Sql server 数据仓库-什么是好的定义？

有人能给我一个关于数据仓库是什么的好的、实用的定义吗？

一个为检索而优化的数据库，通常是非规范化数据，通常是星型模式（但可能是雪花型的），并使用维度建模（事实和维度表）

我刚开始学习数据仓库和商业智能，环顾网络，你可以找到一些有趣的链接：

我认为这两个链接可以帮助您理解数据仓库的概念

对不起，我是新的，我只能发布一个链接^^

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很抱歉，作为垃圾邮件预防机制，新用户最多只能发布一个超链接。获得10个声誉以发布更多超链接。

我很惊讶没有人发布：

仓库是以主题为导向的， 集成、时变和 数据的非易失性收集 支持管理层的决策 制作过程

从同一页中，您可以了解Kimball的定义：

事务数据的副本 专门针对查询和 分析

不幸的是，我认为数据仓库是一个广泛的领域。有很多种类，只有很少的标准范例，特别是我想到了Kimball的维度建模。Inmon没有Kimball那样具体的方法论，因此一些3NF模型可能符合也可能不符合他的原则

因为Inmon拓宽了仓储的范围，所以它可以包含非结构化数据。然而，非结构化数据的分析与传统分析有很大的不同

正如应用于SQL Server一样，SQL Server上最大的数据仓库通常是按维度建模的，因为这非常适合于非分布式、非大规模并行模型。像Teradata这样的大规模并行系统通常在使用3NF模型时表现更好。这些仍然是基于表的系统，各种表通过外键约束连接（可能并没有强制执行，但至少是逻辑的）

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当然，我们也看到了像Map/Reduce这样的NoSQL数据处理系统，它们根本不是我们已经拥有了40年的规范化、非规范化或非/不规范化关系数据库意义上的数据库。

虽然这不是一个学术定义，但它可能是一个实用的定义。数据仓库是数据集市的集合，将在整个组织范围内合并数据集

数据集市将包含特定于业务某些部分的数据集。在数据集市中，您将发现事实表、可测量的信息片段以及可测量片段的维度和属性

真正的数据仓库将具有一致的维度表，这些维度表可以跨数据集市共享

一个例子

您的公司可能会围绕销售建立数据集市。和另一个关于人力资源的数据集市。如果客户维度表在这两个数据集市之间共享，则它将被视为符合条件的维度。这三个实体一起构成了一个数据仓库

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正如其他人所说，您可以通过搜索Ralph Kimball的数据策略来找到更详细的信息。

定义：数据仓库是用于分析目的而不是用于事务处理的数据库

有关数据仓库的更多信息，请查看下面的链接

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你应该在这里写下这篇文章的重要部分，至少因为链接可能会断开，现在看起来更像是一条评论，而不是答案。