数据仓库技术名词解释以定义、背景、应用场景等形式呈现，深入解析其概念、原理、架构、工具及在各行业中的应用，帮助读者全面理解数据仓库技术及其重要性。
本文目录导读：
在信息化时代，数据仓库技术已成为企业信息化建设的重要组成部分，数据仓库作为数据管理、分析和决策支持的基石，其相关技术名词繁多，本文将深入解析数据仓库技术名词，帮助读者全面了解数据仓库领域的专业知识。
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数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，它通过从多个源系统中提取数据，经过清洗、转换、加载等过程，形成统一的数据模型，为用户提供高质量的数据支持。
二、数据仓库分层（Data Warehouse Layering）
数据仓库分层是指将数据仓库划分为多个层次，以便于数据管理、分析和查询，常见的数据仓库分层包括：
1、数据源层（Data Source Layer）：存储原始数据，如数据库、日志文件等。
2、数据集成层（Data Integration Layer）：负责数据的清洗、转换、加载等操作，形成统一的数据模型。
3、数据模型层（Data Model Layer）：提供数据仓库的逻辑视图，包括事实表、维度表等。
4、应用访问层（Application Access Layer）：为用户提供数据查询、分析和报告等功能。
三、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库中数据集成层的核心技术，包括以下三个步骤：
1、提取（Extract）：从数据源中抽取数据。
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2、转换（Transform）：对抽取的数据进行清洗、转换等操作。
3、加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中。
数据模型（Data Model）
数据模型是数据仓库的核心，它将业务逻辑转化为数据库结构，常见的数据模型包括：
1、星型模型（Star Schema）：以事实表为中心，维度表围绕事实表展开。
2、雪花模型（Snowflake Schema）：星型模型的变体，将维度表进一步规范化。
3、事实表（Fact Table）：存储业务事件发生的事实数据，如销售额、订单数量等。
4、维度表（Dimension Table）：描述业务事件的属性，如时间、地区、产品等。
五、数据仓库查询语言（Data Warehouse Query Language）
数据仓库查询语言用于查询和分析数据仓库中的数据，常见的数据仓库查询语言包括：
1、SQL（Structured Query Language）：关系型数据库的查询语言，适用于数据仓库。
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2、MDX（Multidimensional Expressions）：多维数据分析查询语言，适用于多维数据模型。
3、DAX（Data Analysis Expressions）：Power BI等数据分析工具的查询语言。
六、数据仓库工具（Data Warehouse Tools）
数据仓库工具用于数据仓库的开发、管理和维护，常见的数据仓库工具包括：
1、ETL工具：如Informatica、Talend等。
2、数据建模工具：如ERwin、PowerDesigner等。
3、数据分析工具：如Tableau、Power BI等。
数据仓库技术名词众多，涉及数据源、数据集成、数据模型、查询语言和工具等多个方面，掌握这些技术名词有助于读者深入了解数据仓库领域，为企业信息化建设提供有力支持，在今后的工作中，我们还需不断学习、积累经验，提升自身在数据仓库领域的专业素养。
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