"深入了解数据仓库：入门介绍与特征分析"

数据仓库入门介绍 数据仓库是在决策需求的驱动下产生与发展起来的技术。传统的操作型数据库无法满足决策支持系统对数据库系统的要求，因此专为决策服务而设计的数据库系统被称为数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库的定义可以追溯到1992年W.H.Inmon出版的《Building the Data Warehouse》一书，他被誉为“数据仓库之父”。Inmon对数据仓库的定义是：“数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、持久的数据集合”。 数据仓库具有以下特征：首先，数据仓库是面向主题的。这意味着数据仓库的数据是按照主题进行组织和存储的，而不是按照应用系统或者业务处理流程进行组织。这使得用户可以从不同的角度来分析和理解数据。 其次，数据仓库是集成的。数据仓库通过将来自不同源系统的数据进行整合和转换，创造了一个统一的视图，为用户提供了一致和可信的数据。 第三，数据仓库是稳定/非易失性的。数据仓库中的数据是经过历史数据的稳定和保留的，不会随着时间的推移而被删除或更改。这使得用户可以进行时间跨度的分析和比较。 第四，数据仓库是随时间变化的。数据仓库记录了数据随时间的变化，包括历史数据和当前数据。这使得用户可以进行趋势分析和预测。 最后，数据仓库是信息的概括和聚集。数据仓库不仅包含详细的原始数据，还包含基于原始数据进行概括和聚集的信息。这使得用户可以获得更高层次的分析结果和洞察。 在数据仓库中，数据的组织也是非常重要的。数据仓库中的数据可以按照不同的粒度进行组织，粒度指的是数据的细节程度。粒度较细的数据可以提供更详细和具体的信息，适合进行低层次的分析和查询；而粒度较粗的数据则可以提供更高层次的信息，适合进行高层次的分析和聚集。 总之，数据仓库是支持决策过程的数据库系统，具有面向主题、集成、稳定/非易失性、随时间变化和信息概括聚集的特征。数据仓库的数据组织可以根据粒度的不同进行灵活的调整。对于想要深入了解数据仓库的人来说，这些基本概念是必不可少的入门知识。