DWH 和 ETL 解释答案

【问题标题】：DWH and ETL explainedDWH 和 ETL 解释
【发布时间】：2015-01-29 15:11:42
【问题描述】：

在这篇文章中我不是在问任何教程，如何做某事，在这篇文章中，我是在寻求你的帮助，如果有人可以用简单的话解释我，什么是 DWH（数据仓库）和什么是 ETL。

当然，我在 google 和 youtube 上搜索了很多，我发现了很多文章、视频，但我仍然不太确定它是什么。

我为什么要问？
在我申请工作之前，我需要非常了解它。

【问题讨论】：

现在我正在观看有关此的视频，最重要的是数据仓库，它是如何工作的，它是什么，何时使用。据我了解，（如果这是正确的）DWH 主要用于分析数据，对其进行分组，因此当我们搜索某种数据时，我们无需遍历所有数据库，因为它在 DWH 中很好地排序。找到我们需要的东西更容易、更快捷。 ?
所以我只想确定，如果我认为我理解的部分知道，它是否正确。所以假设我们有一家使用 DWH 的公司，假设有销售、营销、财务等。该公司的每个部分都包含需要分析的信息（数据）。因此，来自营销、财务或销售的所有数据都进入集成级别，ETL 部分发生在哪里。 E - 数据进入这部分，T - 我们将数据转换为我们需要的格式，L- 我们将其加载到 DWH。然后所有日期按零件、销售数据、营销数据等排序。

【解决方案1】：

_{这个答案绝不应该被视为数据仓库的完整定义。这只是我试图用外行的术语来解释这个术语。}

事务（操作，OLTP）和分析（数据仓库）系统都可以使用相同的 RDBMS 作为后端，并且它们可能包含完全相同的数据。但是，它们的数据模型将完全不同，因为它们针对不同的访问模式进行了优化。

在事务系统中，您通常使用单行（例如客户或发票），并且写入一致性至关重要，因此数据模型是规范化的。相反，数据仓库针对读取大量行（例如，上一年的所有发票）和聚合数据进行了优化，因此维度模型被扁平化（星型模式、Kimball 维度和事实）。

事务系统仅存储实体的当前版本（即当前客户的地址），而数据仓库可能会使用渐变维度 (SCD) 来保存历史记录（例如，具有日期范围的客户的所有地址以指示每个地址何时有效）。

ETL代表extract、transform、load，它是以下过程：

【讨论】：