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数据仓库相信大家在学习数据库架构的时候应该都接触过相关的概念和技术知识的吧，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，数据仓库的概念与特点分析。

数据库的大规模应用，使得信息行业的数据爆炸式的增长，为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用OLAP来为决策者进行分析，探究一些深层次的关系和信息。但很显然，不同的数据库之间根本做不到数据共享，就算同一家数据库公司，数据库之间的集成也存在非常大的挑战(主要的问题是庞大的数据如何有效合并、存储)。

对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解：

先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

我们可以不用管这个定义，简单的理解，其实就是我们为了进行OLAP，把分布在各个散落独立的数据库孤岛整合在了一个数据结构里面，称之为数据仓库。

这个数据仓库在技术上是怎么建立的读者朋友们并不需要关心，但是我们要知道，原来各个数据孤岛中的数据，可能会在物理位置(比如沃尔玛在各个州可能都有自己的数据中心)、存储格式(比如月份是数值类型，但但天气可能是字符类型)、商业平台(不同数据库可能用的是Oracle数据库，有的是微软SQLServer数据库)、编写的语言(Java或者Scale等)等等各个方面完全不同，数据仓库要做的工作就是将他们按照所需要的格式提取出来，再进行必要的转换(统一数据格式)、清洗(去掉无效或者不需要的数据)等，后装载进数据仓库(我们所说的ETL工具就是用来干这个的)。这样，拿我们上面红牛的例子来说，所有的信息就统一放在了数据仓库中了。

自从数据仓库出现之后，信息产业就开始从以关系型数据库为基础的运营式系统慢慢向决策支持系统发展。这个决策支持系统，其实就是我们现在说的商务智能(BusinessIntelligence)即BI。

可以这么说，数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，数据仓库和OLAP互相促进发展，进一步驱动了商务智能的成熟，但真正将商务智能赋予“智能”的，正是我们现在热谈的下一代技术：数据挖掘。

数据仓库特点

面向主题

面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。操作型数据库是为了支撑各种业务而建立，而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立;所谓主题：是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等;所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。

集成性

集成性是指数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起;具体来说，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

企业范围

数据仓库内的数据是面向公司全局的。比如某个主题域为成本，则全公司和成本有关的信息都会被汇集进来;

历史性

较之操作型数据库，数据仓库的时间跨度通常比较长。前者通常保存几个月，后者可能几年甚至几十年;

时变性

时变性是指数据仓库包含来自其时间范围不同时间段的数据快照。有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告;

数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

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