数据仓库培训资料
数据集市
财务(资金) 营销 协同办公 项目管理
ODS
数据仓库
数据集市
资源 数据
元数据
安全生产管理 人力资源 物资
综合管理
数据集市
基础架构
主机
运维架构
服务管理
基础架构层
存贮
网络
机房
系统管理
运维支持层
系统监控
用户和桌面管理
机房管理
• 数据中心的功能单元
数据仓库与数据中心概述
营销系统
财务系统
业务系统
生产系统
获取相关报表、指标等元数据信息
提取数据访问地址、数据字典等 元数据信息
基础数据项 如：计量点计量数据
属性：计量点名称 计量点位置 正向有功 反向有功 周期（月）
基础指标 如：上网电量
属性：地区 时间 资产属性
数据抽取规则 临时数据区
存放明细业务数据项 只做适度的编码转换
业务特性决定更新频率 业务特性决定数据归档
统一 消除不同数据源之间的数据不一致的现象
综合 对原有数据进行综合和计算
• 特征三 不可更新
数据仓库与数据中心概述
数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据，不具有原始性， 主要供企业决策分析之用，执行的主要是‘查询’操作，一般情况 下不执行‘更新’操作。同时，一个稳定的数据环境也有利于数据 分析操作和决策的制订。
时间属性 数据仓库中的数据通常都带有时间属性 数据统一更新以时间段为单位
• 什么是数据中心
数据仓库与数据中心概述
数据中心是公司一体化信息平台的重要 组成部分。
广义 企业业务应用与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场所、 工具、流程等的有机组合
狭义 应用层面的数据中心，具体包括数据仓库和建立在数据仓库之上 的决策分析应用、数据ETL、ODS数据库、数据仓库、商务智能应用和 元数据管理等
获取更新频度等元数据信息
规则 如：县上网电量
操作数据区（ODS）
提取基础数据项的元数据信息
＝∑110KV及以下电厂上网电量
市上网电量
＝∑110KV及以下电厂上网电量
省上网电量（不含500KV网损） ＝∑220KV及以下电厂上网电量
根据数据加工规则产生
的基础的事实表、维度
表，数据的粒度由维度
的层次决定
需要更新的情况 进行新的决策时需要抽取和更新新的数据
通过删除丢弃一些过时的数据
数据仓库与数据中心概述
• 特征四 随时间不断变化
数据仓库中的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是 系统记录了企业从过去某一时点到目前的各个阶段的信息，通过这 些信息可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量分析和预测。
数据仓库与数据中心 内部知识培训
数据仓库与数据中心概述 OLTP 与 OLAP 多维数据分析模型 数据整合 应用介绍
• 数据仓库的起因
数据仓库与数据中心概述
数据仓库方式
20世纪 90年代 之后
以支持经营管理过程中 的决策制定为目的(DSS，
OLAP, DM)
数据库方式
20世纪 90年代 之前
数据与应用分离，以实现数据高 度共享、支持日常业务处理过程
• 数据中心的逻辑架构（广义）
数据仓库执行架构
应用架构 数据架构
财务(资金)管理 安全生产管理
业务系统 营销管理
人力资源管理
项目管理
综合管理
协同办公 物资管理
应用层
数据分析及商业智能应用
报表统计 数据挖掘
联机分析 平衡计分卡
企业
内容
...
管理
...
...
安
全 架
...
பைடு நூலகம்
数据层
... ...
