‘壹’ 数据库和数据仓库的区别是什么
大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。主要负责日常操作。而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。
‘贰’ 数据仓库和数据库有什么区别和联系
简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，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，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
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，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。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帐。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”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。
“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。
“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的。
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案。
1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。
2.数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
‘叁’ 详解数据仓库和数据库的区别
数据仓库：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(数据)集合。
大数据：所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
传统数据库：一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
其实从三个定义，我们好像区别不大。
数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。
但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。
传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据，主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理的软件。大数据是根据map rerce范式构建的出局处理，存储的软件，主要用于OLAP是做分析处理。大数据和传统数据库，还有一个更大的区别在于，处理的数据量以及计算量的大小，当传统数据库，无法在人可以接受的短时间内计算出结果，那这个数据就叫大数据，需要使用到大数据技术处理。而数据仓库本质上是一种数据的处理方式，而不是一种基础软件，它可以依赖于传统数据库，也可以依赖大数据技术去构建。
可以参考这篇文章：数据仓库(2)数据仓库、大数据与传统数据库的区别 - 知乎 (hu.com)
‘肆’ 数据仓库与数据库有什么联系
数据库
★数据库发展阶段大致划分为如下几个阶段：
人工管理阶段；
文件系统阶段；
数据库系统阶段；
高级数据库阶段。
当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。
严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表20.6.3中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
· 数据库的优点
使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等等。此外，数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL，操作直观，使用灵活，编程方便，环境适应广泛(一般的十六位机，如IBM/PC/XT，国产长城0520等均可运行种软件)，数据处理能力极强。数据库在我国正得到愈来愈广泛的应用，必将成为经济管理的有力工具。
数据库是通过数据库管理系统(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)软件来实现数据的存储、管理与使用的dBASELL就是一种数据库管理系统软件。
· 数据库结构与数据库种类
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
1.数据结构模型
(1)数据结构
所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS＝(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS＝(D，R)，即一个数组。(2)数据结构种类
数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。本节只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。
目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。
2.层次、网状和关系数据库系统
(1)层次结构模型
