数据仓库的基本概念
数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看做数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。
1．什么是数据仓库
数据仓库的建立为工商企业主管提供了体系结构和工具，以便他们系统地组织、理解和使用数据进行决策。
宽泛的讲，数据仓库是一种数据库，它与单位的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。
数据仓库的关键特征：
面向主题的（subject-oriented）：数据仓库围绕一些重要主体，如顾客、供应商、产品和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理。因此，数据仓库通常排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
集成的（integrated）：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录集成在一起。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。
时变的（time-variant）：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结果都隐式或显式地包含时间元素。
非易失的（nonvolatile）：数据仓库总是物理的分离存放数据，这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并发控制机制。通常，它只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据访问。
概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需要的信息。数据仓库也常常被看做是一种体系结构，通过将异构数据源中的数据集成在一起而构建，支持结构化和专门的查询、分析报告和决策制定。
数据仓库（data warehouse）的构建需要数据集成、数据清理和数据统一。数据仓库的应用常常需要一些决策支持技术。
“单位如何使用数据仓库中的信息？“许多单位都是用这些信息支持商务决策活动，包括
（1） 提高顾客关注度，这包括分析顾客购买模式（喜欢买什么、购买时间、预算周期、消费习惯）
（2） 根据按季度、按年和按地区的营销情况比较，重新配置产品和管理产品的投资，调整生产策略
（3） 分析运作情况并找出利润源
（4） 管理客户联系，进行环境调整，管理公司的资产开销。
对于异构数据库的集成，传统数据库做法是：在多个异构数据库上，建立一个包装程序和一个集成程序（或中介程序）。当客户站点提交查询时，首先使用元数据字典对查询进行转换，将它转换成相应异构站点上的查询。然后，将这些查询映射并发送到局部查询处理器。由不同站点返回的结果被集成为全局回答。这种查询驱动的（query-driven）方法需要复杂的信息过滤和集成处理，并且与局部数据源上的处理竞争资源。这种方法是低效的，并且对于频繁的查询，特别是需要聚集操作的查询，开销会很大。
对于异构数据库集成的传统方法，数据仓库提供了一种有趣的替代方案。数据仓库使用更新驱动的（update-driven）方法，而不是查询驱动的方法。这种方法将来自多个异构源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析。与联机事务处理数据库不同，数据仓库不包含最近的信息。然而，数据仓库为集成的易购数据库系统带来了高性能，因为数据被复制、预处理、集成、注释、汇总，并重新组织到一个语义一致的数据存储中。数据仓库的查询处理并不影响在局部数据源上进行的处理。此外，数据仓库可以存储并集成历史信息，支持复杂的多维查询。
2.操作数据库系统与数据仓库的区别
联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。这种系统称作联机事务处理（Online Transaction Processing , OLTP）系统。
数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人“提供服务。这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以便满足不同用户的需求。这种系统成为联机分析处理（Online Analytical Processing, OLAP）。
OLTP和OLAP的主要区别如下：
（1） 用户和系统的面向性
a) OLTP是面向顾客的，用于办事员、客户和信息技术专业人员的事务和查询处理。
b) OLAP是面向市场的，用于知识工人（包括经理、主管和分析人员）的数据分析
（2） 数据内容
a) OLTP系统管理当前数据。通常，这种数据太琐碎，很难用于决策。
b) OLAP系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度层上存储和管理信息。这些特点使得数据更容易用于有根据的决策。
（3） 数据库设计
a) 通常，OLTP系统采用实体-联系（ER）数据模型和面向应用的数据库设计。
b) 而OLAP系统通常采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
（4） 视图
a) OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而不涉及历史数据或不同单位的数据。
b) OLAP系统常常跨越数据库模式的多个版本。OLAP系统还处理来自不同单位的信息，以及由多个数据库集成的信息。
（5） 访问模式
a) OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。这种系统需要并发控制和恢复机制。
b) OLAP系统的访问大部分是只读操作（由于大部分数据仓库存放历史数据，而不是最新数据），尽管许多可能是复杂的查询。
3.为什么需要分离的数据仓库
操作数据库存放了大量数据，为什么不能直接在这种数据库上进行联机分析处理，而是另外花费时间和资源去构造分离的数据仓库?
