数据仓库系统的分类

数据仓库是一个支持企业决策的数据库，它能够用于处理来自不同系统的数据，将其转化为统一格式并存储在一个统一的地方。而数据仓库系统则是一种软件系统，用于建立并管理数据仓库。数据仓库系统的分类可以从多个角度分析。

一、按照使用方式分类

1. 手动数据仓库系统：手动数据仓库系统需要手工输入数据、存储数据及执行查询。由于手动执行的弊端，手动数据仓库通常被认为是一种过时的方式，但在一些小型企业中，这种方式仍然被使用。

2. 在线数据仓库系统：在线数据仓库系统相较于手动方式而言，具有更高的自动化和更好的性能。数据的存储、管理和查询都可以通过自动化工具来完成。

二、按照系统架构分类

1. 偶像数据仓库系统： 偶像数据仓库系统中，数据的处理和存储是在单一的服务器中完成的。它有助于提高数据处理和查询的效率和可靠性，同时保证数据的安全性。

2. 分布式数据仓库系统：在分布式数据仓库系统中，数据存储在多个不同的服务器上。这种方式更适合大型企业，因为它可以处理更大的数据流量，提供更好的数据处理能力。分布式数据仓库系统也有更高的可伸缩性，易于实现集群和负载均衡。

三、按照数量分类

1. 小型数据仓库系统：小型数据仓库系统处理的数据量很小。它通常由小型企业用来进行日常决策，这类企业的数据规模相对较小。

2. 中型数据仓库系统：在中型数据仓库系统中，数据的量和规模比较大，处理和存储数据的服务器数量也相对较多。

3. 大型数据仓库系统：大型企业需要大型数据仓库系统来支持决策，这类企业需要处理大量的数据、包括历史数据、实时数据和未来数据。

四、按照数据类型分类

1. 维度模型数据仓库系统： 维度模型数据仓库系统由多个表和关系组成，主要是用于处理现有的数据维度和度量值。例如，一个数据表可以包含产品维度、时间维度和销售量度量。

2. 标准数据仓库系统：标准数据仓库通常包含不同的业务维度，如客户、产品等，同时提供数据的存储和处理。标准数据仓库可以从多个角度来查询数据，包括按照时间、地理位置和客户。

综上所述，我们可以发现，数据仓库系统可以从多个角度进行分类。了解不同类型的数据仓库系统可以帮助企业选择最适合自己需求的系统，提高数据处理和查询的效率和准确性，从而为企业提供更好的决策支持。