数据仓库基础：从数据库到数据集市

"数据仓库导论" 数据仓库是信息技术领域中的一个重要概念，它与传统的数据库有着显著的区别。在计算机应用的早期，数据主要保存在文件系统中，通过文件管理系统实现共享，但这种方式存在数据冗余和共享困难的问题。随着技术的发展，数据库应运而生，消除了数据冗余，确保数据的完整性和一致性，提升了安全性。 然而，数据库主要用于在线事务处理（OLTP），其设计主要是为了支持日常业务操作，而非数据分析。数据仓库则专注于数据分析和决策支持，它是面向主题的，这意味着数据按照业务的关键领域（如客户、产品、销售）进行组织，而不是按照具体的应用系统。数据仓库中的数据来自多个源头，经过整合后形成一个统一视图，减少了数据冗余。此外，数据仓库的数据具有时间属性，反映的是过去的某个时间点或时间段的状态，因此数据通常是稳定的，更新频率较低。 数据集市是数据仓库的一种特殊形式，它是企业数据的一个子集，专注于特定主题或部门的需求。数据集市可以直接建立，也可以基于现有的数据仓库构建。虽然数据集市在局部提供高效服务，但多个数据集市无法完全替代数据仓库，因为这可能导致数据冗余、不一致和管理复杂性增加。 数据仓库的构建有两种主要方式：自顶向下，从企业全局视角规划；自底向上，从小规模需求出发逐渐扩展。在实际应用中，可能会出现“蜘蛛网”问题，即数据的多副本和无序复制，这需要谨慎管理和控制。 数据仓库的架构有多种，包括两层结构和三层结构。两层结构主要包括前端工具和后端的数据存储，而三层结构则加入了中间的OLAP服务器，以提高查询性能和分析能力。数据仓库的总体参考框架提供了更全面的视角，包括数据源、数据清洗、数据存储、数据访问以及各种工具和应用。 数据仓库是为了解决传统数据库在决策支持方面的不足而诞生的，它通过集成和组织企业数据，为管理层提供了一个高效、稳定、一致的分析平台。数据集市作为数据仓库的补充，满足了局部和特定领域的快速分析需求。理解数据仓库及其相关概念对于理解和构建高效的企业信息系统至关重要。