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数据仓库基础知识汇报人：

目录0102030405数据仓库的定义数据仓库的架构数据模型数据处理流程数据仓库的应用数据仓库的维护和优化06

数据仓库的定义01

数据仓库概念数据仓库由数据源、数据存储、数据管理和数据访问组成，支持决策制定。数据仓库的组成数据仓库面向分析，操作数据库面向事务处理，两者在设计和使用上有本质区别。数据仓库与操作数据库的区别数据仓库提供数据集成、历史数据存储、数据汇总和多维分析等功能。数据仓库的功能数据仓库广泛应用于商业智能、市场分析、客户关系管理等业务领域。数据仓库的应用场数据仓库与数据库的区别数据仓库整合来自不同源的数据，数据库则保持数据的独立性和隔离性。数据仓库数据集成，数据库数据隔离03数据仓库为决策支持提供数据，数据库则支持组织的日常操作和管理。数据仓库支持决策，数据库支持操作02数据仓库专注于历史数据分析，而数据库主要用于日常事务处理。数据仓库面向分析，数据库面向事务01

数据仓库的架构02

逻辑架构设计数据源接入层负责收集来自不同业务系统的数据，确保数据的完整性和一致性。数据源接入层01数据整合层将来自多个源的数据进行清洗、转换和加载，为数据仓库提供高质量数据。数据整合层02数据存储层负责存储整合后的数据，通常采用星型模式或雪花模式，以支持高效查询。数据存储层03数据访问层提供数据查询和报告功能，支持各种数据分析工具和应用程序的访问需求。数据访问层04

物理架构设计数据访问层通过索引和缓存机制优化查询性能，确保数据仓库的快速响应能力。数据访问层优化物理架构中，数据存储层负责高效地存储和管理数据，如使用分布式文件系统。数据存储层设计

数据仓库分层模型数据源层是数据仓库的基础，包括各种原始数据，如业务系统、外部数据等。数据源层数据整合层负责数据的清洗、转换和加载，确保数据质量，为上层提供准确数据。数据整合层数据仓库层存储整合后的数据，按照主题组织，支持多维分析和数据挖掘。数据仓库层数据应用层直接面向用户，提供报表、OLAP分析、数据挖掘等服务，满足决策需求。数据应用层

数据仓库的组件数据仓库的物理架构中，数据存储层设计包括数据的存储格式、存储介质选择等关键因素。01数据存储层设计设计数据访问层时，需考虑数据的读写效率、并发处理能力以及数据的安全性和备份策略。02数据访问层设计

数据模型03

星型模型数据仓库由数据源、数据存储、数据管理和数据访问组成，是一个集成的系统。数据仓库的组成数据仓库支持决策制定，通过数据整合、存储和分析，提供历史数据的查询和报告。数据仓库的功能数据仓库专注于数据分析，而操作数据库注重事务处理，两者在设计和使用上有本质区别。数据仓库与操作数据库的区别数据仓库广泛应用于商业智能、市场分析、客户关系管理等领域，以支持企业战略决策。数据仓库的应用场景

雪花模型数据仓库专注于历史数据分析，而数据库则面向事务处理。数据仓库面向分析数据仓库支持时间序列分析，记录数据随时间的变化，而数据库则关注当前数据状态。数据仓库的时变性数据仓库整合来自不同源的数据，数据库则通常存储单一应用的数据。数据仓库的数据集成

第三范式模型数据仓库通过ETL过程从不同源系统抽取数据，确保数据质量和一致性。数据源接入层01数据存储层负责存储经过处理的结构化数据，为数据分析提供基础。数据存储层02数据访问层提供数据查询接口，支持各种数据检索和报告工具。数据访问层03元数据管理记录数据仓库中数据的定义、来源、格式和处理过程，确保数据可追溯。元数据管理04

数据模型的选择源数据层是数据仓库的基础，负责收集和存储来自不同源系统的原始数据。源数据层数据整合层对源数据进行清洗、转换和整合，确保数据质量，为上层提供准确数据。数据整合层数据仓库层按照主题组织数据，形成星型模式或雪花模式，便于进行多维分析。数据仓库层数据集市层是数据仓库的子集，专注于特定业务领域，提供定制化的数据服务。数据集市层

数据处理流程04

数据抽取数据仓库的物理架构中，数据存储层负责高效存储和管理大量历史数据，如使用列式存储。数据存储层设计01数据访问层是物理架构的关键部分，它确保数据能够快速、准确地被查询和分析，例如通过索引优化。数据访问层设计02

数据转换数据仓库采用星型模式或雪花模式，以支持高效的数据查询和分析。数据仓库的架构数据仓库专注于历史数据分析，而操作数据库关注实时事务处理。数据仓库与操作数据库的区别数据仓库负责整合、存储和管理来自不同源的数据，为决策支持提供信息。数据仓库的功能数据仓库使用维度模型和事实表来组织数据，便于进行多维分析。数据仓库的数据模型

数据加载数据整合层对源数据进行清洗、转换和整合，确保数据质量，为上层提供准确数据。源数据层是数据仓库的基础，负责收集和存储来自不同源系统的原始数据。数据仓库层按照主题组织