数据仓库以及OLTP和OLAP

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数据仓库以及OLTP和OLAP

1.什么是数据仓库?
数据仓库是决策支持系统（DSS）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征是面向主题，集成性，稳定性和时变性。用于支持管理决策。
数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的，规范的数据出口。
面向主题：数据仓库中的数据按照一定的主题进行组织，每一个主题对应一个宏观的分析领域。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：企业内不同业务部门数据的完整集成。
对于企业内所有数据的集成要注意一致性
稳定的：数仓里不存在数据的更新和删除操作
变化的：数仓里会完整的记录某个对象在一段时期内的变化情况。
数据仓库的目标是实现集成、稳定、反映历史变化有组织有结构的存储数据的集合。

ODS-脱敏/清洗-DWD-汇总-DWS-汇总/宽表-DM
三范式（关系型数据库）–目的：让字段拆分开，尽可能实现数据库没有冗余，而数仓会利用冗余换区查询的便利（宽表）
2.OLTP与OLAP
(1).操作型处理，叫做联机事务处理OLTP（online transaction processing).也可以称面向交易的处理系统，他是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询，修改，用户较为关心操作的响应时间，数据的安全性，完整性和并发支持的用户数等问题，传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。
（2).分析型处理，叫做联机分析处理OLAP（online analytical processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
数据仓库对一个企业的所有数据进行整合，为不同业务部门提供统一的数据出口。一个完善合理的数据仓库对于企业整体的数据管理是意义重大的，而数据仓库也是整个大数据系统中的重要一环，更高层次的数据分析，数据挖掘等工作都会基于数据仓库进行。
OLAP和OLTP的异同