数据仓库与事务性数据库：
- 事务性数据库帮助人们执行活动，数据仓库帮助人们制定计划。例如事务性数据库能显示飞机航班还有那些座位空着。而数据仓库，则能帮助
航班管理人员决定未来是否需要对航班调度进行调整。 - 事务性数据库侧重于细节，然而数据仓库侧重于高层次的聚合。例如购买最流行儿童的书籍的家长不会关注青少年小说产品线的库存信息，但计
划重新安排书店的书架管理员可能会对计算机书籍的销售下降感觉。 - 事务性数据库通常是为特定应用程序设计的，然而数据仓库集成了不同源头的数据。例如订单处理应用程序--以及它的数据库--可能包含每个订
单的详细折扣信息，却没有任何生产成本警戒信息。相反，生产应用程序--以及它的数据库---可能包含了详细的成本信息，却没有任何销售折
扣信息。通过把这两个数据库集成到数据仓库中。可以计算出产品销售的实际利润，也许会显示完全的折扣的价格会比实际生产成本少。 - 事务性数据库关心的是现在，数据仓库关心的是随着时间变化的活动。例如对于一个简单的的银行帐号，每个交易--也就是每笔存款或取现--都
会帐户的余额产生瞬间改变。事务系统很少维护历史余额，甚至交易日志都会在一两个月内存档。在数据仓库中可以存储好几年的交易数据，还
可以存储历史性余额的快照，以便将当前数据与上月或者上一年数据进行对比和汇总。 - 事务性数据库是易变的，它的信息随着新订单的确认或取消而更改，随着新产品的生产或装配而更改，或新的预定而更改。数据仓库则是稳定的，
它的信息只会以标准的间隔进行更新，也许是按月，按周，或按小时，并且在理想的情况下更新只会增加时间段的数据，而不会更改先前存储在
数据仓库中的值。 - 事务性数据库能够提供对详细信息的快速获取或更新；数据仓库必须能提供对高度汇总的信息进行快速获取。
度量值：在数据仓库的世界里，用来监视业务的可以汇总的数值称为度量值
维度：相当于一个报表中独立的标题列表。
事实表：在多维数据库中，保存度量值的详细值或事实的表称为事实表。事实表几乎总会使用一个整数值来表示（维度）成员。通常，事实表中的每个维度都有
一个维度表。
维度表：维度表包含了维度的每个成员的特定名称。维度成员的名称称为“属性”。维度表中有一个称为“键属性”的列（其时是也可以称为主键列）。
维度表可以有多个其它属性，而且维度属性是可以分组的。比如“Category”,"City","Color"。不可分组的属性通常称为“成员属性（member property）”
某些可分组的属性可以组合起来创建一个自然层次结构