数据仓库-概述

数据仓库是企业级数据库系统的重要组成部分，它是一个集中的、通用的、稳定的、一致的、可靠的数据存储库，为企业的决策制定提供了重要支持。数据仓库按照业务需求和规范化设计原则，把企业所有应用系统中的数据，以一定的格式整合在一起，形成具有主题特征的数据集合。本文将为程序员全面介绍数据仓库的概念、组成、特点、设计与实现等方面。

组成

一个完整的数据仓库通常包括以下组成部分：

原始数据存储

原始数据存储是数据仓库最核心的部分，它包括了数据仓库管理的所有数据，是企业决策制定的数据来源。

数据抽取、转换、加载

数据抽取是将原始数据从各种数据源中萃取出来的过程，数据转换是将抽选出来的数据进行清洗、去重、合并、归一化等一系列数据清洗操作的过程，数据加载是将数据加载到数据仓库的过程。

数据仓库

数据仓库是数据存储的指定位置，它是按照某种方式组织的数据集合。

元数据存储

元数据存储提供了数据仓库中数据的更全面的描述，包括数据的来源、格式、更新频率、数据质量、数据血统等信息。

数据仓库管理与查询工具

为了辅助数据仓库的管理和查询，需要使用特定的数据仓库管理工具和数据查询工具。数据仓库管理工具用于管理数据仓库本身，包括四种行为：装载、查询、维护以及数据仓库的安全。另外，数据查询工具可以根据不同的业务需求来查询数据仓库中的数据。

特点

数据仓库具有以下特点：

面向主题

数据仓库是按照企业业务主题组织的，一般情况下，每个数据仓库只处理一个主题，例如销售、供应链、财务等。

集成

数据仓库集成了企业的多个系统中的数据，为数据的决策使用提供了支持。同时，在集成数据的同时，数据仓库还需要考虑数据的统一性和规范化。

可追溯

数据仓库中的数据都有完整的数据血统，包括数据的来源、处理过程、更新时间等信息，可以追溯数据的来源和变化情况。

大数据量

数据仓库的数据量较大，在处理数据的时候需要考虑数据的可伸缩性和高可用性。

设计与实现

数据仓库的设计与实现包括以下步骤：

明确主题

首先需要明确数据仓库的主题，例如销售分析、供应链分析、财务分析等。

明确数据的来源

明确数据的来源，以便将数据从源系统中抽取出来。

明确数据的粒度

确定数据的粒度，即每个数据维度所描述的内容和所包含数据的范围。

设计数据模型

设计数据模型和维度模型，包括规范化和反规范化两种模型。

设计ETL过程

设计ETL过程，抽取、转换、装入数据，在过程中进行数据清洗和质量控制。

部署与维护

在设计和实现完成后，需要经过部署、测试、维护等步骤，以完成整个数据仓库的搭建。同时，对数据仓库进行监控和维护，以保证数据的完整性和可靠性。

总结

本文全面介绍了数据仓库的概念、组成、特点、设计与实现等方面，希望为程序员提供有益的参考。数据仓库是企业级数据库系统中不可或缺的一部分，可以为企业提供更精准、更及时的数据支持，有助于企业进行决策制定和业务分析。