《数据仓库：定义、特点及其与传统数据库的区别》
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一、数据仓库的定义
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）、反映历史变化的数据集合（Time - Variant），用于支持管理决策。
1、面向主题
- 数据仓库围绕着企业的各个主题域进行组织，在零售企业中，可能有“销售”“库存”“顾客”等主题，与传统数据库不同，传统数据库是按照应用系统的功能需求来组织数据，如订单处理系统按照订单的录入、处理、发货等功能流程来存储数据，而数据仓库中的销售主题数据会将与销售相关的来自不同数据源（如线上销售系统、线下门店销售系统）的数据整合在一起，从整体的销售角度进行分析，如分析不同地区、不同时间段、不同产品类别的销售趋势等。
2、集成
- 数据仓库中的数据来自多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统（如ERP、CRM等），也可能包括外部数据源（如市场调研数据），在集成过程中，需要对数据进行清洗、转换和加载（ETL），不同数据源中的日期格式可能不同，有的是“yyyy - mm - dd”，有的是“mm/dd/yyyy”，在集成到数据仓库时，需要将其统一为一种格式，对于数据的编码也需要统一，如产品编码在不同系统中可能存在差异，需要将其转换为数据仓库中的统一编码体系。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析目的，一旦数据进入数据仓库，通常不会像在传统数据库中那样频繁地进行修改、删除等操作，企业的销售历史数据，一旦记录到数据仓库中，就成为一种事实依据，用于分析销售趋势、季节性波动等，这与传统数据库中的操作型数据不同，操作型数据库需要实时处理业务操作，如更新库存数量、修改客户订单状态等。
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4、反映历史变化
- 数据仓库会保存数据的历史版本，这使得企业能够分析数据随时间的变化情况，企业可以查看过去几年中产品价格的波动情况，分析价格变化对销售业绩的影响，通过记录不同时间点的数据状态，数据仓库能够支持趋势分析、同比和环比分析等决策支持功能。
二、数据仓库与传统数据库的主要区别
1、数据结构与组织
- 传统数据库通常是按照规范化的范式（如第三范式）来设计结构，以减少数据冗余，提高数据的一致性和更新效率，在关系型数据库中，一个订单表可能会将订单信息与客户信息通过外键关联起来，客户的基本信息单独存放在客户表中，而数据仓库为了便于分析，可能会采用星型模型或雪花模型等多维数据模型，在星型模型中，以一个事实表（如销售事实表）为中心，周围连接着多个维度表（如时间维度表、产品维度表、客户维度表等），这种结构更适合于进行数据查询和分析，尤其是在进行多维度的数据分析时，如分析不同时间、不同产品、不同客户群体的销售情况。
2、数据目的
- 传统数据库主要用于支持企业的日常业务运营，如处理交易、管理库存、记录客户信息等，银行的核心业务数据库需要实时处理客户的存款、取款、转账等交易操作，而数据仓库的目的是为企业的决策支持提供数据基础，通过对大量历史数据和整合数据的分析，帮助企业管理层做出战略决策，如市场拓展决策、产品研发决策等。
3、数据更新频率
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- 传统数据库中的数据更新非常频繁，随着业务操作的进行实时或接近实时地更新数据，电商平台的订单数据库，每当有新订单生成、订单状态发生改变时，数据库中的相关记录就会立即更新，而数据仓库的数据更新频率相对较低，通常是按照一定的周期（如每天、每周或每月）进行数据的抽取、转换和加载，这是因为数据仓库主要关注历史数据的积累和分析，不需要像传统数据库那样对实时性要求很高。
4、数据量与性能要求
- 传统数据库虽然也可能存储大量数据，但数据仓库往往存储海量的历史数据，随着企业业务的不断发展，数据仓库的数据量会持续增长，在性能方面，传统数据库重点关注事务处理的性能，如快速响应业务操作请求、保证数据的一致性等，而数据仓库更关注数据查询和分析的性能，需要能够快速地对大量数据进行复杂的查询操作，如进行多表连接、数据汇总、分组等操作，为了提高性能，数据仓库通常会采用一些特殊的技术，如数据分区、索引优化等。
5、用户群体
- 传统数据库的用户主要是企业内部的业务操作人员，如收银员、仓库管理员、客服人员等，他们使用数据库系统来完成日常的业务操作，而数据仓库的用户主要是企业的管理人员、数据分析人员和业务分析师等，他们通过对数据仓库中的数据进行分析，为企业的决策提供支持，企业的市场经理可能会从数据仓库中获取市场销售数据和客户数据，分析市场趋势，制定市场营销策略。
数据仓库在定义、结构、功能和用户群体等方面与传统数据库存在着明显的区别，它为企业的决策支持提供了独特而强大的数据基础。
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