数据仓库的介绍(数据仓库和数据库的区别)

数据仓库的介绍 

一、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。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

 

 

 

二、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）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，用以支持管理决策。

 

1.主题性

不同于传统数据库对应于某一个或多个项目，数据仓库根据使用者实际需求，将不同数据源的数据在一个较高的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某一主题来组织。

这里的主题怎么来理解呢？比如对于城市，“天气湿度分析”就是一个主题，对于淘宝，“用户点击行为分析”就是一个主题。

 

2.集成性

数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来自不同的数据源，存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。

 

3.稳定性

数据仓库中保存的数据是一系列历史快照，不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。这里说明一点，数据仓库基本上是不许允许用户进行修改，删除操作的。大多数的场景是用来查询分析数据。

 

4.时变性

数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。这和稳定特点并不矛盾。

 

三、数据仓库与数据库区别

 

1、数据库

数据库是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，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。

 

 ​​​​​​​2、数据仓库

数据仓库一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策，又被称为联机分析处理 OLAP（On-Line Analytical Processing）。

首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。

 

​​​​​​​3、两者区别

• 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

按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。

 

 

数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。

• 源数据层（ODS）: 操作性数据(Operational Data Store) ，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，而且ODS的数据周期一般比较短。ODS的数据为后一步的数据处理做准备。
• 数据仓库层（DW）：数据仓库(Data Warehouse)，是数据的归宿，这里保持这所有的从ODS到来的数据，并长期报错，而且这些数据不会被修改,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。
• 数据应用层（DA）：数据应用(Data Application),为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据，该数据面向应用。如根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。

 

​​​​​​​5、数据仓库之ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL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，目的是将企业中分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起。

ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。