數據倉庫的概念

　　 隨著市場競爭的加劇和信息社會需求的發展從大量數據中提取(檢索查詢等)
　　 制定市場策略的信息就顯得越來越重要了這種需求既要求聯機服務又涉及大量用
　　 於決策的數據而傳統的數據庫系統已無法滿足這種需求其具體體現在三個方面
　　
　　 歷史數據量很大
　　 輔助決策信息涉及許多部門的數據而不同系統的數據難以集成
　　 由於訪問數據的能力不足它對大量數據的訪問性能明顯下降
　　
　　 隨著C/S技術的成熟和並行數據庫的發展信息處理技術的發展趨勢是從大量的
　　 事務型數據庫中抽取數據並將其清理轉換為新的存儲格式即為決策目標把數據
　　 聚合在一種特殊的格式中隨著此過程的發展和完善這種支持決策的特殊的數據
　　 存儲即被稱為數據倉庫(Data Warehouse DW)
　　
　　 WHInmon對數據倉庫的定義為數據倉庫是支持管理決策過程的面向主題的集成
　　 的穩定的不同時間的數據集合
　　
　　 主題是數據歸類的標准每個主題對應一個客觀分析領域如客戶商店等它可為
　　 輔助決策集成多個部門不同系統的大量數據數據倉庫包含了大量的歷史數據經集
　　 成後進入數據倉庫的數據是極少更新的數據倉庫內的數據時限為年至年主要
　　 用於進行時間趨勢分析數據倉庫的數據量很大一般為GB左右它是一般數據庫
　　 (MB)數據量的倍大型數據倉庫達到TB級
　　
　　 數據倉庫主要應用在兩個方面
　　
　　 使用浏覽分析工具在DW中尋找有用的信息
　　 數據倉庫系統支持在DW上的應用形成決策支持系統(DSS)
　　
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　　 數據倉庫是關系型的
　　 倉庫保存的數據通常是歷史數據而且數據倉庫保存的數據量極大可能達到GBTB級
　　 甚至更大這些數據在數據倉庫中很少變動
　　 對於數據倉庫通常只進行APPEND操作
　　 對信息源的數據的提取和集成采用批處理的方式進行通常脫機處理

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