除非是为了追溯某个特定问题而进行深入挖掘，但这不是其常规操作），这种对细粒度操作的不侧重也是由其主要用于决策支持而非日常操作管理的目的所决定的。
4、高度动态的数据结构
- 数据仓库的数据结构相对固定，不像一些新兴的数据库（如NoSQL数据库中的文档数据库等）具有高度动态的数据结构，在数据仓库中，数据模型一旦确定，通常是基于星型模型、雪花模型等相对稳定的结构进行构建，这是因为数据仓库的主要目的是为了方便分析人员进行数据查询和分析，如果数据结构过于动态，会增加分析的复杂性和不确定性，而在一些互联网应用中，例如内容管理系统可能需要高度动态的数据结构来适应不同类型的内容存储和管理需求，但这与数据仓库的设计理念背道而驰。
理解数据仓库的特点以及明确其不包括的内容，有助于企业在构建和使用数据仓库时，合理规划其功能和应用场景，避免不恰当的期望和使用方式。
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