1. Introduction

宽泛的讲，数据仓库是一种数据库，它与单位的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。

Data warehousing is acollection of decision support technologies, aimed at enabling the knowledgeworker(executive, manager, analyst) to make better and faster decisions.

A data warehouse is a “subject-oriented,integrated, time-varying, non-volatile collection of data that is usedprimarily in organizational decision making”(William H. Inmon, 1996)

注意区分data warehouse（数据仓库）和 datawarehousing（构建和使用数据仓库的过程）。

四个关键字，面向主题的，集成的，时变的，非易失的，将数据仓库与其他数据存储系统相区别。

面向主题：数据仓库关注决策者的数据建模与分析；集成的：构造数据仓库是将多个异构数据源继承在一起；时变的：数据存储从历史的角度（如过去的5到10年）提供信息；非易失的：数据仓库总是物理的分离存放数据（它只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据访问）

数据仓库支持联机分析处理（on-line analytical processing），这有别于操作数据库所支持的联机事务处理（on-line transaction processing）。

注意区分OLTP与OLAP：

联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。因此OLTP是面向顾客的（如学生查成绩），通常管理当前数据，采用ER模型和面向应用的数据库设计，访问源主要由短的原子事务组成。

OLAP则是面向知识工人的，用于进行数据分析，OLAP系统管理着大量历史数据，提供汇总和聚集机制，通常采用星形和雪花模型和面向主题的数据库设计，对OLAP系统的访问大部分是只读操作。因此，查询吞吐量和响应时间要比事务吞吐量更重要。

为了便于进行复杂的分析与可视化，数据仓库中的数据通常进行多维建模。并且维度是有层次关系的，如时间层次day-month-quarter-year，产品层次product-category-industry。

OLAP operations includerollup (increasing the level of aggregation) and drill-down (decreasing the levelof aggregation or increasing detail) along one or more dimension hierarchies,slice_and_dice (selection and projection), and pivot(re-orienting themultidimensional view of data).

数据仓库可以在标准或扩展的关系型数据库管理系统上进行实现，称为关系型OLAP（ROLAP）服务器。相比，多维OLAP（MOLAP）服务器则使用特殊的数据结构直接存储多维数据。

2.体系结构和端到端的处理

图1：数据仓库体系结构图

图2：一张更易读的数据仓库体系结构图

通常采用三层体系结构：前端工具（顶层）-OLAP服务器（中间层）-数据仓库服务器（底层）。

底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统。中间层OLAP服务器，典型实现为ROLAP模型或MOLAP模型。顶层为前端客户端，用于数据分析和挖掘等（如趋势分析、预测）。< http://www.2cto.com/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">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"https://www.cppentry.com/upload_files/article/57/1_tpmtg__.jpg" alt="\">

图3：多维数据模型

5.数据库设计方法

这里我们讨论影响数据多维试图的关系数据库模式的设计。大部分的数据仓库使用星形模式（star schema）来表示多维数据模型。数据库包括一张事实表（fact table），事实表包含着所有的维，每项使用指针指向各个维表。每个维表中不同的列表示着该维的不同属性。

图4：星形模式举例

雪花模式（snowflakeschema）是星形模式的变种，其中某些维表被规范化，因而把数据进一步分解到附加的表中。雪花模式的维表可能是规范化的形式，一遍减少冗余，这种表易于维护，并节省存储空间。

图5：雪花模式举例

复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可以看作星形模式的汇集，因此称为事实星座（fact constellation）。

6.索引技术

数据仓库可能包含着大量的数据，因此对查询响应的优化是必要的。首先，数据仓库使用冗余结构，如索引和物化视图（materialized views）。另外，可使用并行化进行查询响应时间的优化。可以使用位图索引和连接索引对OLAP数据进行索引。

索引结构

位图索引（bitmapindexing），位图索引时recordid(RID)列表的一种替代表示。连接索引（join indexing）方法的流行源于它在关系数据库查询处理方面的应用。

图6：位图索引举例

物化方法和构造OLAP索引结构的目的是加快数据立方体查询处理的速度。