数据仓库

　　数据仓库已成为建立决策支持系统的重要技术手段，是建立决策支持系统的基础。

　　数据仓库的数据有4个特征：面向主题的、集成的、不可更新的和随时间不断变化的。

　　数据仓库的数据模型与传统的数据库相比有一些区别：它不包含纯操作型的数据；扩充了码的结构，增加了时间属性作为码的一部分；增加了一些导出数据。

　　数据仓库的设计过程与传统数据库相似，分为三级数据模型，即概念模型、逻辑模型、物理模型。概念模型使用E－R图描述，长方形表示主题而不再是实体，其它雷同。逻辑模型就是关系模型。

　　在进行数据仓库设计时，需要把数据分割和粒度划分结合起来考虑。粒度划分就是确定数据仓库中数据单元的详细程序级别，数据分割类似于数据分片概念。

　　元数据是数据仓库设计的一个重要组成部分。