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。例如图20.6.4是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。这种数据结构模型的一般结构见图20.6.5所示。
图20.6.4 高等学校的组织结构图 图20.6.5 层次结构模型
图20.6.5中，Ri(i＝1，2，…6)代表记录(即数据的集合)，其中R1就是根结点(如果Ri看成是一个家族，则R1就是祖先，它是R2、R3、R4的双亲，而R2、R3、R4互为兄弟)，R5、R6也是兄弟，且其双亲为R3。R2、R4、R5、R6又被称为叶结点(即无子女的结点)。这样，Ri(i＝1，2，…6)就组成了以R1为树根的一棵树，这就是一个层次数据结构模型。
按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)网状结构模型
在图20.6.6中，给出了某医院医生、病房和病人之间的联系。即每个医生负责治疗三个病人，每个病房可住一到四个病人。如果将医生看成是一个数据集合，病人和病房分别是另外两个数据集合，那么医生、病人和病房的比例关系就是M:N:P(即M个医生，N个病人，P间病房)。这种数据结构就是网状数据结构，它的一般结构模型如图20.6.7所示。在图中，记录Ri(i＝1，2，8)满足以下条件：
①可以有一个以上的结点无双亲(如R1、R2、R3)。
②至少有一个结点有多于一个以上的双亲。在"医生、病人、病房"例中，"医生集合有若干个结点(M个医生结点)无"双亲"，而"病房"集合有P个结点(即病房)，并有一个以上的"双亲"(即病人)。
图20.6.6 医生、病房和病人之间的关系
图20.6.7 网状结构模型
按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
(3)关系结构模型
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系(见表20.6.8)。这个四行六列的表格的每一列称为一个字段(即属性)，字段名相当于标题栏中的标题(属性名称)；表的每一行是包含了六个属性(工号、姓名、年龄、性别、职务、工资)的一个六元组，即一个人的记录。这个表格清晰地反映出该单位职工的基本情况。
表20.6.8 职工基本情况
通常一个m行、n列的二维表格的结构如表20.6.9所示。
表中每一行表示一个记录值，每一列表示一个属性(即字段或数据项)。该表一共有m个记录。每个记录包含n个属性。
作为一个关系的二维表，必须满足以下条件：
(1)表中每一列必须是基本数据项(即不可再分解)。(2)表中每一列必须具有相同的数据类型(例如字符型或数值型)。(3)表中每一列的名字必须是唯一的。(4)表中不应有内容完全相同的行。(5)行的顺序与列的顺序不影响表格中所表示的信息的含义。
由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。
在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。
· 数据库的要求与特性
为了使各种类型的数据库系统能够充分发挥它们的优越性，必须对数据库管理系统的使用提出一些明确的要求。
1.建立数据库文件的要求
(1)尽量减少数据的重复，使数据具有最小的冗余度。计算机早期应用中的文件管理系统，由于数据文件是用户各自建立的，几个用户即使有许多相同的数据也得放在各自的文件中，因而造成存储的数据大量重复，浪费存储空间。数据库技术正是为了克服这一缺点而出现的，所以在组织数据的存储时应避免出现冗余。
(2)提高数据的利用率，使众多用户都能共享数据资源。
(3)注意保持数据的完整性。这对某些需要历史数据来进行预测、决策的部门(如统计局、银行等)特别重要。
(4)注意同一数据描述方法的一致性，使数据操作不致发生混乱。如一个人的学历在人事档案中是大学毕业，而在科技档案中却是大学程度，这样就容易造成混乱。
(5)对于某些需要保密的数据，必须增设保密措施。
(6)数据的查找率高，根据需要数据应能被及时维护。
2.数据库文件的特征
无论使用哪一种数据库管理系统，由它们所建立的数据库文件都可以看成是具有相同性质的记录的集合，因而这些数据库文件都有相同的特性：
(1)文件的记录格式相同，长度相等。
(2)不同的行是不同的记录，因而具有不同的内容。
(3)不同的列表示不同的字段名，同一列中的数据的性质(属性)相同。
(4)每一行各列的内容是不能分割的，但行的顺序和列的顺序不影响文件内容的表达。
3.文件的分类
对文件引用最多的是主文件和事物文件。其他的文件分类还包括表文件、备份文件、档案的输出文件等。下面将讲述这些文件。
(1)主文件。主文件是某特定应用领域的永久性的数据资源。主文件包含那些被定期存取以提供信息和经常更新以反映最新状态的记录。典型的主文件有库存文件、职工主文件和收帐主文件等。
(2)事务文件。事务文件包含着作为一个信息系统的数据活动(事务)的那些记录。这些事务被分批以构成事务文件。例如，从每周工资卡上录制下来的数分批存放在一个事务文件上，然后对照工资清单文件进行处理以便打印出工资支票和工资记录簿。
(3)表文件。表文件是一些表格。之所以单独建立表文件而不把表设计在程序中是为了便于修改。例如，一个公用事业公司的税率表或国内税务局的税率就可以存储在表中文件。
(4)备用文件。备用文件是现有生产性文件的一个复制品。一旦生产性文件受到破坏，利用备用文件就可以重新建立生产性文件。
(5)档案文件。档案文件不是提供当前处理使用的，而是保存起来作为历史参照的。例如，国内税务局(IRS)可能要求检查某个人最近15年的历史。实际上，档案文件恰恰是在给定时间内工作的一个"快照"。
(6)输出文件。输出文件包含将要打印在打印机上的、显在屏幕上的或者绘制在绘图仪上的那些信息的数值映象。输出文件可以是"假脱机的"(存储在辅存设备上)，当输出设备可用时才进行实际的输出。
数据仓库
1.
