1、数据仓库概念目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、非易失的（Non-Volatile）、且随时间变化的（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
◆面向主题
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务（面向应用），各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。例如，一个保险公司所进行的事务处理（应用问题）可能包括汽车保险、人寿保险、健康保险和意外保险等，而公司的主要主题范围可能是顾客、保险单、保险费和索赔等。
◆集成的
在数据仓库的所有特性中，这是最重要的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。下例说明当数据由面向事务处理的操作型数据向数据仓库传送时所进行的集成。有4个不同的应用系统，系统中对人的性别的标识分别如表6-1所示。
那么，在将4个系统的性别信息向数据仓库导入时就涉及集成问题，例如可以统一将性别信息表示为m、f。
◆相对稳定的(非易失的)
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。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，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期加载和刷新。图61说明了数据仓库的非易失性及相对稳定性。
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| 图6-1数据仓库的相对稳定性及非易失性 |
图6-1说明了在操作型数据环境下，是正规的每一次访问和处理一个记录，可以对数据进行修改和更新。但数据仓库中的数据却表现出不同的特性：数据通常是被一起载入和访问的，而且在数据仓库环境中并不进行一般意义上的数据更新操作。
◆反映历史变化或者说是随着历史变化
操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
2、数据仓库的反映历史变化的属性
（1） 数据仓库中的数据时间期限要远远长于传统操作型数据系统中的数据时间期限，传统操作型数据系统中的数据时间期限可能为数十天或数个月，数据仓库中的数据时间期限往往为数年甚至几十年。
（2） 传统操作型数据系统中的数据含有“当前值”的数据，这些数据在访问时是有效的，当然数据的当前值也能被更新，但数据仓库中的数据仅仅是一系列某一时刻（可能是传统操作型数据系统）生成的复杂的快照。
（3） 传统操作型数据系统中可能包含也可能不包含时间元素，如年、月、日、时、分、秒等，而数据仓库中一定会包含时间元素。
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