数据仓库是一种专为决策支持系统（DSS）和在线分析处理（OLAP）设计的数据库系统，它不同于传统的在线事务处理（OLTP）系统。在数据仓库中，数据经过清洗、整合和聚合，以满足分析需求，而不是实时的事务操作。
数据仓库的基本概念包括其面向分析的特性、数据内容的区别、数据库设计的不同、视图的差异以及访问模式的异同。与OLTP系统相比，数据仓库更侧重于历史数据的存储，提供汇总和聚集功能，采用如星型或雪花模型的面向主题数据库设计。此外，OLTP关注当前事务，而OLAP则关注市场分析，两者在用户、数据内容、设计、视图和访问模式上都有明显的区分。
数据仓库的体系结构通常包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据存储、以及前端分析工具。数据仓库从多个分散的业务系统中抽取数据，经过清洗和转化，然后加载到数据仓库中，以确保数据的一致性和准确性。数据仓库的元数据则记录了关于数据仓库本身的信息，如数据来源、数据含义、处理规则等，有助于理解和管理数据。
数据仓库的数据模式通常采用多维模型，这使得用户能快速进行复杂的分析，例如通过维度和度量进行切片、 dice 和钻取操作。这种多维分析提供了对数据的深入洞察，帮助决策者理解业务趋势和模式。
高性能物理数据仓库设计则关注如何优化数据的存储和查询性能，可能包括分区、索引、数据压缩、并行处理和分布式计算等技术。这些技术旨在提升大规模数据分析的速度，降低响应时间，以满足决策者对于实时或近实时分析的需求。
在数据仓库中，决策支持系统（DSS）通过OLAP工具对数据进行分析。OLAP工具能够处理复杂的分组和聚集查询，支持统计函数和时间序列分析，使用户可以从多个角度对数据进行深入探索。除了专用的OLAP系统，许多关系数据库管理系统（RDBMS）也进行了优化以支持决策支持，提供对OLAP查询的良好支持。此外，数据挖掘作为决策支持系统的一部分，通过发现数据集中的模式和趋势，为预测分析和业务洞察提供了自动化工具。
总结起来，数据仓库是为了解决事务处理和分析处理的冲突，提供高效、集成的分析环境而诞生的技术。它包含了数据抽取、转换、加载、存储和分析的全过程，通过多维模型和优化的物理设计，为决策支持系统提供强大的数据基础。随着技术的发展，数据仓库和OLAP工具的界限日益模糊，两者正逐步融合，共同推动企业的智能决策和业务增长。
