会计学数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开维护。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数据仓库区别于其他数据存储系统“数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门(bùmén)的决策过程.”—W.H.Inmon面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库系统的一个特征围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事务处理。排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明(jiǎnmíng)视图。一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构造的。关系数据库，一般文件，联机事务处理记录使用数据清理和数据集成技术。确保命名约定、编码(biānmǎ)结构、属性度量等的一致性。当数据被移到数据仓库时，它们要经过转化。数据仓库是从历史的角度提供信息数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长的多。操作数据库系统:主要保存当前数据。数据仓库:从历史的角度提供信息（比如过去5-10年）数据仓库中的每一个关键结构(jiégòu)都隐式或显式地包含时间元素，而操作数据库中的关键结构(jiégòu)可能就不包括时间元素。尽管数据仓库中的数据来自于操作数据库，但他们却是在物理上分离保存的。操作数据库的更新操作不会出现(chūxiàn)在数据仓库环境下不需要事务处理，恢复，和并发控制等机制只需要两种数据访问:数据的初始转载和数据访问（读操作）异种数据库的集成方法传统的异种数据库集成:（查询驱动(qūdònɡ)）在多个异种数据库上建立包装程序（wrappers）和中介程序（mediators）查询驱动(qūdònɡ)方法——当从客户端传过来一个查询时，首先使用元数据字典将查询转换成相应异种数据库上的查询；然后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器数据仓库:（更新驱动(qūdònɡ)）将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析查询驱动的方法需要负责的信息过滤和集成处理与局部数据源上的处理竞争资源对于频繁的查询，尤其是涉及聚集（汇总）操作的查询，开销很大（决策支持中常见的查询形式）更新驱动的方法（带来高性能）数据经预处理后单独存储，对聚集操作提供良好(liánghǎo)支持不影响局部数据源上的处理集成历史信息，支持负责的多维查询操作数据库系统的主要任务是联机事务处理OLTP日常操作:购买，库存，银行，制造，工资，注册，记帐等数据仓库的主要任务是联机分析处理OLAP数据分析和决策支持，支持以不同的形式(xíngshì)显示数据以满足不同的用户需要用户和系统的面向性面向顾客(gùkè)（事务）VS.面向市场（分析）数据内容当前的、详细的数据VS.历史的、汇总的数据数据库设计实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计VS.星型/雪花模型和面向主题的数据库设计数据(shùjù)视图当前的、企业内部的数据(shùjù)VS.经过演化的、集成的数据(shùjù)访问模式事务操作VS.只读查询（但很多是复杂的查询）任务单位简短的事务VS.复杂的查询访问数据(shùjù)量数十个VS.数百万个用户数数千个VS.数百个数据库规模(guīmó)100M-数GBVS.100GB-数TB设计优先性高性能、高可用性VS.高灵活性、端点用户自治度量事务吞吐量VS.查询吞吐量、响应时间提高两个系统的性能DBMS是为OLTP而设计的：存储方式,索引,并发控制,恢复数据仓库是为OLAP而设计：复杂的OLAP查询,多维视图，汇总不同的功能和不同的数据:历史数据:决策支持需要历史数据，而这些数据在操作数据库中一般不会去维护(wéihù)数据汇总：决策支持需要将来自异种源的数据统一（如聚集和汇总）数据质量:不同的源使用不一致的数据表示、编码和格式，对这些数据进行有效的分析需要将他们转化后进行集成什么(shénme)是数据仓库多维数据模型数据仓库的体系结构数据仓库实现从数据仓库到数据挖掘数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型在多维数据模型中，数据以数据立方体(datacube)的形式(xíngshì)存在数据立方体允许以多维数据建模和观察。它由维和事实定义维是关于一个组织想要记录的视角或观点。每个维都有一个表与之相关联，称为维表。多维数据模型围绕中心主题组织，该主题用事实表表示事实表包括事实的名称或度量以及每个相关维表的关键字事实指的是一些数字度量在数据仓库中，数据立方体是n-D的(n维）（关系表和电子表格是几维的？）示例AllElectronics的销售数据按维