“什么是数据库”：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理决策制定。
面向主题的：
数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是构造组织机构的日常操作和事务处理。因此，数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：
通常，构造数据仓库是将多个异种数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录，集成在一起。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量的一致性。
时变的：
数据存储从历史的角度（例如，过去5-10 年）提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。
非易失的：
数据仓库总是物理地分离存放数据；这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并行控制机制。通常，它只需要两种数据访问：数据的初始化装入和数据访问。
“什么是建立数据仓库(data warehousing) "：构造和使用数据仓库的过程.
"数据仓库与数据集市的区别":
数据仓库收集了关于整个组织的主题（如顾客、商品、销售、资产和人员）信息，因此是企业范围的。对于数据仓库，通常使用事实星座模式，因为它能对多个相关的主题建模。另一方面，数据集市是数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，因此是部门范围的。对于数据集市，流行星形或雪花模式，因为它们都适合对单个主题建模，尽管星形模式更流行、更有效。
"数据仓库的结构是什么样的?":
底层是数据仓库服务器，它几乎总是一个关系数据库系统.
中间层是OLAP 服务器，其典型的实现或者是（1）关系OLAP（ROLAP）模型，即扩充的关系DBMS，它将多维数据上的操作映射为标准的关系操作；或者是（2）多维OLAP（MOLAP）模型，即特殊的服务器，它直接实现多维数据和操作。
顶层是客户，它包括查询和报告工具、分析工具、和/或数据挖掘工具（例如，趋势分析、预测等）。
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