构
各类业务数据
—— W.H.Inmon
数据仓库与数据中心概述
• 特征一 面向主题
主题是用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，每一个主题基 本对应一个宏观的分析领域。
如：> CRM >>优质客户的挖掘 >>潜在大客户的发现
>>……
> ERP >>合同管理 >>物资库存的管理
>>……
面向主题是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，为按主题进行决 策的过程提供信息。
获得更高的效率
数据集市
获得基础指标、指标、报表等元 数据信息
元 数 据 资 源 库
报表
前端应用展现
统计
查询
分析
获得展现形式定义 等元数据信息
数据仓库与数据中心概述 OLTP 与 OLAP 多维数据分析模型 数据整合 应用介绍
OLTP与OLAP
• 操作型处理 也叫事务处理，是指对数据库的日常联机访问操作，通常是对一 个或一组记录的查询和修改，主要是为企业特定的应用服务的。 也叫联机事务处理（OLTP）。
• 数据中心的定位
数据仓库与数据中心概述
数据中心是企业一体化信息平台的基础，它可以为应用系统的整 合与数据共享提供有效的解决方案，保障企业数据的一致性、及 时性、完整性、安全性、有效性和准确性，提高企业信息系统的 统一性，消除企业普遍存在的信息孤岛，解决信息系统沟通不畅 的问题。
数据仓库与数据中心概述
OLTP : On-Line Transaction Processing 特点 1、通常仅仅是对一个或一组记录的查询或修改
2、执行频率高 3、关心处理的响应时间、数据安全性和完整性等指标
OLTP与OLAP
• 分析型处理 也叫做信息型处理，主要用于企业管理人员的决策分析，为制订 企业的未来经营管理计划提供辅助决策信息。也叫做联机分析处 理（OLAP）。
传统数据库中的数据是原始、基础数据，而特定分析领域数据则是需要对它们作必要的 抽取、加工与总结而形成
数据仓库中的主题有时会因用户主观要求的变化而变化
数据仓库与数据中心概述
• 特征二 集成
数据仓库中的数据是为分析服务的，而分析需要多种广泛的不同数据 源以便进行比较、鉴别，因此数据仓库中的数据必须从多个数据源中 获取，这些数据源包括多种类型数据库、文件系统以及Internet网上 数据等，它们通过数据集成而形成数据仓库中的数据。
企业数据仓库
获得基础指标等元数据信息
指标 如：供电量
属性：地区 时间 资产属性
规则 如：供电量（统计口径）
＝上网电量+输入电量－输出电量
报表 如：供电量明细表
供售损综合情况表
ETL抽取
对数据仓库中的数据进行深度加 工，形成报表、指标、主题等所 涉及的事实表、维度表，以更贴 近特定的应用需求（口径），并
为目的（OLTP）
• 什么是数据仓库
数据仓库与数据中心概述
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不 可更新的、随时间不断变化的数据集合，用 于支持经营管理过程中的决策制定。
—— W.H.Inmon
• 数据仓库的四个特征
数据仓库与数据中心概述
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不 可更新的、随时间不断变化的数据集合，用 于支持经营管理过程中的决策制定。
数据库培训资料
数据库培训资料在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织的重要资产。
而数据库作为存储和管理数据的核心工具，其重要性不言而喻。
无论是企业的业务运营、决策支持，还是科研机构的数据分析、学术研究，都离不开高效、可靠的数据库系统。
因此，掌握数据库的相关知识和技能对于从事信息技术相关工作的人员来说是至关重要的。
一、数据库的基本概念数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
它是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
数据模型是数据库系统的核心和基础，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它将数据组织成一张张二维表格的形式，通过表之间的关联来实现数据的管理和操作。
二、数据库管理系统数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。
它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。
常见的数据库管理系统有 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等。
这些 DBMS 都提供了丰富的功能，包括数据定义、数据操作、数据查询、数据控制等。
数据定义功能用于定义数据库的结构，包括创建表、定义字段的数据类型、设置约束条件等。
数据操作功能用于对数据库中的数据进行插入、删除、修改等操作。
数据查询功能则允许用户根据特定的条件从数据库中检索所需的数据。
数据控制功能主要用于管理用户对数据库的访问权限，确保数据的安全性。
三、数据库设计良好的数据库设计是保证数据库系统高效运行的关键。
数据库设计包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。
需求分析阶段需要与用户充分沟通，了解系统的业务需求和数据处理要求。
概念设计阶段则通过建立概念模型来描述系统中的实体、属性和它们之间的关系。
数据仓库培训课件
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
数据仓库开发培训(1)-DB2基础
-2-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
阅读说明 本文主要面向数据库设计和开发人员、部署人员和性能调优人员。 杭州滨江 2013 年 7 月 3 日
-3-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
目录
培训介绍...................................................................................................................................... - 2 本文内容...................................................................................................................................... - 2 阅读说明...................................................................................................................................... - 3 第一篇 基础理论........................................................................................................................ - 6 1 DB2 数据库基本概念 ........................................................................................................