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，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。
数据仓库是一个过程而不是一个项目。
数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。
什么是数据仓库
(转载自北大高科网站，http://www.pku-ht.com/)
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家W.H.Inmon在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，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。
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，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。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。
数据仓库系统体系结构
·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；
·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家W.H.Inmon在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，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。多维
数据仓库的组成
数据仓库数据库
是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。
数据抽取工具
把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。数据转换都包括，删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。
元数据
元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库是用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。
商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；
元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。
访问工具
为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息系统（EIS）工具；在线分析（OLAP）工具；数据挖掘工具。
数据集市（DataMarts）
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（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是再实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。
数据仓库管理：安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。
信息发布系统：把数据仓库中的数据或其他相关的数据发送给不同的地点或用户。基于Web的信息发布系统是对付多用户访问的最有效方法。
设计数据仓库的九个步骤
1)选择合适的主题（所要解决问题的领域）
2)明确定义fact表
3)确定和确认维
4)choosingthefacts
5)计算并存储fact表中的衍生数据段
6)roundingoutthedimensiontables
7)
8)
9)确定查询优先级和查询模式。
技术上
硬件平台：数据仓库的硬盘容量通常要是操作数据库硬盘容量的2-3倍。通常大型机具有更可靠的性能和和稳定性，也容易与历史遗留的系统结合在一起；而PC服务器或UNIX服务器更加灵活，容易操作和提供动态生成查询请求进行查询的能力。选择硬件平台时要考虑的问题：是否提供并行的I/O吞吐？对多CPU的支持能力如何？
数据仓库DBMS：他的存储大数据量的能力、查询的性能、和对并行处理的支持如何。
网络结构：数据仓库的实施在那部分网络段上会产生大量的数据通信，需不需要对网络结构进行改进。
实现上
建立数据仓库的步骤
1)收集和分析业务需求
2)建立数据模型和数据仓库的物理设计
3)定义数据源
4)选择数据仓库技术和平台
5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库
6)选择访问和报表工具
7)选择数据库连接软件
8)选择数据分析和数据展示软件
9)更新数据仓库
数据抽取、清理、转换、和移植
1)数据转换工具要能从各种不同的数据源中读取数据。
2)支持平面文件、索引文件、和legacyDBMS。
3)能以不同类型数据源为输入整合数据。
4)具有规范的数据访问接口
5)最好具有从数据字典中读取数据的能力
6)工具生成的代码必须是在开发环境中可维护的
7)能只抽取满足指定条件的数据，和源数据的指定部分
8)能在抽取中进行数据类型转换和字符集转换
9)能在抽取的过程中计算生成衍生字段
10)能让数据仓库管理系统自动调用以定期进行数据抽取工作，或能将结果生成平面文件
11)必须对软件供应商的生命力和产品支持能力进行仔细评估
主要数据抽取工具供应商：Prismsolutions.Carleton'sPASSPORT.InformationBuildersInc.'s
EDA/SQL.SASInstituteInc.
‘伍’ 数据仓库是什么
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，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。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
我简单的做一个比喻，数据仓库就是可以理解就是一个使用仓库，数据就是这个仓库的货物，而数据仓库的开发人员就是这个仓库的管理员，所以数据仓库就是一个怎么管理好数据，使得数据规范的放在仓库中，便于BI、AI等其他的使用数据的方面可以更好的使用仓库里面的数据，使得数据发挥出更好的价值，显而易见在一堆有规律，整齐的货物里面找一个东西，要比在没有整理的里面找更加有效率。
可以参考这篇文章：数据仓库(1)什么是数据仓库 - 知乎 (hu.com)
‘陆’ 数据仓库的定义
目前，大家公认的数据仓库创始人W H.Inmon在他所着的《建立数据仓库》一书中对数据仓库所下的定义;数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库中的数据面向主题与传统的数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前，必须进行数据加丁一和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变，数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是很少修改或根本不修改的;数据仓库是不同时间的数据集合，它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其他数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境!!，承担的是日常操作性的任务，数据仓库是数据库技术的一种新的应用，到目前为止，数据仓库还是用数据库管理系统来管理其中的数据。
‘柒’ 数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.
