**數據倉庫**是一個<mark>面向主題的</mark>、<mark>集成的</mark>、<mark>非易失的</mark>且<mark>隨時間變化的</mark>數據集合。

1. **面向主題:**
(1)主題(Subject)是在較高層次上將企業信息系統中的數據進行綜合、歸類和分析利用的一個抽象概念;
(2)每一個主題基本對應一個宏觀的分析領域;
(3)在邏輯意義上,它是對應企業中某一宏觀分析領域所涉及的分析對象。
例如"銷售分析"就是一個分析領域,因此這個數據倉庫應用的主題就是"銷售分析"。
2. **集成:**
* 集成性是指數據倉庫中數據必須是一致的
* 數據倉庫的數據是從原有的分散的多個數據庫、數據文件和數據段中抽取來的
* 數據來源可能既有內部數據又有外部數據
* 集成方法
* 統一:消除不一致的現象。比如不同數據源表示性別的代碼可能是F/M、0/1、A/B導致數據不一致
* 綜合:對原有數據進行綜合和計算
3. **非易失**
* 數據倉庫中的數據是經過抽取而形成的分析型數據,數據一旦進入到數據倉庫中,數據就不應該再有改變
* 不具有原始性
* 主要供企業決策分析之用
* <mark>執行的主要是查詢操作,一般情況下不執行更新操作</mark>
* 一個穩定的數據環境也有利于數據分析操作和決策的制訂
4. **隨時間變化:**
* 數據倉庫以維的形式對數據進行組織,時間維是數據倉庫中很重要的一個維度
* 不斷增加新的數據內容
* 不斷刪去舊的數據內容
* 更新與時間有關的綜合數據
5. **粒度:**
粒度是指數據的細節或匯總程度,<mark>細節程度越高,粒度級別越低</mark>。例如,單個事務是低粒度級別,而全部一個月事務的匯總就是高粒度級別。 <br/>
粒度之所以是數據倉庫環境的關鍵設計問題,是因為它極大地影響數據倉庫的數據量和可以進行的查詢類型。<mark>粒度級別越低,數據量越大,查詢的細節程度越高,查詢范圍越廣泛,反之亦然</mark>。
<br/>
例:下面的系統中提取的主題:
```
采購子系統:
訂單(訂單號,供應商號,總金額,日期)
訂單細則(訂單號,商品號,類別,單價,數量)
供應商(供應商號,供應商名,地址,電話)
銷售子系統:
顧客(顧客號,姓名,性別,年齡,文化程度,地址,電話)
銷售(員工號,顧客號,商品號,數量,單價,日期)
庫存管理子系統:
領料單(領料單號,領料人,商品號,數量,日期)
進料單(進料單號,訂單號,進料人,收料人,日期)
庫存(商品號,庫房號,庫存量,日期)
庫房(庫房號,倉庫管理員,地點,庫存商品描述)
人事管理子系統:
員工(員工號,姓名,性別,年齡,文化程度,部門號)
部門(部門號,部門名稱,部門主管,電話)
主題一: 顧客
固有信息: 顧客號,姓名,性別,年齡,文化程度,地址,電話
購物信息: 顧客號, 商品號, 單價, 數量, 金額, 日期...
主題二: 供應商
固有信息: 供應商號,供應商名,地址,電話
供應商品信息: 訂單號,供應商號,總金額,日期
主題三: 商品
固有信息: 商品號, 商品名, 類別, 顏色, 尺寸, 大小, 型號....
采購信息: 商品號, 供應商號, 日期, 采購價格, 采購量
庫存信息: 商品號, 庫房號,庫存量,日期
銷售信息: 顧客號,商品號,數量,單價,日期
主題四: 訂單
固有信息: 訂單號, 員工號,顧客號,商品號,數量,單價,日期
員工信息: 員工號,姓名,性別,年齡,文化程度,部門號
顧客信息: 顧客號,姓名,性別,年齡,文化程度,地址,電話
商品信息: 商品號, 商品名, 類別, 顏色, 尺寸, 大小, 型號 ....
```
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