数据仓库与数据库的区别
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据仓库和数据库
数据仓库和数据库有什么区别？通常情况下基于业务数据库数据分析人员也能完成数据分析需求，但是为什么要建数据仓库？没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。
业务数据库主要是为业务操作服务的，虽然可以用于分析，但需要很多额度的调整。
一，业务数据库中存在的问题基于业务数据库来做分析，主要有以下几个问题：结构复杂，数据脏乱，难以理解，历史缺失，数据量大时查询缓慢。
结构复杂业务数据库通常是根据业务操作的需要进行设计的，遵循3NF范式，尽可能减少数据冗余。
这就造成表与表之间关系错综复杂。
在分析业务状况时，储存业务数据的表，与储存想要分析的角度表，很可能不会直接关联，而是需要通过多层关联来达到，这为分析增加了很大的复杂度。
数据脏乱因为业务数据库会接受大量用户的输入，如果业务系统没有做好足够的数据校验，就会产生一些错误数据，比如不合法的身份证号，或者不应存在的Null值，空字符串等。
理解困难业务数据库中存在大量语义不明的操作代码，比如各种状态的代码，地理位置的代码等等，在不同业务中的同一名词可能还有不同的叫法。
这些情况都是为了方便业务操作和开发而出现的，但却给我们分析数据造成了很大负担。
各种操作代码必须要查阅文档，如果操作代码较多，还需要了解储存它的表。
同义异名的数据更是需要翻阅多份文档。
缺少历史出于节约空间的考虑，业务数据库通常不会记录状态流变历史，这就使得某些基于流变历史的分析无法进行。
比如想要分析从用户申请到最终放款整个过程中，各个环节的速度和转化率，没有流变历史就很难完成。
大规模查询缓慢当业务数据量较大时，查询就会变得缓慢。
二，数据仓库解决方案上面的问题，都可以通过一个建设良好的数据仓库来解决。
业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。
而数据仓库则是面向分析的，主要服务于我们分析人员。
评价数据仓库做的好不好，就看我们分析师用得爽不爽。
因此，数据仓库从产品设计开始，就一直是站在分析师的立场上考虑的，致力于解决使用业务数据进行分析带来的种种弊端。
数据库与数据仓库的区别与联系
数据库与数据仓库的区别与联系在信息时代的背景下，数据处理已经成为各行各业的核心工作。
数据库和数据仓库作为两个常见的数据管理工具，在实践中有着不同的应用场景和特点。
本文将对数据库和数据仓库的区别与联系进行探讨，以帮助读者更好地理解它们的不同之处和相互关系。
一、数据库的概念和特点数据库是指为了满足用户需求而设计、构建和维护的一系列数据集合。
数据库通过数据结构与数据管理系统，实现对数据的存储、查询、更新和删除等基本操作。
其特点主要包括以下几个方面：1. 数据持久化：数据库中的数据可以长期保留，并在需要时进行读取和修改。
2. 数据共享：数据库可以实现多个用户对数据进行共享和协作，提高数据利用效率。
3. 数据一致性：数据库通过事务机制保证数据的一致性和完整性，避免数据冗余和不一致的问题。
4. 高效查询：数据库通过索引等技术快速定位和获取用户需要的数据，提高查询效率。
二、数据仓库的概念和特点数据仓库是指按照时间顺序、面向主题和集成的方式，将多个异构的数据源进行统一整合和管理的大型数据存储库。
它主要用于支持决策分析和业务智能，具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库基于企业的业务需求，以主题为中心组织和存储数据，方便用户进行专题分析和决策支持。
2. 集成统一：数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术整合来自不同来源的数据，保证数据的一致性和可信度。
3. 历史存储：数据仓库会长期保留历史数据，以支持用户对过去事务和趋势的分析和判断。
4. 复杂分析：数据仓库提供了复杂的分析功能，如数据切片、切块、钻取等，为决策提供更全面和深入的支持。
三、数据库与数据仓库的区别1. 定义和目的：数据库是为了满足用户的日常业务操作需求而设计的，而数据仓库则是为了支持决策分析和业务智能而构建的。
2. 数据类型和时效性：数据库主要存储操作性数据，如订单、库存等，具有实时性要求；数据仓库存储分析型数据，如销售趋势、市场调研等，具有较长的历史时效性。
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计
有什么不同
1.目的和应用：
数据仓库的数据模型设计主要用于支持分析和决策支持系统。
它的目标是将来自多个操作性数据库的数据集成在一个统一的存储中，以便于查询和分析。
数据库系统的数据模型设计主要用于支持业务应用系统的操作和事务处理。
2.数据结构：
3.数据粒度：
4.数据复杂性：
5.数据访问模式：
数据仓库的数据模型设计支持复杂的查询操作，如多维分析和数据挖掘等。
因此，数据仓库的数据模型设计通常需要进行优化，以提高查询性能和响应时间。
数据库系统的数据模型设计则更注重事务处理和并发控制等方面的性能优化。
总结起来，数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计主要在目的、数据结构、数据粒度、数据复杂性和数据访问模式等方面有所不同。
数据仓库的数据模型设计更注重于支持分析和决策支持系统，采用星型或雪花型的数据结构，关注大量和高层次的数据，需要复杂的数据转换和清洗过程，并进行查询性能优化。