什么是数据仓库
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家 W.H.Inmon 在其着作《 Building the Data Warehouse 》一书中给予如下描述：数据仓库（ Data Warehouse ）是一个面向主题的（ Subject Oriented ）、集成的（ Integrate ）、相对稳定的（ Non-Volatile ）、反映历史变化（ Time Variant ）的数据集合，用于支持管理决策。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，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。
数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。
数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。
数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：
基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。
那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。
早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。
宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。
数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。
数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫 OLTP 数据库（用于业务处理），这种数据库叫 OLAP 数据库（用于业务分析）。
数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的：
公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。
数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就 100G 以上。
数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。
数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓 “ETL” 过程）
数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如 5 年，用来分析。（所谓 “ODS” 数据）
数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓 “ 事实表 ” 、 “ 维度表 ” ）。
数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓 “BI” 工具）。这些工具能够达到几年前所谓 DSS （决策分析）的效果。
数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与 CRM 系统粘点边。
总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。
牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。
数据仓库可以说是决策支持系统，能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。
沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（ Business Intelligence ，简称ＢＩ）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是 25 岁到 35 岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显着增加。
数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。
数据仓库 (DATA WAREHOUSE/DATA MART) 的另一重要概念是数据从不同的数据库 (DATABASES) 里调出经过 ETL 工具 ( 如 POWERCENTRE ， DECISIONSTREAM, SQL SERVER 2000 DTS, SQL SERVER 2005 SSIS) 过程进行清理，确证，整合并设计成多维 (dimensional framework) 。 以保证数据的正确、准确、完整 , 这是非常重要的一点。
我们现在的项目稳定运行了 6 年多，一直自己开发，最近慢慢开始使用 datastage 。很多大型项目之所以用工具，是因为工具的本身的特点是开发快，效率相对还可以，让你更好地有精力用在业务、数据库的优化以及数据测试上，和数据质量本身并没有关系。
而数据质量关系最密切的还是从设计（架构、模型等）、业务关系的理解、项目管理（含和客户的交流，以及遵从开发流程和测试流程）等一系列项目工程的过程。这也是为什么很多项目使用了 ETL 工具，但是数据质量还是提高不大的主要原因。
数据仓库的作用重在数据的集中管理。集中管理的最终目的是为了分析，预测。
所谓的 ETL 。不过是数据仓库的构建的一个必须过程。数据的抽取转换与装载，都是为了集中管理所做的基础工作，这些数据与动作的描述，都会有有响应的元数据进行描述。
在数据仓库建模的过程，我们一般都是采用多维模型，如星形，雪花型等等，这样做最大的特点就是效率高，数据的冗余度低。所以，把 OLAP 与数据仓库混为一谈我认为是片面的解释。
我们也可以选择业务逻辑模型建立数据仓库，这是很早以前的做法了，特点就是效率不高，数据的冗余度高，但他能实现非常难以表达的业务逻辑设计。
基于数据仓库最重要的是分析与预测，我认为，历史现在将来是数据仓库的精华。。
基于数据仓库的 DM ， OLAP 都是为了分析与预测。为了让使用企业单位更好的把握现在，预测将来，因此他最实效的说法我认为是给决策者与管理者进行决策管理提供分析与预测的依据。
另外，数据仓库还会起到历史数据分类归档的目的（就像图书馆一样），届时可以通过检索条件方便的查询历史信息；而同类信息在 OLTP 中早已被更新了。
至于它的分析功能，就象气象考古研究工作，在不同深度的冰川中保存着当时的气象信息，否则拿什么预测气候变化趋势呢！
不过，要有相当的管理及技术储备以及管理层的强力支持才可以。先有需求，并具备了必要条件才可上马，否则您的数据仓库将不是超市而是个垃圾堆， “garbage in ， then garbage out” ！
所以，我认为是企业信息化建设及科学管理水平的提高催生了数据仓库的必然产生，不要赶时髦，炒概念，关键还是冷静分析自己企业的现实状况是否到了必须部署数据仓库的阶段了！
至于如何说服管理者，则需要您的努力了，不要站在您技术人员的立场阐述问题， CEO 对技术问题不感兴趣，站在他们的角度考虑问题，回答诸如 “ 我们投入如此大的资金、人力，同时面对升级系统的巨大风险，目的何在？ ” 记住， CEO 和 CFO （甚至包括 CIO ）是更希望用数字说话的，您分析一下公司的管理决策流程，就可以向他们提出很有价值的决策支持报表，而部门经理（或类似人员）每季度也不必头大的制作相关分析报表了，节省的精力可以做更多有价值的事情，这就是企业人力资源利用率的巨大提升，可以节省多少银子，恐怕 CEO 不会用你提示了吧！
‘捌’ 数据库与数据仓库的区别
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。
拓展资料：
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。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”。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
‘玖’ 数据仓库与数据库的主要区别有
首先我们来了解数据仓库和数据库分别是什么：
1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、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德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；
区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
‘拾’ 数据仓库有哪些
数据仓库，英文名称为 Data Warehouse，可简写为 DW 或 DWH。数据仓库，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。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于 1990 年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题与进行组织。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，一个主题通常与多个操作性信息系统相关。
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，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。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；
4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好地满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。Dw 数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。将描述数据的数据保存起来。
9、数据源。数据来自内部的和外部的非集成操作系统。