不属于数据仓库的特点（不属于数据仓库的特点是）

## 数据仓库的非特征

简介

数据仓库 (Data Warehouse) 是一种面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。 理解数据仓库的关键在于了解其核心特征。本文将重点阐述那些

不属于

数据仓库的特点，从而更清晰地勾勒出数据仓库的本质。### 一、 易失性数据

详细说明:

数据仓库的核心特点之一是

非易失性

。这意味着数据一旦进入数据仓库，就不会被随意修改或删除，除非通过专门的流程进行存档或更新。 而易失性数据，例如操作型数据库中的事务数据，会随着时间的推移不断被更新、修改甚至删除。数据仓库并不存储这种实时变化的数据，它关注的是历史趋势和分析。### 二、 面向操作的实时处理

详细说明:

数据仓库关注的是历史数据分析和决策支持，而非实时操作。 操作型数据库 (OLTP) 系统旨在处理事务，提供实时数据处理能力，例如在线交易、银行转账等。 数据仓库不直接参与这些实时处理，它接收从OLTP系统提取的经过清洗和转换的数据。### 三、 数据冗余最小化

详细说明:

为了提高查询效率，操作型数据库通常会对数据进行优化，尽量减少数据冗余。然而，数据仓库为了支持多维分析和复杂查询，常常会包含一定程度的数据冗余，通过冗余来加速查询速度和提升分析效率。 这与操作型数据库追求数据最小化的目标截然不同。### 四、 局部性和分散性

详细说明:

数据仓库是集成的，它将来自多个来源的数据整合到一个统一的视图中，提供全局视角。 相反，局部性和分散的数据存储方式不利于数据分析和决策支持。数据仓库致力于消除数据孤岛，提供全面的数据视图。### 五、 结构化单一数据类型

详细说明:

数据仓库存储的数据类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，例如文本、图像、音频和视频等。 而某些系统可能仅处理单一类型的数据，这与数据仓库的丰富性和包容性相悖。### 六、 直接用户交互操作

详细说明:

数据仓库主要面向分析人员和决策者，通过数据分析工具进行数据访问和分析，而非直接进行用户交互操作，例如在线订购或账户管理等。 OLTP 系统通常直接支持用户交互。

总结:

通过以上分析，我们可以更清晰地理解数据仓库的特征。 记住这些“非特征”可以帮助我们更好地区分数据仓库与其他数据管理系统，从而更好地应用数据仓库技术进行数据分析和决策支持。

数据仓库的非特征**简介**数据仓库 (Data Warehouse) 是一种面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。 理解数据仓库的关键在于了解其核心特征。本文将重点阐述那些**不属于**数据仓库的特点，从而更清晰地勾勒出数据仓库的本质。

一、 易失性数据* **详细说明:** 数据仓库的核心特点之一是**非易失性**。这意味着数据一旦进入数据仓库，就不会被随意修改或删除，除非通过专门的流程进行存档或更新。 而易失性数据，例如操作型数据库中的事务数据，会随着时间的推移不断被更新、修改甚至删除。数据仓库并不存储这种实时变化的数据，它关注的是历史趋势和分析。

二、 面向操作的实时处理* **详细说明:** 数据仓库关注的是历史数据分析和决策支持，而非实时操作。 操作型数据库 (OLTP) 系统旨在处理事务，提供实时数据处理能力，例如在线交易、银行转账等。 数据仓库不直接参与这些实时处理，它接收从OLTP系统提取的经过清洗和转换的数据。

三、 数据冗余最小化* **详细说明:** 为了提高查询效率，操作型数据库通常会对数据进行优化，尽量减少数据冗余。然而，数据仓库为了支持多维分析和复杂查询，常常会包含一定程度的数据冗余，通过冗余来加速查询速度和提升分析效率。 这与操作型数据库追求数据最小化的目标截然不同。

四、 局部性和分散性* **详细说明:** 数据仓库是集成的，它将来自多个来源的数据整合到一个统一的视图中，提供全局视角。 相反，局部性和分散的数据存储方式不利于数据分析和决策支持。数据仓库致力于消除数据孤岛，提供全面的数据视图。

五、 结构化单一数据类型* **详细说明:** 数据仓库存储的数据类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，例如文本、图像、音频和视频等。 而某些系统可能仅处理单一类型的数据，这与数据仓库的丰富性和包容性相悖。

六、 直接用户交互操作* **详细说明:** 数据仓库主要面向分析人员和决策者，通过数据分析工具进行数据访问和分析，而非直接进行用户交互操作，例如在线订购或账户管理等。 OLTP 系统通常直接支持用户交互。**总结:**通过以上分析，我们可以更清晰地理解数据仓库的特征。 记住这些“非特征”可以帮助我们更好地区分数据仓库与其他数据管理系统，从而更好地应用数据仓库技术进行数据分析和决策支持。