数据库系统的数据模型设计更注重于支持业务应用系统的操作和事务处理，采用关系模型的结构，关注细节
和实时的操作数据，不需要涉及复杂的数据处理过程，并进行事务和并发性能的优化。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
数据库与数据仓库的设计与构建
数据库与数据仓库的设计与构建随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据管理和数据分析越来越受到重视。
数据库与数据仓库的设计与构建成为了企业和组织中不可或缺的一项技术。
本文将介绍数据库与数据仓库的基本概念，以及设计与构建的关键要素和步骤。
一、数据库与数据仓库的基本概念1. 数据库数据库是一个有组织的、存储大量相关数据的集合。
它能够被多个用户共享，提供了数据存储、查询和管理的功能。
数据库通常采用关系模型，使用SQL查询语言。
2. 数据仓库数据仓库是从多个来源获取的、经过清理和转换的、可查询和用于分析的数据集合。
数据仓库的设计旨在满足分析与决策支持的需求，它采用维度模型和多维分析技术。
二、数据库与数据仓库的设计与构建要素1. 数据建模数据建模是数据库与数据仓库设计的基础，它确定了如何组织和存储数据。
数据建模采用实体关系图（ER图）来表示各种实体、关系和属性，帮助开发人员理解数据之间的关系。
2. 数据规范化数据规范化是数据库设计中的重要步骤，它通过消除数据冗余和保持数据一致性，提高数据库的性能和可维护性。
常用的数据规范化范式包括第一范式、第二范式和第三范式。
3. 查询优化查询优化是为了提高数据库性能而进行的工作。
它涉及索引的设计和使用、查询语句的优化、数据库统计信息的维护等方面。
良好的查询优化能够提高查询的执行速度和效率。
4. 数据备份与恢复数据库的备份与恢复是为了应对数据丢失和灾难恢复的需求。
通过定期备份数据和事务日志，以及实施合适的灾难恢复计划，可以保护数据库的完整性和可用性。
5. 数据安全与权限管理数据安全和权限管理是保护数据库免受非法访问和数据泄漏的关键措施。
采用合适的身份验证和访问控制机制，以及实施加密和监控策略，能够确保数据库的安全和隐私。
三、数据库与数据仓库的设计与构建步骤1. 需求分析与数据收集在设计与构建数据库与数据仓库之前，需要对需求进行全面的分析，明确数据的来源、目标和用途。
通过与业务用户的沟通和数据收集工作，可以获取所需的数据和数据模型。
数据库与数据仓库的区别
数据库与数据仓库的区别：简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。
维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。
任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。
以银行业务为例。
数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。
数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。
比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。
如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM 了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。
事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。
而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。
这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。
“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。
这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。
(完整版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
它用表组织数据，采用ER数据模型。
相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。
1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。
答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，还有所修的课程的最大数量。
区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。
最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。
例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ⇒ owns(X, “personal computer”)[support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。
这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。
