数据仓库的基本概念
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数据仓库
数据仓库：数据仓库是用于存储、分析和报告的数据系统。数据仓库的目的是为分析建立一个集成的数据环境，为企业的决策提供支持。
数据仓库的重点是分析，其结果支持企业的决策制定：
- 数据仓库本身不会"产生"任何数据；它从各种外部系统获取数据。
- 同样，数据仓库不需要"消费"任何数据；其结果提供给外部应用程序使用。
- 这就是为什么它被称为"仓库"而不是"工厂"。
主要特征
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主题导向：主题是一个抽象的概念，它在较高的层次上代表企业信息系统中数据的全面分类、分析和利用。在逻辑上，它对应于企业宏观分析域中涉及的分析对象。
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集成性：与某个主题相关的数据通常分散在多个操作系统中，这些系统是分散的、独立的和异构的。因此，在数据进入数据仓库之前，必须进行标准化和集成处理。这涉及数据提取、清洗、转换和聚合。这一步是数据仓库构建中最关键和最复杂的。需要完成的任务包括统一源数据中的所有矛盾，执行数据集成和计算。
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非易失性：数据仓库是用于分析数据的平台，而不是用于创建数据的。数据仓库中的数据反映了相当长时期内的历史数据内容。虽然数据仓库中通常有大量的查询操作，但修改和删除操作很少见。
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时间变异性：数据仓库包含各个粒度级别的历史数据，这些数据可能与特定的日期、周、月、季度或年份相关联。当业务发生变化时，它会失去其时效性。因此，数据仓库中的数据需要随时间推移而更新，以满足决策的需要。从这个角度来看，数据仓库的构建不仅是一个项目，也是一个过程。
SQL
结构化查询语言(SQL)是一种用于访问数据、查询、更新和管理数据的数据库查询和编程语言。
结构化数据
结构化数据，也称为行数据，是使用二维表结构在逻辑上表达和实现的数据。它严格遵循数据格式和长度规范，主要通过关系数据库进行存储和管理。
SQL语法分类
SQL语法主要可分为两部分：数据定义语言(DDL)和数据操作语言(DML)。
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DDL：
- CREATE DATABASE：创建一个新数据库。
- CREATE TABLE：创建一个新表。
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DML：
- SELECT：从数据库表中检索数据。
- UPDATE：更新数据库表中的数据。
- DELETE：删除数据库表中的数据。
- INSERT：向数据库表中插入数据。