数据仓库开发培训(1)-DB2基础 - AIX系统上DB2安装使用手册
DB2安装使用手册——数据仓库开发系列培训讲师：赵坚密日期：2013年7月26日目录1.DB2服务器安装 (4)1.1.前提条件 (4)1.2.DB2软件安装 (4)1.3.创建数据库管理服务器 (8)1.4.创建实例 (8)1.5.修改/etc/services文件 (8)1.6.设置环境变量 (8)1.6.1.修改.bash_profile (8)1.6.2.设置服务名称 (8)1.6.3.设置注册变量 (9)1.7.启动实例 (9)2.创建数据库 (10)2.1.创建数据库 (10)2.2.创建缓冲池（8K） (10)2.3.创建系统临时表空间（8K） (10)2.4.创建数据表空间（8K） (10)2.5.创建数据库用户 (11)2.6.设置数据库参数 (11)3.创建Schema (12)3.1.创建表格 (12)3.2.创建视图 (12)4.初始化数据导入 (13)4.1.公共数据导入 (13)4.2.用户数据导入 (13)5.DB2数据库日常操作 (14)5.1.启动和关闭数据库实例 (14)5.2.启动和关闭DAS (14)5.3.连接和断开数据库实例 (14)5.4.连接和断开数据库 (14)5.5.客户端连接配置 (14)5.6.查看数据库字符集 (14)5.7.断开所有用户连接 (15)5.8.执行批处理脚本 (15)5.9.导入导出数据 (15)5.10.查看数据库版本 (15)5.11.显示当前活动数据库 (15)5.12.显示当前用户拥有的表和视图 (15)6.DB2卸载 (16)6.1.删除所有数据库 (16)6.2.停止管理服务器 (16)6.3.停止所有DB2实例 (16)6.4.除去管理服务器 (17)6.5.除去所有DB2实例 (17)6.6.卸载DB2安装文件 (17)6.7.删除DB2所有用户 (17)6.8.删除DB2所有用户组 (18)6.9.删除/HOME目录下DB2用户目录 (18)6.10.重新引导服务器 (18)1.DB2服务器安装1.1. 前提条件123、查看/etc/hosts文件，确认主机名和IP已经设置。
数据仓库培训文档(2)
to_location dollars_cost units_shipped shipper
shipper_key shipper_name 22 location_key shipper_type
Measures
数据仓库概念与体系结构
度量
• 数据的实际意义，即描述数据是“什么”。 一般情况下，变量总是一个数值度量指标， 如：话务量、掉话次数、拥塞率等
• 焦点是为决策者进行数据建摸和分析，而不是为
了日常的事务处理
• 通过把对决策支持没有用的数据隔离，对特殊的
主题提供了一个简单明了的视图
8
数据仓库概念与体系结构
与传统数据库的区别：集成的
• 需要集成多个、异构的数据源
–原始数据文件 –网管数据库 –客服数据库
• 数据清洗和数据集成
9
数据仓库概念与体系结构
location
location_key street city_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
city
city_key city province_or_state country
21
星系模型
item
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
与传统数据库的区别：集成的
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D M，F 1，0 X，Y 男，女 数据仓库 M，F
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D 管道-Cm 管道-Inches 管道-m 管道-yds
数据仓库
Cm
10
数据仓库概念与体系结构
数据仓库技术PPT培训资料
—信管0701 HT
1
数据仓库技术
✓什么是数据仓库 ✓数据仓库的产生 ✓新一代数据仓库的发展趋势 ✓总结
2
什么是数据仓库
概念
数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据 仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是 面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时 间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经 营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向 主题，与传统数据库面向应用相对应。
6
• 近几十年来，大量新技术、新思路的涌现出来并 被用于关系型数据库系统的开发和实现：客户/服 务器系统结构、存储过程、多线索并发内核、异 步I/O、代价优化，等等，这一切足以使得关系数 据库系统的处理能力毫不逊色于传统封闭的数据 库系统。而关系数据库在访问逻辑和应用上所带 来的好处则远远不止这些，SQL的使用已成为一 个不可阻挡的潮流，加上近些年来计算机硬件的 处理能力呈数量级的递增，关系数据库最终成为 联机事务处理系统的主宰。