这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。
分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。
数据库和数据仓库的区别是什么？
大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。
很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。
实现目的的不同一开始就注定它们的差异。
传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。
而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。
主要负责日常操作。
而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。
这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。
数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。
从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。
但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。
数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。
而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。
数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。
而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。
数据仓库面试题
数据仓库面试题数据仓库是如今企业中不可或缺的一部分，它用于存储和管理大量的数据，并提供可靠且高效的分析和报告功能。
为了在面试中更好地表现自己的能力，下面将介绍一些常见的数据仓库面试题及其详细解答。
1. 请解释什么是数据仓库？数据仓库是一个用于集成、存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
它用于支持企业决策和战略规划，通过提供高质量、一致和实时的数据帮助企业更好地理解自身业务。
2. 数据仓库和数据库的区别是什么？数据库是一个用于组织和存储数据的系统，其主要目标是提供高效的数据访问。
数据仓库则更加注重数据的集成和分析，它将来自不同数据源的数据进行整合，并提供决策支持的功能。
3. 数据仓库的架构有哪些主要组件？数据仓库的主要组件包括：数据提取（Extraction）、数据转换（Transformation）、数据加载（Loading）、数据存储（Storage）和数据查询（Querying）。
- 数据提取：从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：将提取的数据进行预处理、清洗和转换，以适应数据仓库的结构和标准。
- 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，以便后续的分析和报告。
- 数据存储：数据仓库通常使用多维数据库或列式数据库进行数据存储和管理。
- 数据查询：用户可以通过查询语言或报告工具对数据仓库中的数据进行查询和分析。
4. 请解释维度和事实表在数据仓库中的作用。
维度是数据仓库中用于描述业务过程的属性，例如时间、地点、产品等。
维度表包含一个主键和与之关联的属性列。
事实表包含了与业务过程相关的事实数据，例如销售额、数量等，并与维度表通过主键进行关联。
维度表和事实表共同构成了数据仓库中的星型或雪花模式结构。
维度表提供了多维数据的上下文信息，而事实表包含了与业务过程相关的度量数据，通过联结维度表和事实表，可以进行复杂的多维分析和报表生成。
5. 数据仓库中的ETL过程是什么？ETL是“提取、转化和加载（Extract, Transform, Load）”的缩写，是数据仓库中非常重要的一环。
数据库与数据仓库
数据库与数据仓库数据库和数据仓库是现代数据处理和存储的两个重要概念。
数据库是用于存储和管理结构化数据的软件，而数据仓库是用于集成和分析大量数据的特殊类型的数据库。
数据库是一种用于存储和管理数据的软件系统。
它可以用于记录、检索和操作数据，并提供了一些数据完整性和安全性的功能。
数据库系统可以被广泛应用于各种应用程序和系统中，包括企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、电子商务平台等等。
数据库通常被组织成表，其中每个表由一组列组成，每个列存储特定类型的数据。
数据仓库是一个特殊类型的数据库，它专门用于集成和分析大量数据。
数据仓库从多个来源收集数据，并将其组织成易于查询和分析的结构。
数据仓库通常用于支持决策支持系统和业务智能应用，它提供了来自不同来源的数据的一致视图，以帮助组织进行更好的数据分析和决策制定。
数据库和数据仓库之间存在一些重要的区别。
首先，数据库主要用于事务处理，而数据仓库主要用于分析。
数据库的重点是数据的存储和检索，而数据仓库的重点是数据的集成和分析。
其次，数据库通常包含当前和实时的数据，而数据仓库通常包含历史和大量的数据。
