DWH 和 ETL 解释
DWH and ETL explained
在这个post我不是在问任何教程，如何做某事，在这个post，我是在寻求你的帮助，如果有人能用简单的话解释我，什么是DWH （数据仓库）什么是ETL。
当然，我google'ed 和 youtube' 很多，我找到了很多文章，视频，但我仍然不太确定它是什么。
我为什么要问？
求职前一定要了解清楚
这个答案绝不应该被视为数据仓库的完整定义。这只是我尝试用外行的术语解释这个术语。
交易（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，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。
在交易系统中，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，因此数据模型被规范化。相反，数据仓库针对读取大量行（例如前一年的所有发票）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 的维度和事实）。
交易系统仅存储实体的当前版本（即当前客户的地址），而数据仓库可能使用缓慢变化的维度 (SCD) 来保存历史记录（例如客户的所有地址以及日期范围以指示每个它们是有效的）。
ETL代表extract, transform, load，它是以下过程：
- 从交易系统中提取数据，
- 将其转换为维度格式，
- 正在数据仓库中加载。
在这个post我不是在问任何教程，如何做某事，在这个post，我是在寻求你的帮助，如果有人能用简单的话解释我，什么是DWH （数据仓库）什么是ETL。
当然，我google'ed 和 youtube' 很多，我找到了很多文章，视频，但我仍然不太确定它是什么。
我为什么要问？
求职前一定要了解清楚
这个答案绝不应该被视为数据仓库的完整定义。这只是我尝试用外行的术语解释这个术语。
交易（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，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。
在交易系统中，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，因此数据模型被规范化。相反，数据仓库针对读取大量行（例如前一年的所有发票）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 的维度和事实）。
交易系统仅存储实体的当前版本（即当前客户的地址），而数据仓库可能使用缓慢变化的维度 (SCD) 来保存历史记录（例如客户的所有地址以及日期范围以指示每个它们是有效的）。
ETL代表extract, transform, load，它是以下过程：
- 从交易系统中提取数据，
- 将其转换为维度格式，
- 正在数据仓库中加载。