1、什么是数据仓库
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
2、数据仓库的特点
a.数据仓库的数据是面向主题的
与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。
什么是主题呢？首先，主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它的分析对是对应企业中某一宏观分析领域所涉及象。面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻划各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。
b.数据仓库的数据是集成的
数据仓库的数据是从原有的分散的数据库中抽取来的。操作型数据与分析型数据之间差别甚大。第一，数据仓库的每一个主题所对应的源数据在原有的各分散数据库中有许多重复和不一致的地方，且来源于不同的联机系统的数据都和不同的应用逻辑捆绑在一起；第二，数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：
(1)要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等;
(2)进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取 数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。
c.数据仓库的数据是不可更新的
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据仓库中删去。因为数据仓库只进行数据查询操作，所以数据仓库管理系统相比数据库管理系统而言要简单得多。数据库管理系统中许多技术难点，如完整性保护、并发控制等等，在数据仓库的管理中几乎可以省去。但是由于数据仓库的查询数据量往往很大，所以就对数据查询提出了更高的要求，它要求采用各种复杂的索引技术；同时由于数据仓库面向的是商业企业的高层管理者，他们会对数据查询的界面友好性和数据表示提出更高的要求。
d.数据仓库的数据是随时间不断变化的
数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的，也就是说，数据仓库的用户进行分析处理时是不进行数据更新操作的。但并不是说，在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中，所有的数据仓库数据都是永远不变的。
3、数据库与数据仓库的区别
了解数据库与数据仓库的区别之前，首先掌握三个概念。数据库软件、数据库、数据仓库。
数据库软件：是一种软件，可以看得见，可以操作。用来实现数据库逻辑功能。属于物理层。
数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。
数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别
a.OLTP和OLAP：
OLTP的全称是 Online Transaction Processing, OLTP主要用传统的关系型数据库来进行事务处理。OLTP最核心的需求是单条记录的高效快速处理，索引技术、分库分表等最根本的诉求就是解决此问题。
操作型处理，叫联机事务处理OLTP，也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。
OLAP的全称是 Online Analytical Processing，OLAP能够处理和统计大量的数据，不像OLTP数据库需要考虑数据的增删改查和并发控制等，OLAP数据一般只需要处理数据查询请求，
数据导入批量导入的，因此通过列存储，列压缩和位图索引等技术可以大大加快响应请求的速度。
分析型处理，叫联机分析处理OLAP一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
b.OLTP和OLAP简单对比
4、数据仓库逻辑架构设计
离线数据仓库通常基于维度建模理论来构建，离线数据仓库通常从逻辑上进行分层，分层主要出于以下考虑：
1、隔离性：用户使用的应该是数据团队精心加工后的数据，而不是来自于业务系统的原始数据，这样做的好处一是，用户使用的是精心准备过的、规范的、干净的、从业务视角的数据。
非常容易理解和使用。二是如果上游业务系统发生变革甚至重构（比如表结构、字段、业务含义等），数据团队会负责处理所有这些变化，最小化对下游用户的影响。
2、性能和可为维护性： 专业的人做专业的事，数据分层使得数据的加工基本都在数据团队，从而相同的业务逻辑不用重复执行，节省了相应的存储和计算开销。
此外数据分层也使得数据仓库的维护变得清晰和便捷，每层只负责各自的任务，某层的数据加工出现问题，只需要修改该层即可。
3、规范性：对于一个公司和组织来说，数据的口径非常重要，大家谈论一个指标的时候，必须基于一个明确的、公认i的口径，此外表、字段以及指标必须进行规范。
4、ODS层：数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS（Operation Data Store）层, ODS层也经常会被称为准备区（Staging area）,
它们是后续数据仓库层（即基于Kimball维度建模生成的事实表和维度表层，以及基于这些事实表和明细表加工的汇总层数据）加工数据的来源，
同时ODS层也存储着历史的增量数据或全量数据。
5、DWD和DWS层：数据仓库明细层（Data Warehouse Detail ， DWD）和数据仓库汇总层（Data Warehouse Summary, DWS）是数据仓库的主题内容。
