数据仓库的四个特征

数据仓库是指存储企业或组织各种数据，并能够进行快速查询和分析的系统。数据仓库具有以下四个特征：

1. 面向主题

数据仓库是面向主题的，即数据是围绕各种主题组织的。数据仓库的设计与组织方法与传统的数据库系统有所不同。传统的数据库系统侧重于数据的实体关系，而数据仓库则更关心数据的主题、信息和知识。在数据仓库中，数据被组织成几个维度，每个维度都对应一个主题，例如销售、客户、产品等。面向主题的特征使得数据仓库更加适合进行商业智能或决策支持系统的开发。

2. 集成性

数据仓库需要整合各个数据源的数据，并进行清洗和转化。企业或组织拥有许多不同的系统，每个系统都有自己的数据存储方式和数据格式，这些数据源间的数据存在大量的重复和不一致。为了将这些数据整合在一起，数据仓库需要进行ETL(抽取、转换和装载)处理。ETL处理将不同的数据源中的数据整合、清洗并转换为数据仓库的格式。集成性的特征使得数据仓库能够及时更新数据，保证数据的一致性和准确性。

3. 时间性

数据仓库是关心数据的变化过程和历史数据的，因此时间性是数据仓库的重要特征。数据仓库需要跨越不同时间段、不同数据源的数据进行整合和分析，因此需要具有时间轴的特性。在数据仓库中，通常会保留历史数据，并使用时间维度来分析数据的变化趋势。例如，在仓库中储存了过去5年每月的销售数据，即可通过时间维度轻松获得月度销售变化。

4. 面向查询

数据仓库是用于查询和分析的，因此是面向查询的特征。由于数据仓库是面向主题的，数据的组织方式使得用户可以通过轻松的操作获取到他们感兴趣的信息。同时，数据仓库的查询也需要考虑到复杂查询的需求，例如“两个不同地区、不同产品类型的销售额在过去两年内的对比”。为了支持这样的复杂查询，数据仓库提供了数据立方体和多维查询的方式，用户可以通过钻取、切片、切块等方式轻松地进行查询和分析。

综上所述，数据仓库具有面向主题、集成性、时间性和面向查询的四个特征。这些特征为数据仓库的设计、开发和维护带来了挑战，也使数据仓库成为了企业或组织决策支持的重要数据来源。