干货数据仓库基础知识(全).pptx

数据仓库基础知识,aclicktounlimitedpossibilities汇报人：

目录01.数据仓库的定义02.数据仓库架构03.数据模型04.ETL过程05.数据仓库的使用06.数据仓库的维护

数据仓库的定义PARTONE

数据仓库概念数据仓库由数据源、数据存储、数据管理和数据访问等部分组成，形成一个集成的信息系统。数据仓库的组成数据仓库专注于数据分析，而操作数据库注重事务处理，两者在设计、数据类型和更新频率上有所不同。数据仓库与操作数据库的区别数据仓库支持决策制定，通过整合、存储历史数据，提供数据挖掘和在线分析处理功能。数据仓库的功能数据仓库广泛应用于零售、金融、医疗等行业，用于市场分析、客户关系管理、风险控制等。数据仓库的应用场数据仓库与数据库的区别数据库中的数据实时更新，数据仓库的数据则通常是定期批量更新。数据更新频率不同数据库主要用于日常事务处理，而数据仓库用于数据分析和决策支持。数据存储目的不同

数据仓库架构PARTTWO

总体架构设计数据仓库通过ETL工具从不同源系统抽取数据，保证数据的多样性和实时性。数据源接入层01数据存储层负责存储经过清洗、转换后的数据，通常采用星型模式或雪花模式。数据存储层02数据访问层提供数据查询接口，支持各种数据分析工具和报表系统，实现数据的快速检索。数据访问层03

数据存储层采用关系型数据库管理系统（RDBMS）如Oracle或Teradata，保证数据的完整性和一致性。数据存储技术数据存储层是数据仓库的基础，负责存储历史数据，支持复杂查询和数据分析。数据存储层的作用

数据处理层数据抽取是数据处理层的首要步骤，涉及从源系统中提取数据，为后续处理做准备。数据抽取数据转换包括清洗、格式化和转换数据，确保数据质量，满足数据仓库的存储要求。数据转换数据加载指的是将转换后的数据导入数据仓库，通常涉及数据的整合和存储过程。数据加载数据聚合是将分散的数据进行汇总，形成有意义的统计信息，为数据分析提供支持。数据聚合

数据访问层数据仓库的物理存储涉及数据的物理布局和存储介质，如硬盘或SSD，影响数据访问速度。数据仓库的物理存储通过数据分区可以优化查询性能，索引策略则帮助快速定位和检索数据，提高效率。数据分区与索引策略

数据模型PARTTHREE

模型的重要性数据库主要用于日常事务处理，而数据仓库用于决策支持和数据分析。数据存储目的不同01数据库中的数据实时更新，数据仓库的数据通常是定期批量更新，反映历史趋势。数据更新频率不同02

星型模型与雪花模型数据仓库从各种业务系统和外部数据源收集数据，确保数据的多样性和实时性。数据源接入层数据存储层负责数据的存储和管理，通常采用星型模式或雪花模式来组织数据。数据存储层数据处理层包括ETL（提取、转换、加载）过程，确保数据质量并为分析准备数据。数据处理层

维度建模数据抽取是数据处理层的首要步骤，涉及从源系统中提取数据，为后续处理做准备。数据抽取数据转换包括清洗、格式化和转换数据，确保数据质量，满足数据仓库的存储要求。数据转换数据加载涉及将转换后的数据导入数据仓库，通常包括全量加载和增量加载两种方式。数据加载数据集成是将来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于分析和决策支持。数据集成

模型优化策略数据仓库的物理存储涉及数据的物理布局和存储介质，如硬盘或SSD，以优化查询性能。01数据仓库的物理存储通过数据分区和索引，数据仓库能够高效地管理和检索大量数据，提高数据访问速度。02数据分区与索引策略

ETL过程PARTFOUR

ETL概念数据存储目的不同数据库主要用于日常事务处理，而数据仓库专注于数据分析和决策支持。数据更新方式不同数据库通常实时更新，数据仓库则通过ETL过程定期加载和整合数据。

数据抽取技术数据仓库由数据存储、数据管理和数据访问三个主要部分组成，以支持决策支持系统。数据仓库的组成01数据仓库能够整合来自不同源的数据，提供历史数据分析，支持企业战略决策。数据仓库的功能02数据仓库专注于数据分析，而操作数据库则侧重于日常事务处理，两者在设计和用途上有明显差异。数据仓库与操作数据库的区别03数据仓库广泛应用于零售、金融、医疗等行业，用于市场分析、客户行为分析等。数据仓库的应用场景04

数据转换方法数据源接入层01数据仓库通过ETL过程从各种数据源接入数据，包括数据库、日志文件等。数据存储层02数据存储层负责存储经过处理的结构化数据，通常使用关系型数据库管理系统。数据访问层03数据访问层为用户提供数据查询和分析的接口，支持多种数据查询语言和工具。

数据加载策略01数据库主要用于日常事务处理，而数据仓库专注于数据分析和决策支持。02数据库中的数据实时更新，数据仓库则定期加载，支持历史数据的长期趋势分析。数据存储目