数据仓库概念与传统的数据库有着本质的区别：人脸识别门禁系统数据仓库的特点是面向分析型数据处理、对多个异构的数据源进行有效集成、数据相对稳定并反映历史变化；数据库的特点是面向书无形数据处理、数据库之间相互独立且异构、数据实时更新且通常关心当前数据。

人脸识别门禁系统整个数据库是一个包含四层次的体系结构：

数据源：是数据仓库系统的技术，是整个人脸识别门禁系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RNBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。

数据的存储与管理：是人脸识别门禁系统数据仓库的系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别与传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有个业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。人脸识别门禁系统数据残酷按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门机数据仓库。

OLAP服务器：对人脸识别门禁系统分析需要的数据进行有效集成，按多维模型语义组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP,MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据中。

前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具。数据分析工具、数据挖掘工具以及各种机遇数据库或人脸识别门禁系统数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具，数据挖掘贡酒主要针对数据仓库。

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