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    系统分析师考试在2017上半年开考，希赛小编为大家整理了一些系统分析师教程知识点精讲，一下是有关数据库的讲解，希望对准备参加考试的你有所帮助。

      数据仓库

      数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

      面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理(应用)，而数据仓库面向主题(有可能横跨多个应用的同类、基础数据集合)。就保险公司来说，事务是指汽车保险、人寿保险，而主题是指顾客、保单、保费。

      集成：最重要的特性。操作型数据库与特定应用相关，不同应用系统的数据库相互独立、异构。数据仓库中的数据是经过对各类分散的操作型数据库进行抽取、清理、加工、汇总得到的，消除了数据不一致性，数据仓库中的信息是企业内全局一致的。

      相对稳定：数据仓库的数据主要供决策分析用，所以不会像操作型数据库那样频繁更新。数据仓库中的查询操作很多，但修改、删除操作很少，通常只需定期加载、刷新。

      随时间变化：传统数据库只保留当前值，数据不一定有时间属性;数据仓库保存的是从建库时间起，到目前为止的数据变化过程，目的是对企业发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，数据仓库的数据必然包含时间属性，是一系列传统数据库的数据快照。

      从结构来看，有3种数据仓库模型：企业仓库、数据集市、虚拟仓库：

      企业仓库：包含整个企业的各个主题的数据信息;

      数据集市：包含对特定用户有用的，企业仓库数据的子集，限定于选定的主题;

      虚拟仓库：传统数据库视图的集合。

      (另分类：ODS、DW、DM)

      数据清洗：从多个数据源中提取数据，解决不同数据源格式不统一的问题。

      【设计方法】

      ※自顶向下：总体规划开始，通过对原始数据ETL，传输至一个集中数据驻留单元，然后数据和元数据载入数据仓库，各部门从建好的数据仓库中获取数据形成数据集市;

      ※自底向上：从关键部门(需求)开始，完成独立数据集市，然后从多个独立数据集市中抽取数据，现成数据仓库。

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