数据仓库简介
数据仓库概念
数据仓库，英文名称为 Data Warehouse ，可简写为 DW 或 DWH，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析报告和决策支持目的而创建。
数据仓库是数据库概念的升级。 从逻辑上理解， 数据库和数据仓库没有区别， 都是通过数据库软件实现的存放数据的地方， 只不过从数据量来说， 数据仓库要比数据库更庞大得多。 数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析， 辅助领导做决策。
数据库与数据仓库的区别
数据库主要用于事务处理，数据仓库主要用于数据分析、挖掘
数据库与数据仓库的本质区别是 OLTP 和 OLAP 的区别
OLTP（联机事务处理 on-line transaction processing）
OLTP 主要是执行基本的、日常的事务处理，比如数据库记录的增、删、改、查。比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。
OLTP 的特点一般有：
- 实时性要求高
- 数据量不是很大
- 跟业务系统紧密关联
- 并发性要求高
- 数据一致性要求高
OLAP（ 联机分析处理 OLAP On-Line Analytical Processing ）
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态的报表系统。
OLAP 的特点一般有：
- 处理的是历史数据
- 实时性要求不是很高
- 数据量大
- 与业务系统关联不大，更多用于提供数据分析和决策支持
数据仓库比较流行的有：Oracle、Db2、Teradata(商业数据仓库业界老大)、Hive 等
ETL
ELT 的概念
ETL 这个术语来源于数据仓库，ETL 指的是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。ETL 的目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
ETL是 BI 项目重要的一个环节。 通常情况下，在 BI 项目中 ETL 会花掉整个项目至少 1/3 的时间,ETL 设计的好坏直接关接到 BI 项目的成败
BI 即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。
ETL 的设计分三部分：数据抽取(extract)、数据的清洗转换(transform)、数据的加载（load）
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数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到 ODS(Operational Data Store，操作型数据存储，即一种常被用作数据仓库临时区域的数据库) 中，这个过程也可以做一些简单的数据的清洗和转换。在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高 ETL 的运行效率。
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ETL 三个部分中，花费时间最长的是 “T”(Transform，清洗、转换) 的部分，一般情况下这部分工作量是整个 ETL 的2/3。
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数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入 DW(Data Warehousing，数据仓库) 中去。
ETL 的实现有多种方法，常用的有三种
- 借助 ETL 工具(如 Oracle的 OWB、SQL Server 2000 的 DTS、SQL Server2005 的 SSIS 服务、Informatic 等) 实现
- 使用 SQL 方式实现
- ETL 工具和 SQL 相结合
前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起 ETL 工程，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL 的方法优点是灵活，提高 ETL 运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高 ETL 的开发速度和效率。