此外，数据库通常被设计为支持高并发的多用户操作，而数据仓库通常被设计为支持复杂的查询和分析。
数据库和数据仓库对于现代组织和企业来说非常重要。
数据库可以帮助组织在日常运营中有效地存储和管理数据，提供实时的数据支持。
而数据仓库则可以帮助组织从大量的数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务分析。
总之，数据库和数据仓库是现代数据处理和存储的重要组成部分。
数据库用于存储和管理结构化数据，而数据仓库用于集成和分析大量数据。
它们在不同方面有不同的用途和功能，但都对组织和企业的数据处理和决策制定起着重要的作用。
数据库与数据仓库的概念和应用在现代企业和组织中变得越来越重要。
它们被广泛应用于各行各业，包括金融、制造、零售、医疗等。
随着企业和组织不断生成和积累大量的数据，数据库和数据仓库的有效管理和利用成为提高业务效率和竞争力的关键。
物流信息技术名词解释、简答题
物流信息技术一、名词解释1. 软件工程: 是指采用工程的概念、原理、技术和方法来开发和维护软件。
其核心内容是以工程化的方式的开发软件，它借鉴了传统工程的原则和方法，以求高效地开发高质量的软件。
2. 数据库：（简称DB）是存放在计算机存储设备中以一种合理的方法组织起来的，与公司或组织的业务活动和组织结构相对应的各种相关数据的集合，该集合中的数据可以为公司或组织的各级经过授权的人员或应用程序以不同的权限所共享。
3. 物流信息：是指反映物流各种活动内容的知识、资料、图像、数据、文件的总称。
4. 物流标准化：是按物流合理化的目的和要求，制定各类技术标准、工作标准，并形成全国乃至国际物流系统标准化的活动过程。
5. 条码：是由一组按一定编码规则排列的条、空符号组成的编码符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。
6. 射频识别：是一种非接触式的自动识别技术，是一项利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。
7. 应用型地理信息系统：是根据用户的需求和应用目的而设计的一种解决一类或多类实际应用问题的地理信息系统，除了具有地理信息系统基本功能外，还具有解决地地理空间实体及空间信息的分布规律、分布特性及相互依赖关系的应用模型和方法。
8. 工具型地理信息系统：也称地理信息系统开发平台或外壳，它是具有地理信息系统基本功能，供其他系统调用或用户进行二次开发的操作平台。
9. 车辆线路模型：用于解决一个起始点、多个重点的货物运输中，如何降低物流作业费用，并保证服务质量的问题，包括决定使用多少车辆、每辆车的行驶路线等。
10. GPS：是利用由导航卫星构成的全球卫星定位系统，进行测时和测距。
GPS能对静态、动态对象进行动态空间信息的获取，空间信息反馈快速、精度均匀、不受天气和时间的限制。
11. 电子数据交换：为完成明确的共同业务目标而在多个自治组织之间，根据开放式EDI 标准进行的电子数据交换。
浅析数据库（DB）、操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系
浅析数据库（DB）、操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系文章背景：相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。
本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系：1.数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系2.操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系数据库与数据仓库的区别与联系数据库与数据仓库基础概念：数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP和OLAP概念补充：数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。
举一个具体的例子：（转自知乎作者：陈诚），个人觉得例子描述的很清晰举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。
基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。
第一阶段，电商早期启动非常容易，入行门槛低。
找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端 + 几台服务器 + 一个MySQL，就能开门迎客了。
这好比手工作坊时期。
第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。
数据库与数据仓库的应用与差异
数据库与数据仓库的应用与差异随着现代信息技术的快速发展与普及，数据处理成为了现代社会中不可或缺的一环。
在众多的数据处理技术中，数据库与数据仓库是最为常用的两种技术。
它们在应用场景与实现方式上存在着显著的不同。
一、数据库数据库（Database）是针对某个特定需求定义的、储存在计算机中的、有组织的数据集合。
数据库通常包含表、记录和字段。
表包含字段的定义，记录包含数据的值。
数据库的应用场景十分广泛，比如人力资源管理、金融业、医疗保健、电子商务等等。
在这些场景下，数据库主要起到了存储、查询和修改数据的作用。
