什么是数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的，但信息本身相对稳定的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理，这里对数据仓库的定义，指出了数据仓库的四个特点：

数据仓库是面向主题的

操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织，这里说的“主题”是一个抽象的概念，它指的是用户使用数据仓库进行决策时关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。例如，商品的推荐系统就是基于数据仓库设计的，商品的信息就是数据仓库所面向的主题。

数据仓库是随时间变化的

数据仓库是不同时间的数据集合，它所拥有的信息并不只是反映企业当前的运营状态，而是记录了从过去某一时间点到当前各个阶段的信息。可以这么说，数据仓库中的数据保存时限要能满足进行决策分析的需要（例如：过去的5－10年），而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。

数据仓库相对稳定

数据仓库是不可更新的。因为数据仓库主要目的是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询，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，修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新来更新数据。

多学一招：OLTP和OLAP

数据处理大致可以分为两类，分别是联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP，其中：

(1) OLTP是传统关系型数据库的主要应用，主要针对的是基本的日常事务处理，例如，银行转账。

(2) OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，例如，商品的推荐系统。

接下来，通过一张表来比较OLTP和OLAP，具体如表1所示。

表1 OLTP和OLAP的对比