"数据仓库基础知识：从传统数据库到数据仓库"

数据仓库是一个存储大量数据并支持决策制定的系统。从传统数据库到数据仓库的发展是与市场竞争的加剧和信息系统用户需求的改变密切相关的。传统数据库系统主要用于处理每天的事务数据，而数据仓库则更注重将日常业务处理中收集到的数据转化为具有商业价值的信息，以支持管理决策。传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求存在不匹配之处，导致了数据仓库的需求和发展。在传统的事务处理环境中，存在着事务处理和分析处理的性能特性不同、数据集成问题、历史数据问题等种种不适宜于决策支持应用的问题。因此，数据仓库作为将操作型环境和分析型环境分离的解决方案，可以从根本上解决日常生活中遇到的数据集成、动态集成、历史数据和数据综合等问题。通过数据仓库系统，超市可以更好地管理商品布局以增加销售额，保险公司能更好地了解客户需求以提供更好的服务。 数据仓库的定义及基本特性是数据仓库基础知识中的重要内容。数据仓库是一个总体概念，它包括了所有用于支持决策制定的技术、工具和方法。数据仓库的基本特性包括主题导向、集成性、时间一致性、非易失性和稳定性。主题导向意味着数据仓库以主题为中心，而不是以应用为中心。集成性确保了数据仓库中的数据是来自不同来源的，且是经过整合的。时间一致性指的是数据仓库中的数据是具有历史变化的，可以支持用户进行历史数据的查询和分析。非易失性保证了数据仓库中的数据不会被短期内或意外情况下的删除和修改。稳定性确保了数据仓库应用和数据结构的稳定性和持续性。 数据仓库与决策支持系统是紧密相关的。数据仓库是决策支持系统的基础，决策支持系统则是数据仓库的应用。数据仓库的主要功能是支持决策制定，而决策支持系统的主要目标就是对决策制定过程的支持。数据仓库可以提供大量的数据作为决策支持系统的输入，而决策支持系统可以帮助用户分析并利用数据仓库中的数据做出决策。因此，数据仓库与决策支持系统紧密合作，共同为企业决策制定提供支持。 数据仓库体系结构是数据仓库基础知识中的重要内容。它包括了数据源层、数据存储层、数据处理层、元数据层和用户接口层。数据源层是数据仓库的数据来源，可以是关系数据库、文件系统、外部数据等。数据存储层是数据仓库存储数据的地方，通常使用多维数据库或数据存储器。数据处理层主要负责数据的提取、转换和加载等工作。元数据层包括了所有数据仓库中的元数据信息。用户接口层则提供了用户对数据仓库的访问接口。 数据仓库相关概念是数据仓库基础知识中的重要内容，包括了OLTP、OLAP、数据仓库建模、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等。OLTP是指在线事务处理系统，用于日常的事务处理。OLAP是指在线分析处理系统，用于对数据进行分析和查询。数据仓库建模是指对数据仓库中的数据进行建模和设计。数据清洗是指对数据进行清洗和整理，以保证数据质量和准确性。数据挖掘是指对数据进行挖掘和分析，以发现数据中的有价值信息。数据可视化是指将数据呈现为可视化的形式，以方便用户理解和分析数据。 综上所述，数据仓库作为一个支持决策制定的系统，包含了从传统数据库到数据仓库的发展历程、数据仓库的定义及基本特性、数据仓库与决策支持系统的关系、数据仓库体系结构和数据仓库的相关概念。数据仓库不仅可以帮助企业更好地应对市场竞争，也能帮助企业更好地满足用户的信息需求，帮助用户更好地做出决策。因此，数据仓库在当今信息化社会中扮演着重要的角色，也越来越受到企业和用户的重视和关注。