它常常用于解决数据存储的问题，并能够提供高效的数据查询服务。
除此之外，数据库还通常包含了一定的数据安全机制，以确保数据的完整性、可靠性和安全性。
这也是数据库应用广泛的一大原因。
二、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一种对于数据的大规模收集、整合和分析的技术。
它包含了海量的数据，这些数据通常来自于不同的数据源。
在数据仓库中，数据按照某种特定的方式进行了分类、整理和处理。
数据仓库的应用场景通常是针对决策支持，比如市场分析、预测和战略规划。
因此，数据仓库通常被用于企业级应用，以支持智能化决策。
在数据仓库中，用户能够进行进一步的数据分析和挖掘，以发现商业价值。
与数据库相比，数据仓库需要管理大量的数据，需要更加高效的数据管理和处理方式。
数据仓库也通常包含了一定的数据挖掘工具和分析算法，以智能化地分析和挖掘数据。
这是数据仓库能够应用于决策支持的重要原因，也是其与数据库在实现方式上的主要不同。
三、数据库与数据仓库的差异虽然数据库和数据仓库都是储存数据的技术，但它们在应用场景、实现方式和数据处理方式上存在着显著的差异。
数据库的应用场景主要是储存、查询和修改数据。
它通常用于相对独立的应用场景，且需要快速响应用户的查询请求。
相比之下，数据仓库的应用场景更加广泛，主要用于企业级应用、决策支持和商业分析等方面。
传统数据库和数据仓库的区别
传统数据库和数据仓库的区别
定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
传统数据库：泛指关系型数据库。
关系模型
传统数据库和数据仓库其实是及其相似的，都是通过某个软件或者框架，基于某种数据模型来组织、管理数据。
数据仓库其实是一种特殊的数据库，它擅长大数据量查询分析，数据加工，存储。
而传统数据库更加擅长事务处理，增删改查。
1.传统数据库保存当下数据，而数据仓库仓库保存了历史数据所有状态。
2.传统数据库会出现频繁数据更新。
而数据仓库提取加工数据用来反哺业务，提供分析决策。
3.传统数据库擅长事务处理(OLTP)而数据仓库擅长数据分析。
4.传统数据库主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
5.传统数据库一般是明细数据，而数据仓库包含一些汇总数据。
6.传统数据库支持高并发...
技术选型
传统数据库：Oracle，Mysql，MariaDB，PostgreSQL，SQL Server，DB2，Access等等。
排名
数据仓库：数据仓库解决方案排名。
另外使用很多开源框架构建数据仓库例如：hadoop,hive,spark,impala...。
数据库和数据仓库的区别
数据库和数据仓库的区别1.概念⽅⾯.数据库：是⼀种逻辑概念，⽤来存放数据的仓库。
通过数据库软件来实现。
数据库由很多表组成，表是⼆维的，⼀张表⾥可以有很多字段。
字段⼀字排开，对应的数据就⼀⾏⼀⾏写⼊表中。
数据库的表，在于能够⽤⼆维表现多维关系。
⽬前市⾯上流⾏的数据库都是⼆维数据库。
如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
数据仓库：是数据库概念的升级。
从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地⽅，只不过从数据量来说，数据仓库要⽐数据库更庞⼤得多。
数据仓库主要⽤于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。
数据库是跟业务挂钩的，⽽数据库不可能装下⼀个公司的所有数据，因此数据库的设计通常是针对⼀个应⽤进⾏设计的。
数据仓库是依照分析需求、分析维度、分析指标进⾏设计的。
2.数据仓库的特点数据仓库是⾯向主题的那么什么是主题呢，简单来说，主题就是⽤户在使⽤数据仓库时所关⼼的⽅⾯。
数据仓库时不⽀持修改的这点好理解，数据仓库不像数据库，不⽀持update和delete操作。
数据仓库的数据是随时间的变化⽽变化的这与上⼀条并不冲突，这个变化不是指update或是delete⼉产⽣的变化，⽽是随着时间的变化，不断的增加新的内容，或是删除旧的内容。
数据仓库是多个异构数据源所集成的数据仓库存储的⼀般是历史数据数据仓库是弱事务的，因为数据仓库存的是历史数据，⼀般都读（分析）数据场景。
3⼆者主要区别：数据库和数据仓库的区别数据库是为捕获数据⽽设计，数据仓库是为分析数据⽽设计。
数据库是⾯向事务的设计，数据仓库是⾯向主题设计的。
数据库⼀般存储业务数据，数据仓库存储的⼀般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，⼀般针对某⼀业务应⽤进⾏设计，⽐如⼀张简单的 User 表，记录⽤户名、密码等简单数据即可，符合业务应⽤，但是不符合分析。
数据仓库在设计是有意引⼊冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进⾏设计。
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同？
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同？数据模型是指现实世界数据特征的抽象，是客观事物及其联系的数据描述。
数据仓库和数据库系统的数据模型设计都包括概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计。
