数据仓库与OLAP技术概览：从OLTP到决策支持

"OLTP与OLAP-第3章 数据仓库" 在信息技术领域，OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）是两种不同的数据处理方式，它们各自服务于不同的业务需求。OLTP系统主要用于日常事务处理，如银行的储蓄系统，其特点是响应时间快，能够处理大量并发用户，并且依赖于索引来优化查询性能。这些系统的设计目标是高效地执行插入、更新和删除等操作，以支持企业的日常运营。 数据仓库则是为了解决OLTP系统在数据分析和决策支持方面的局限性而诞生的。它是一个专门用于报告和数据分析的系统，通常包含从多个源系统集成的历史数据，经过清洗和转换，以提供一致、准确、完整的全局视图。数据仓库的产生是为了应对"蜘蛛网"问题，即不同系统间的数据模型、定义、质量和一致性问题，通过提供一个统一的平台来整合这些数据，使得决策者可以进行深入、全面的分析。 数据仓库的核心特点包括： 1. 全局视图：数据仓库提供了一个统一的数据视图，涵盖所有相关的业务领域，确保数据的一致性和完整性。 2. 面向分析：不同于OLTP系统的操作性，数据仓库设计的目标是支持复杂的分析查询，通常采用星型或雪花型多维数据模型，便于进行多角度的钻取、切片和 dice等操作。 3. 数据组织：数据仓库中的数据往往按时间序列组织，保留历史数据，以便进行趋势分析和比较。 4. 数据集成：数据仓库从多个异构源系统抽取、转换和加载（ETL过程）数据，消除数据冗余，提高数据质量。 5. 性能优化：为了加快分析速度，数据仓库通常采用列式存储、数据压缩和索引优化等技术。 6. 非易失性：数据仓库的数据通常不易被修改，一旦加载，主要关注查询和分析，而不是数据更新。 7. OLAP支持：OLAP工具与数据仓库紧密配合，提供快速的多维数据分析能力，支持决策者进行即席查询和深度探索。 从数据仓库到数据挖掘，这是一个自然的发展过程。数据仓库提供了海量的结构化数据，而数据挖掘则是在这些数据中发现隐藏模式、知识和洞察的手段。数据挖掘技术，如关联规则学习、聚类、分类和预测，可以帮助企业发现潜在的商业价值，驱动战略决策。 OLTP和OLAP是互补的系统，OLTP关注日常操作的效率，而OLAP和数据仓库专注于为企业提供深度分析和决策支持。数据仓库技术的发展极大地推动了大数据时代的数据分析能力，使得企业能够更好地理解和利用他们的数据资产。