DWD和DWS层的数据是ODS层经过ETL清洗、转换、加载生成的，而且它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的，并通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。
6、应用层（ADS）：应用层主要是各个业务放或者部门基于DWD和DWS建立的数据集市(Data Mart，DM)，数据集市DM是相对于DWD和DWS的数据仓库（Data Warehouse, DW）
来说的。一般来说，应用层的数据来源于DW层，但原则上不允许直接访问ODS层。此外，相比DW层，应用层只包含部门或因为方自己关心的明细层和汇总层数据。
5、数据仓库架构分层(与4的意思相同)
数据仓库标准上可以分为四层：ODS(临时存储层)、DW(数据仓库层)、DM(数据集市层)、APP(应用层)。
a.ODS层：临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加载的数据，一个用于存储处理完后的历史数据。历史数据一般保存3-6个月后需要清除，以节省空间。但不同的项目要区别对待，如果源系统的数据量不大，可以保留更长的时间，甚至全量保存；
b.DW层：数据仓库层，PDW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。这一层的数据一般是遵循数据库第三范式的，其数据粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW层会保存BI系统中所有的历史数据，例如保存10年的数据。
c.DM层：数据集市层，这层数据是面向主题来组织数据的，通常是星形或雪花结构的数据。从数据粒度来说，这层的数据是轻度汇总级的数据，已经不存在明细数据了。从数据的时间跨度来说，通常是PDW层的一部分，主要的目的是为了满足用户分析的需求，而从分析的角度来说，用户通常只需要分析近几年（如近三年的数据）的即可。从数据的广度来说，仍然覆盖了所有业务数据。
d.APP层：应用层，这层数据是完全为了满足具体的分析需求而构建的数据，也是星形或雪花结构的数据。从数据粒度来说是高度汇总的数据。从数据的广度来说，则并不一定会覆盖所有业务数据，而是DM层数据的一个真子集，从某种意义上来说是DM层数据的一个重复。从极端情况来说，可以为每一张报表在APP层构建一个模型来支持，达到以空间换时间的目的数据仓库的标准分层只是一个建议性质的标准，实际实施时需要根据实际情况确定数据仓库的分层，不同类型的数据也可能采取不同的分层方法。
6、数据仓库分层的意义
(1)用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据;
(2)如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大;
(3)通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。
7、元数据
a、元数据的定义
数据仓库的元数据是关于数据仓库中数据的数据。它的作用类似于数据库管理系统的数据字典，保存了逻辑数据结构、文件、地址和索引等信息。广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
1）构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这时元数据将发挥重要的作用，它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。
2）用户在使用数据仓库时，通过元数据访问数据，明确数据项的含义以及定制报表。
3）数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。
b、元数据的存储方式
数据有两种常见存储方式：
一种是以数据集为基础，每一个数据集有对应的元数据文件，每一个元数据文件包含对应数据集的元数据内容；另一种存储方式是以数据库为基础，即元数据库。其中元数据文件由若干项组成，每一项表示元数据的一个要素，每条记录为数据集的元数据内容。上述存储方式各有优缺点，第一种存储方式的优点是调用数据时相应的元数据也作为一个独立的文件被传输，相对数据库有较强的独立性，在对元数据进行检索时可以利用数据库的功能实现，也可以把元数据文件调到其他数据库系统中操作；不足是如果每一数据集都对应一个元数据文档，在规模巨大的数据库中则会有大量的元数据文件，管理不方便。
第二种存储方式下，元数据库中只有一个元数据文件，管理比较方便，添加或删除数据集，只要在该文件中添加或删除相应的记录项即可。在获取某数据集的元数据时，因为实际得到的只是关系表格数据的一条记录，所以要求用户系统可以接受这种特定形式的数据。因此推荐使用元数据库的方式。
元数据库用于存储元数据，因此元数据库最好选用主流的关系数据库管理系统。元数据库还包含用于操作和查询元数据的机制。建立元数据库的主要好处是提供统一的数据结构和业务规则，易于把企业内部的多个数据集市有机地集成起来。目前，一些企业倾向建立多个数据集市，而不是一个集中的数据仓库，这时可以考虑在建立数据仓库（或数据集市）之前，先建立一个用于描述数据、服务应用集成的元数据库，做好数据仓库实施的初期支持工作，对后续开发和维护有很大的帮助。元数据库保证了数据仓库数据的一致性和准确性，为企业进行数据质量管理提供基础。
c、元数据的作用
1）描述哪些数据在数据仓库中，帮助决策分析者对数据仓库的内容定位。
2）定义数据进入数据仓库的方式，作为数据汇总、映射和清洗的指南。
3）记录业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排。
4）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况。
5）评估数据质量。