9
新一代数据仓库的发展趋势
• 严格的投资回报率评估 • 整合数据集市 • 增加更多的分析 • CRM与数据仓库后期Internet 的兴起与飞速发展，我 们进入了一个新的时代，大量的信息和数据，迎 面而来，用科学的方法去整理数据，从而从不同 视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判 断，比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比 以往更受关注。
企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据， 也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变 性和面向历史性。
二、操作型数据库（ODS）
操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又 可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。
三、数据市集（DataMart）
数据仓库培训[1]
需要更新的情况 进行新的决策时需要抽取和更新新的数据
通过删除丢弃一些过时的数据
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
数据仓库与数据中心概述
• 特征四 随时间不断变化
数据仓库中的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是 系统记录了企业从过去某一时点到目前的各个阶段的信息，通过这 些信息可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量分析和预测。
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
• 原因四、历史数据问题
OLTP与OLAP
OLTP 一般只需要当前数据，在数据库中一般也只存储短期数据 (3-6个月)，且不同数据的保存期限也不一样
OLAP更看重历史数据 (5-10年)，可以通过对大量历史数据的详细 分析来把握企业的发展趋势
历史数据对于事务处理作用不大，但对于决策分析而言，如果没 有历史数据的支撑，就变成了“无源之水”、“无本之木”。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧 重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• OLTP 环境不适宜 OLAP 应用的原因
在OLTP中直接构建OLAP应用是不合适的，要提高分析处理和决策 支持的效率和有效性，必须将OLAP及其所需的综合性数据从传统 的OLTP和细节性数据中分离出来，按照DSS的需要重新进行组织， 建立单独的分析处理环境。
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• 原因五、数据的综合问题 OLTP 需要的是当前的细节性操作数据， OLAP 需要的往往是大量 的总结性分析型数据，而非数据库中的细节性操作型数据
OLTP 系统中积累的是大量的细节数据，而 OLAP 并不对这些 细节数据进行分析，其原因是
数据仓库应用实例培训课件(ppt 50张)
•
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
46．凡事不要说＂我不会＂或＂不可能＂，因为你根本还没有去做！ 47．成功不是靠梦想和希望，而是靠努力和实践． 48．只有在天空最暗的时候，才可以看到天上的星星． 49．上帝说：你要什么便取什么，但是要付出相当的代价． 50．现在站在什么地方不重要，重要的是你往什么方向移动。 51．宁可辛苦一阵子，不要苦一辈子． 52．为成功找方法，不为失败找借口． 53．不断反思自己的弱点，是让自己获得更好成功的优良习惯。 54．垃圾桶哲学：别人不要做的事，我拣来做！ 55．不一定要做最大的，但要做最好的． 56．死的方式由上帝决定，活的方式由自己决定！ 57．成功是动词，不是名词！ 28、年轻是我们拼搏的筹码，不是供我们挥霍的资本。 59、世界上最不能等待的事情就是孝敬父母。 60、身体发肤，受之父母，不敢毁伤，孝之始也； 立身行道，扬名於后世，以显父母，孝之终也。——《孝经》 61、不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海。——荀子《劝学篇》 62、孩子：请高看自己一眼，你是最棒的！ 63、路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 64、活鱼会逆水而上，死鱼才会随波逐流。 65、怕苦的人苦一辈子，不怕苦的人苦一阵子。 66、有价值的人不是看你能摆平多少人，而是看你能帮助多少人。 67、不可能的事是想出来的，可能的事是做出来的。 