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什么是数据仓库(DW)、数据集市(DM)、操作数据存储(ODS)和ETL

数据仓库是一个专为实现商业智能活动而设计的数据库：它旨在帮助用户理解和增强其组织的绩效。它专为查询分析而不是交易处理而设计，通常包含从交易数据派生出来的历史数据，但也可以包含来自其他来源的数据。数据仓库将分析工作负载从交易工作负载中分离出来，并使组织能够整合来自多个来源的数据。

除了关系型数据库的功能，数据仓库环境还可以包含抽取、传输、转换和加载（ETL）功能，统计分析，报告，数据挖掘功能，客户端分析工具，以及管理数据收集过程、将数据转化为有用的、可操作的信息、并将其交付给业务用户的其他应用程序。

数据仓库中的数据通常来自多个数据源，通过抽取、转换、加载（ETL）过程来完成载入。现代数据仓库正朝着抽取、加载、转换（ELT）的架构发展，其中所有或大多数的数据转换都在托管数据仓库的数据库上执行。重点需要注意的是，数据仓库设计工作的很大一部分是定义ETL过程。同样，ETL过程的速度和可靠性是数据仓库上线运行后的基础。

数据集市与数据仓库的作用类似，但范围有限，它通常只服务于某个特定部门或业务线。数据集市相对于数据仓库的优势在于：由于其覆盖范围有限，它可以被 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 数据吞吐量的快速查询性能是成功数据仓库的关键

数据仓库通常的任务

典型的Oracle数据仓库管理员或设计人员，需要参与以下任务：

配置Oracle数据库用作数据仓库

设计数据仓库

升级数据库和数据仓库软件至新版本

管理schema对象，例如表，索引和物理化视图

管理用户和安全

开发用于抽取，转换和加载（ETL）过程的程序

根据数据仓库中的数据创建报表

备份数据仓库，并在需要时执行恢复操作

监控数据仓库的性能，并根据需要采取预防或纠正措施

在中小型数据仓库环境中，可能只有一个或几个人执行上述任务。 在大型企业环境中，这些工作通常由几个DBA和设计人员分担，每个人都有自己的专长，例如数据库安全或数据库调优。

典型的数据仓库架构：包含了数据缓存区和数据集市

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这张图的5点说明：

数据源（业务系统和文本文件）

数据缓存区（数据加载进数据仓库前先进入数据缓存区）

数据仓库（元数据、汇总数据和原始数据）

数据集市（采购数据集市、销售数据集市，库存数据集市）

用户（数据分析用户、报表用户、数据挖掘用户）

如果您有兴趣，请参考《数据仓库概念》: Introduction to Data Warehousing Concepts

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