数据仓库概述

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

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数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（BillInmon）于1990年提出，
主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，
并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库特点：数据处理，屏蔽源系统和应用的变更

1. 面向主题的
2. 集成的。 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。
3. 相对稳定的
4. 反应历史变化的---不做删除和修改

ODS （操作数据存储）

操作数据存储ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分
具备如下特点：

1.面向主题的
2.集成的
3.当前或接近当前的
4.不断变化的

三范式建模：分层，大宽表，拉链，可以left join
星型结构建模：面向集市的，将事实和维度拆开，构成维度事实表。

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

单元测试：根据源系统逻辑，手动编写sql,和集市或者汇总层的数据进行对比。其实单元测试并不难，只是需要与业务知识取数逻辑相结合。常用的sql就是 distinct，group by,order by。
另外在测试过程中需要进行sql优化，提高效率

调度工具：作业流管理，作业调度，作业监控

数据建模方法：
维度建模
三范式建模

参考资料：

1. 数据仓库