68、找不到路不是没有路，路在脚下。 69、幸福源自积德，福报来自行善。 70、盲目的恋爱以微笑开始，以泪滴告终。 71、真正值钱的是分文不用的甜甜的微笑。 72、前面是堵墙，用微笑面对，就变成一座桥。 73、自尊，伟大的人格力量；自爱，维护名誉的金盾。 74、今天学习不努力，明天努力找工作。 75、懂得回报爱，是迈向成熟的第一步。 76、读懂责任，读懂使命，读懂感恩方为懂事。 77、不要只会吃奶，要学会吃干粮，尤其是粗茶淡饭。 78、技艺创造价值，本领改变命运。 79、凭本领潇洒就业，靠技艺稳拿高薪。 80、为寻找出路走进校门，为创造生活奔向社会。 81、我不是来龙飞享福的，但，我是为幸福而来龙飞的！ 82、校兴我荣，校衰我耻。 83、今天我以学校为荣，明天学校以我为荣。 84、不想当老板的学生不是好学生。 85、志存高远虽励志，脚踏实地才是金。 86、时刻牢记父母的血汗钱来自不易，永远不忘父母的养育之恩需要报答。 87、讲孝道读经典培养好人，传知识授技艺打造能人。 88、知技并重，德行为先。 89、生活的理想，就是为了理想的生活。 —— 张闻天 90、贫不足羞，可羞是贫而无志。 —— 吕坤
数据仓库培训
OLAP基本操作
上卷操作：通过维层次，在数据立方体上进 行聚集。 下钻操作：是上卷操作的逆操作，由不太详 细的数据到更详细的数据。 切片和切块：切片在给定的数据立方体的一 个维上进行选择，切块则是在两个或两个以 上的维进行选择。 旋转操作：是改变维度的位置关系，使最终 用户可以从其他视角来观察多维数据。
日期
一季度 二季度 三季度 四季度
ALL
南京 苏州 常州
TV PC
VCD ALL
产 品
地 区
ALL
数据仓库的主要应用
信息处理
支持查询和基本的统计分析，并使用表或图进行报告.
分析处理
支持基本的OLAP操作，在汇总的和细节的历史数据上操作.
数据挖掘
支持知识发现，包括找出隐藏的模式和关联，构造分析模型， 进行分类和预测，并用可视化工具提供挖掘结果.
一次处理的数据量小
面向应用，事务驱动
一次处理的数据量大
面向分析，分析驱动
面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持管理需要
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理； OLAP是面向市场的,用于数据分析。
数据内容:
OLTP系统管理当前数据； OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制。
Data Mart（数据集市）
小型的，面向部门或工作组级数据仓库.
数据仓库中的几个重要概念 (续)
Operation Data Store
操作数据存储 — ODS是能支持企业日常的全局应 用的数据集合，是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩展后得到的一个混合形式。 四个基本特点：面向主题的(Subject -Oriented)、集 成的、可变的、 当前或接近当前的。
数据仓库 学习资料
创新设计作业张希远董新强崔庆俄一、理解关系数据库与数据仓库的区别1、发展背景：在数据信息化和互联网技术高速发展的今天，数据已经处于爆炸状态，数据量一直在急剧增大，因此如何应用这些数据成为人们面临的首要问题．从20实际60年代数据库技术出现至今，经过几十年的发展，已日趋成熟完善．随着信息量的逐渐增加，人们期望一种数据处理技术能够提供更高层次的数据分析功能，能访问并综合运用来自各种数据源的数据，进行复杂的数据分析．在这种情形下，一种新型的数据库技术——数据仓库技术应运而生。
2、关系数据库的概念关系数据库，是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。
3、数据仓库的概念数据仓库领域的权威W．H．Inmon给出了数据仓库的一个简短而全面的定义：数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。
根据该定义，数据仓库具备以下四个关键特征：3.1 面向主题(Subject Oriented)的数据集合数据仓库通常围绕一些主题，如“产品”、“销售商”、“消费者”等来进行组织。
数据仓库关注的是决策者的数据建模与分析，而不针对日常操作和事务的处理。
因此，数据仓库提供了特定主题的简明视图，排除了对于决策无用的数据。
3.2 集成(Integrated)的数据集合数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的，异种数据源可能包括关系数据库、面向对象数据库、文本数据库、Web数据库、一般文件等。
3.3 时变(Time Variant)的数据集合数据存储从历史的角度提供信息，数据仓库中包含时间元素，它所提供的信息总是与时间相关联的。
数掘仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时刻的数据。
3.4 非易失(Nonvolatile)的数据集合数据仓库总是与操作环境下的实时应用数据物理地分离存放，因此不需要事务处理、恢复和并发控制机制。