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计的区别：一、模型设计阶段的不同1) 数据仓库的概念模型设计以用户理解的方式表达数据仓库的结构，确定数据仓库要访问的信息，主要是以信息包图的方法用二维表格反映数据多维性，从整体上表示用户对信息的需求，指明用户希望从数据仓库中分析的各种指标，它包括三个重要对象：指标、维度和类别。
与数据库的概念模型设计类似，也采用“实体——关系”（E-R）方法来建模，但不同的是需要用分析主题代替传统E-R方法中的实体。
数据库系统的数据模型包括概念模型——按用户的观点对数据建模。
主要用于数据库设计，采用“实体——关系”（E-R）方法来建模；逻辑模型——按计算机系统的观点对数据建模，是具体的DBMS所支持的数据模型；物理模型——对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法。
2) 数据仓库的逻辑模型设计：数据仓库是多维数据库。
数据仓库的逻辑模型是对主题域进行细化，每个主题域包含若干个数据表，并为表增加时间字段，进行表的分割，合理化表的划分。
它扩展了关系数据库模型，以星型架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展雪花型架构、星群型架构等方式。
3) 数据仓库的物理数据模型就是逻辑数据模型在数据仓库中的实现，如：物理存取方式、数据存储结构、数据存放位置以及存储分配等。
物理数据模型设计实现时，所考虑的主要因素有：I／O存取时间、空间利用率和维护代价。
数据库系统的物理数据设计是在已确定的逻辑数据库结构设计的基础上，兼顾数据库的物理环境、操作约束、数据库性能和数据安全性等问题，设计出在特定环境下，具有高效率、可实现性的物理数据库的过程。
二、数据模型类别、结构不同数据仓库常用的数据模型有星型、雪花型、星群型三种。
中项软考需要背的知识点
中项软考需要背诵的知识点较多，以下是一些常见的知识点：
1.风险识别原则：由粗及细、由细及粗；严格界定风险内涵并考虑
风险因素之间的相关性；先怀疑、后排除；排除与确认并重；必要时可以做实验论证。
2.项目总结会议讨论内容：项目绩效；技术绩效；成本绩效；项目
进度绩效；项目的沟通；识别问题和解决问题；意见和建议。
3.系统文档验收涉及的文档：系统集成项目介绍；系统集成项目最
终报告；信息系统说明手册；信息系统维护手册；软硬件产品说明书、质量保证书等。
4.数据库与数据仓库的主要区别：数据库是面向事务的设计，数据
仓库是面向主题设计的；数据库一般存储的是在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据；数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计时有意引入冗余，采用反范式的方式来设计；数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性；数据库的操作者是一般的企业技术人员，而数据仓库的使用者一般是企业的领导层或决策层。
5.信息系统安全的属性及含义：保密性是应用系统的信息不被泄露
给非授权的用户、实体或过程，或供其利用的特性；完整性是信息未经授权不能进行改变的特性；可用性是应用系统信息可被授权实体访问并按需求使用的特性；不可抵赖性也称作不可否认性，在应用系统的信息交互过程中，确信参与者的真实同一性。
6.机房防静电的方式：接地与屏蔽；服装防静电；温、湿度防静电；
地板防静电；材料防静电；维修MOS电路保护；静电消除要求。
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数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策
面向主题：而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
集成：对原有分散的数据库数据经过系统加工,整理得到的消除源数据中的不一致性
OLAP基本概念
从动态的多维角度分析数据，对数据进行钻取，以获得更为精确的信息 ? 数据库设计是信息系统开发和建设中的核心技术。
信息技术基础设施的定义
?
? 可以从技术和服务两个角度来定义信息技术基础设施
从技术角度来看，信息技术基础设施---运营整个企业所必需的硬件设施和软件系统的集合。
数据仓库与数据库的区别
? 数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。
? 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
? 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 ? 数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 分析数据而设计。
相对稳定：一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载、刷新
反映历史变化 通过这些信息，对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析预测 数据仓库建设是一个工程，是一个过程，而不是一种可以购买的产品
企业数据处理方式: 以联机事务处理形式信息，以联机分析处理形式处理信息，并利用信息进行决策；在信息应用过程中管理信息。