数据仓库
1. 数据仓库的基本概念
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。**数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。**它处于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。
我们不生产任何数据，我们只是数据的搬运工。
2. 数据仓库的主要特征
数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant）数据集合，用以支持管理决策。
3. 数据仓库与数据库区别
数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。
- 操作型处理，叫联机事务处理OLTP （On-Line Transaction Processing），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。
- 分析型处理，叫联机分析处理OLAP （On-Line Analytical Processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。
- 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
- 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
- 数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的User表，记录用户名、密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。
- 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记账。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
4. 数据仓库分层架构
5. 数据仓库元数据管理
