數據倉庫概述

數據倉庫，英文名稱爲Data Warehouse，可簡寫爲DW或DWH。
數據倉庫，是爲企業全部級別的決策制定過程，提供全部類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而建立。
爲須要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

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數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（BillInmon）於1990年提出，
主要功能還是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，做一有系統的分析整理，以利各類分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，
並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之建立，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變更，幫助建構商業智能(BI)。

數據倉庫特色：數據處理，屏蔽源系統和應用的變動

1. 面向主題的
2. 集成的。 數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上通過系統加工、彙總和整理獲得的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
3. 相對穩定的
4. 反應歷史變化的---不作刪除和修改

ODS （操做數據存儲）

操做數據存儲ODS（Operational Data Store）是數據倉庫體系結構中的一個可選部分
具有以下特色：

1.面向主題的
2.集成的
3.當前或接近當前的
4.不斷變化的

三範式建模：分層，大寬表，拉鍊，能夠left join
星型結構建模：面向集市的，將事實和維度拆開，構成維度事實表。

建模流程：
CDM(概念模型)-->LDM（邏輯模型）-->PDM(物理模型)

單元測試：根據源系統邏輯，手動編寫sql,和集市或者彙總層的數據進行對比。其實單元測試並不難，只是須要與業務知識取數邏輯相結合。經常使用的sql就是 distinct，group by,order by。
另外在測試過程當中須要進行sql優化，提升效率

調度工具：做業流管理，做業調度，做業監控

數據建模方法：
維度建模
三範式建模

參考資料：

1. 數據倉庫