随着信息技术的不断发展,海量数据的不断涌现,企业迫切需要高效、精确、科学的分析数据。由于传统数据仓库的数据更新一般是每天,每周或是每个月更新一次,这就意味着它的数据不是最新的,然而,对于电子商业,股票经济,在线通讯以及决策系统等信息,需要及时的将数据发送到决策者手中,他们依据最新的这些数据信息去占领市场,由此出现了实时数据仓库的概念。目前,在实时数据仓库体系的构建过程中,面临的最大挑战就是实时数据抽取、转换、清洗和加载到数据仓库的工作,即实时ETL的过程。因此本文提出了一种实时数据仓库的装载方法,该方法将采取复制表结构、设置查询限制等条件实现在数据仓库中数据持续高效的装载,并且阐述了如何使用实时数据仓库架构以及客户终端OLTP查询来实现实时数据的整合。针对实时数据仓库技术的实现,本文做了以下相关工作：首先,对实时数据仓库的研究现状、应用情况进行分析,得出了实时数据仓库技术研究的必要性。其次,对传统数据仓库的体系架构不能满足实时性的需求,提出了实时数据仓库的体系架构,包括事实监控模块、数据转换模块、数据存储模块和实时分析模块。再次,对实时数据仓库的过程中,数据的抽取、转换和装载过程比较困难的情况下,采用立即型数据捕获方法进行数据抽取；使用专业工具和内部开发程序组合,来实施数据转换功能；把装载过程分为了初始转载、周期性的增量装载和实时的完全更新。最后,把实时数据仓库技术应用在Golf综合查询和决策支持系统中,对实时数据仓库架构、OLAP查询进行了调整,采用了复制表结构、设置查询限制等技术实现在数据仓库中数据持续高效的装载；以及对实时数据仓库包装和再优化。