什么是数据仓库？它和数据库有什么区别？
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数据仓库是专门为数据分析和报告设计的中央存储库，整合了来自不同源系统的大量数据，支持复杂查询和长期趋势分析。而数据库主要用于事务处理，如记录日常操作，强调插入、更新和删除功能，支持快速的运营需求。数据仓库更侧重于数据的历史分析和业务决策支持。
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为什么需要使用数据仓库？
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使用数据仓库的主要原因包括：

1. **数据整合**：从多个源系统集成数据，提供统一的数据视图，便于全面分析。
2. **历史数据存储**：保留长时间段的详细数据，支持长期趋势分析和历史比较。
3. **性能优化**：通过数据预处理和索引优化，提高复杂查询的处理速度，减轻生产数据库的负担。
4. **数据质量**：通过数据清洗和验证，提高数据的准确性和一致性，支持更可靠的业务决策。
5. **业务洞察**：支持高级分析、数据挖掘和商业智能，帮助发现隐藏的模式和趋势，驱动业务增长。

数据仓库确保了数据的可用性和高质量，支持更高效和深入的分析。
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数据仓库有哪些常见的架构类型？
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数据仓库常见的架构类型包括：

1. **单层架构**：
   - **特点**：数据直接存储在数据仓库中，没有额外的中间层。
   - **优点**：简单、成本低。
   - **缺点**：性能较差，难以支持大规模复杂查询。

2. **两层架构**：
   - **特点**：数据仓库层和数据集市层。数据仓库存储整个组织的数据，数据集市则为特定部门或业务单元提供定制的数据视图。
   - **优点**：可以更好地满足不同部门的特定需求。
   - **缺点**：管理复杂度增加，数据一致性和同步性需要额外维护。

3. **三层架构**：
   - **特点**：源系统、数据仓库和数据集市三个层次。源系统提供原始数据，数据仓库进行整合和存储，数据集市提供特定视图。
   - **优点**：结构清晰，性能优化，易于管理和维护。
   - **缺点**：系统复杂度高，建设和维护成本较高。

4. **虚拟数据仓库**：
   - **特点**：不实际存储数据，而是通过视图和其他虚拟对象访问和集成多个数据源。
   - **优点**：灵活性高，初始投资低。
   - **缺点**：性能受源系统的影响较大，不适合大量数据的复杂查询。

5. **云数据仓库**：
   - **特点**：利用云计算资源构建数据仓库，支持弹性扩展和按需付费。
   - **优点**：易于扩展，灵活性高，维护成本低。
   - **缺点**：依赖云服务提供商，数据安全和合规性需要特别关注。

这些架构类型各有优缺点，选择合适的架构取决于组织的具体需求、数据规模和预算。
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