數據倉庫概念：

數據倉庫，英文名稱Data Warehouse，簡寫為DW。
是一種面向分析的存儲系統。

他是一個很大的數據存儲集合，出于企業的分析性報告和決策支持目的而創建，對多樣的業務數據進行篩選與整合。
它為企業提供一定的BI（商業智能）能力，指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫的輸入方是各種各樣的數據源，最終的輸出用于企業的數據分析、數據挖掘、數據報表等方向。

數據倉庫作用：

數據可以多維度分析，可以預測，利于做商業決策

數據倉庫特點：

主題性：

所有數據都圍繞著主題來組織。

集成性：

統一編碼，統一單位，統一類型，因為原始數據來自不同數據源，有著不同的存儲方式。

非易失性（也叫穩定性）：

一般周期性的從生產庫拉取數據，那么有些狀態可能生產庫已經改變了，但在數據倉庫已經記錄下來了。

隨時間變化：

數據倉庫中，每條數據都會和時間關聯，表達他是什么時間的什么數據。

數據倉庫重要概念：

ETL（ Extract-Transform-Load）：數據的抽取，轉換，加載。

市場上有專門的工具做這個（Informatica powercenter、Datastage、Oracle OWB(oracle warehouse builder)、ODI、微軟DTS、Beeload、Kettle、Talend 、DataSprider、Spark、等等……）。

常見的數據倉庫：

常見的數據倉庫就是hive（主要是免費），屬于hadoop生態圈的一員，可以查詢HDFS（分布式文件系統）中的數據。
Hive有專門的查詢語言HiveQL，簡稱HQL。
了解Hive，首先要了解Hadoop生態圈，HDFS，mapreduce，以及谷歌三大論文等大數據方向的知識，后面再細說。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据仓库基本认知的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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