整理了一些概念，便于自己查询和理解
【乱七八糟的概念】
1、Ad-Hoc Query（即席查询）
即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是由用户自定义查询条件的。
在数据仓库领域有一个概念叫Ad hoc queries，中文一般翻译为“即席查询”。即席查询是指那些用户在使用系统时，根据自己当时的需求定义的查询。即席查询生成的方式很多，最常见的就是使用即席查询工具。一般的数据展现工具都会提供即席查询的功能。通常的方式是，将数据仓库中的维度表和事实表映射到语义层，用户可以通过语义层选择表，建立表间的关联，最终生成SQL语句。即席查询与通常查询从SQL语句上来说，并没有本质的差别。它们之间的差别在于，通常的查询在系统设计和实施时是已知的，所有我们可以在系统实施时通过建立索引、分区等技术来优化这些查询，使这些查询的效率很高。而即席查询是用户在使用时临时生产的，系统无法预先优化这些查询，所以即席查询也是评估数据仓库的一个重要指标。即席查询的位置通常是在关系型的数据仓库中，即在EDW或者ROLAP中。多维数据库有自己的存储方式，对即席查询和通常查询没有区别。在一个数据仓库系统中，即席查询使用的越多，对数据仓库的要求就越高，对数据模型的对称性的要求也越高。对称性的数据模型对所有的查询都是相同的，这也是维度建模的一个优点。
（Stack Overflow上的一个问题，帮助理解：点击打开链接）
2、ETL cycle
Extract, Transform, Load (ETL) is the process of gathering data from an unlimited number of sources, organizing it together, and centralizing it into a single repository.
这个概念最早起源于20世纪70年代，从那以后一直是一个值得信赖的过程，用于从现有格式中获取数据，进行更改以便为重定位做好准备，并将其置于新的数据库中。 但是，远非一刀切的科学，智能ETL必须针对每个企业的需求进行高度定制。 下面是ETL的三个阶段，它如何应用于业务，以及用于简化过程的流行工具。
今天，企业比以往任何时候都更多地收集来自不同来源的数据并用它来做出决策。数据仓库概念获得了普及，因为它提供了一个中心位置，用于摄取，分类和存储所有这些信息，并将其转换为可用的商业智能信息。
基于ETL的数据仓库成为生成商业智能的标准，可与营销，销售，客户服务和其他传统团队部门等各个部门进行交互式协作，因此企业可以响应客户并更好地了解其业务。（来源于：点击打开链接）
3、
【有趣的东西】
1、WTFPL（Do What The Fuck You Want To Public License，中文译名：你他妈的想干嘛就干嘛公共许可证）是一种不太常用的、极度放任的自由软件许可证。它的条款基本等同于贡献到公有领域。
2、
不定期更新。。。