分离的主要原因是有助于提高两个系统的性能。操作数据库是为已知的任务和负载设计的，如使用主键索引和散列，检索特定的记录，优化定制的查询。另一方面，数据仓库的查询通常是复杂的，涉及大量数据在汇总级的计算，可能需要特殊的基于多维视图的数据组织、存取方法和实现方法。在操作数据库上处理OLAP查询，可能会大大降低操作任务的性能。
此外，操作数据库支持多事务的并发处理，需要并发控制和恢复机制（如，加锁和记录日志），以确保一致性和事务的鲁棒性（Robust：健壮）。通常，OLAP查询只需要对汇总和聚集数据记录进行只读访问。如果并发控制和恢复机制用于这种OLAP操作，就会危害并行事务的运行，从而大大降低OLTP系统的吞吐量。
最后，数据仓库与操作数据库分离是由于这两种系统中数据的结构、内容和用法都不相同。决策支持需要历史数据，而操作数据库一般不维护历史数据。操作数据库中的数据尽管很丰富，但对于决策，常常还是远非完整的。决策支持需要整合来自异构源的数据，产生高质量的、纯净的和集成的数据。相比之下，操作数据库只维护详细的原始数据（如事务），这些数据在进行分析之前需要整理。由于两种系统提供大不相同的功能，需要不同类型的数据，因此需要维护分离的数据库。
4.数据仓库；一种多层体系结构
（1） 底层是仓库数据库服务器，它几乎总是一个关系数据库系统。使用后端工具和实用程序，由操作数据库或其他外部数据源提取数据，放入底层。这些工具和实用程序进行数据提取、清理和变换，以及装入和刷新，以更新数据仓库。
（2） 中间层是OLAP服务器，其典型的实现使用关系OLAP（ROLAP）模型（即扩充的关系DBMS，它将多维数据上的操作映射为标准的关系操作），或者使用多维OLAP（MOLAP）模型（即专门的服务器，它直接实现多维数据和操作）
（3） 顶层是前端客户层，它包括查询和报告工具、分析工具和数据挖掘工具。
5.数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库
从结构的角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库
（1） 企业仓库（enterprise warehouse）：企业仓库搜集了关于主题的所有信息，跨越整个企业。它提供企业范围内的数据集成，通常来自一个或多个操作数据库系统或外部信息提供者，并且是多功能的。通常，它包含细节数据和汇总数据，其规模由数兆兆字节，到数百兆兆字节甚至更多。企业数据仓库可以在传统的大型机、超级计算机服务器或并行结构平台上实现。
（2） 数据集市（data mart）：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。包括在数据集市中的数据通常是汇总的。
通常，数据集市可以在低价格的部门服务器上实现，基于UNIX/Linux或Windows。数据集市的实现周期一般是数以周计，而不是月计或年计。
根据数据的来源不同，数据集市分为独立的和依赖的两类。在独立的数据集市中，数据来自一个或多个操作数据库系统或外部信息提供者，或者来自在一个特定的部门或地区局部产生的数据。依赖的数据集市的数据直接来自企业数据仓库。
（3） 虚拟仓库（virtual warehouse）：虚拟仓库是操作数据库上视图的集合。为了有效的处理查询，只有一些可能的汇总视图被物化。
数据仓库开发的自顶向下和自底向上方法的优缺点：
自顶向下：是一种系统的解决方案，并能最大限度地减少集成问题。然而，它费用高、开发周期长，并且缺乏灵活性，因为整个组织就共同数据模型达成一致是比较困难的。
自底向上：设计、开发、配置独立的数据集市的自底向上的方法提供了灵活性、低花费，并能快速回报投资。然而，将分散的数据集市集成，形成一个一致的企业数据仓库时，可能导致问题。
6.数据提取、变换和装入
数据提取：通常，由多个异构的外部数据源收集数据。
数据清理：检测数据中的错误，可能时修正它们。
数据变换：将数据由遗产或宿主格式转换成数据仓库格式。
装入：排序、汇总、合并、计算视图、检查完整性，并建立索引和划分。
刷新：传播由数据源到数据仓库的更新。
数据清理和变换是提高数据质量，从而提高其后的数据挖掘结果质量的重要步骤，