本文主要是介绍数据仓库理论知识，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、数据仓库的概念
数据仓库（英文：Date Warehouse，简称数仓、DW），是一个用于数据存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的建设目的是面向分析的集成化数据环境，其数据来源于不同的外部系统，其结果开放给不同外部应用使用，为企业提供决策支持；
2、数据仓库的主要特征
数据仓库是面向主题性（Subject-Oriented ）、集成性（Integrated）、非易失性（Non-Volatile）和时变性（Time-Variant ）数据集合，用以支持管理决策 。
3、数据库和数据仓库的区别：
- 数据源：数据库的数据仅包含当前运行的日常业务数据，而数据仓库的数据是整合了多个外部系统的数据包括OLTP。
- 目的：数据库的建设目的面向应用、面向业务、支持事务，而数据据仓库的建设是面向主题、面向分析、支持决策的
- 焦点：数据库关注的数据焦点是当下，而数据仓库则是面向过去、面向历史、实时数仓。
- 任务：数据库存在读写操作，而数据仓库是大量的读数据而很少有写操作。
- 响应时间：数据库是毫秒级别，数据仓库库秒、分钟、小时或则天，主要取决于数据量和查询的复杂度。
- 数据量：数据库小数据，MB、GB级别的，而数据仓库则是大数据TB、PB级别
- 数据仓库不是大型的数据库，虽然数据仓库存储数据规模大。
- 数据仓库的出现，并不是要取代数据库。
- 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。
- 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计
4、数据仓库、数据集市
数据仓库是面对整个集团和组织的数据，而数据集是面向单个部门使用的，可以认为数据集市是数据仓库的子集。用户可以基于主题数据开展各种应用：数据分析、数据报表、数据挖掘。
5、数据仓库分层架构
详解-ODS-DWD-DWS-ADS
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