数据仓库的特点不包括什么

数据仓库是一个专门用于处理海量数据的数据库系统，它的建立旨在为企业提供更好的数据决策支持。数据仓库具有很多优势和特点，比如对分析型应用友好，易于查询、分析、组织和管理数据，有能力在大规模数据集上进行高效的数据访问和计算等等。然而，不是所有的特点都适用于数据仓库，本文将从多个角度深入探讨数据仓库的特点不包括什么。

1. 不包括实时数据处理能力

数据仓库通常是建立在离线数据源的基础之上的，因此它并不具备实时数据处理能力。在数据仓库上执行的查询和分析操作都是针对历史数据的，而非实时数据。这也意味着，在数据仓库上进行的数据分析和查询可能会受到时效性的限制。如果企业需要实时数据处理能力，那么数据仓库并不是最佳选择。

2. 不包括交易处理能力

与传统的OLTP（联机事务处理）数据库不同，数据仓库不支持实时交易处理。数据仓库的主要目标是支持分析型应用而非交易型应用，因此它不适合用于处理实时交易数据。如果企业需要处理实时交易数据，则需要选择专门的OLTP数据库系统。

3. 不包括复杂的数据模型

数据仓库通常采用星型模型或雪花模型等简单的数据模型来组织数据。这种数据模型可以很好地支持数据的分析和查询操作，同时也非常易于维护和管理。相比之下，复杂的数据模型例如E-R（实体-关系）模型则不适合用于数据仓库中。

4. 不包括对所有数据的长期保存

数据仓库的目标是支持企业的决策制定，因此只有与企业的目标和需求密切相关的数据才会被保存在数据仓库中。相比之下，面向应用的数据库可能需要保存更多的数据，以满足应用的需求。因此，数据仓库不包括对所有数据的长期保存。

5. 不包括全面的数据一致性和完整性控制

数据仓库需要经常集成和处理来自不同系统和数据源的数据，因此它的数据源很可能存在一定程度的数据不一致和不完整。另外，数据仓库中的数据通常是只读的，并且不会对原始数据做任何修改。这意味着数据仓库不具备全面的数据一致性和完整性控制能力。

综上所述，数据仓库的特点其实是有限的，不包括实时数据处理能力、交易处理能力、复杂的数据模型、全面的数据一致性和完整性控制，以及对所有数据的长期保存。企业在选择数据仓库时需要根据自己的需求和目标来进行综合衡量，以便做出最好的决策。