从数据库到数据仓库
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。
⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。
1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。
这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。
2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。
⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。
4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
这和稳定特点并不⽭盾。
三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。
⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。
传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
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数据仓库与传统数据库的区别
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OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
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元数据
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。
面向应用领域的数据库新技术
面向应用领域的数据库新技术数据库技术被应用到特定的领域中，出现了工程数据库，地理数据库，统计数据库、科学数据库、空间数据库等多种数据库，使数据库领域中新的技术内容层出不穷。
一、数据仓库传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心，进行各种操作型处理。
操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机地日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企业的特定应用服务的，人们关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。
分析型处理则用于管理人员的决策分析。
例如：DSS，EIS和多维分析等，经常要访问大量的历史数据。
于是，数据库由旧的操作型环境发展为一种新环境：体系化环境。
体系化环境由操作型环境和分析型环境（数据仓库级，部门级，个人级）构成。
数据仓库是体系化环境的核心，它是建立决策支持系统（DSS）的基础。
1．从数据库到数据仓库具体来说，有以下原因使得事务处理环境不适宜DSS应用⑴事务处理和分析处理的性能特性不同在事务处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短，因此，系统可以允许多个用户按分时方式使用系统资源，同时保持较短的响应时间，OLTP （联机事务处理）是这种环境下的典型应用。
在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续运行几个小时，从而消耗大量的系统资源。
将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。
⑵数据集成问题DSS需要集成的数据。
全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提，相关数据收集得越完整，得到的结果就越可靠。
因此，DSS不仅需要整个企业内部各部门的相关数据，还需要企业外部、竞争对手等处的相关数据。
而事务处理的目的在于使业务处理自动化，一般只需要与本部门业务有关的当前数据，对整个企业范围内的集成应用考虑很少。
当前绝大部分企业内数据的真正状况是分散而非集成的，这些数据不能成为一个统一的整体。
对于需要集成数据的DSS应用来说，必须自己在应用程序中对这些纷杂的数据进行集成。
产品经理-10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系(一)
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）作为一名数据小白，在日常讲授和杂务工作中经常会接触到数据。
随着用户数据与金融业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。
本篇文章中，无名氏将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。
作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能或者听到大家在讨论数据库，数据仓库，数据集市，数据库数据湖还有最近比较火的数据中台，似乎这些名词都与数据存在着联系，查阅各类相关书籍，大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。
那么这结合我积累的相关方面知识，向大家介绍一下上述这些名词的与联系，以及在各类企业及业务范围上的适用范围，如有不准确的地方，希望大家进行指正。
相信大部分有些许技术背景的都对数据库有一定的了解，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，一般分为“关系型数据库”与“非关系型数据库”。
1.关系型数据库实际上回顾过去的数据库一共有三种模型，即层次模型，网状模型，关系模型。
（1）首先层次模型的数据结构为树状结构，即是一种上下级的社团组织层级关系组织数据的一种方式：（2）带状模型的数据结构为网状网状结构，即将每个数据节点与其他很多节点都连接起来：（3）关系模型的数据结构可以看做是一个二维表格，任何数据都可以通过行号与列号来唯一确定：由于相比于层次模型和网状模型，关系模型理解和使用最简单，最终基于关系型最后数据库在各行各业应用了起来。
关系模型的数学方法第一卷涉及到关系，元组，属性，笛卡尔积，域等等令人头秃的高等数学术语，这里大家如果感兴趣可以看看相关的文献，我就不放出来催眠大家了，尽管数学原理比较复杂，但如果用事务平时学习工作的具体事务举例，就相对容易理解。
我们以某公司的员工信息表为例，该公司的员工信息可以用一个表格存起来。
并且定义如下：同时部门ID对应这另一个职能部门表：我们可以通过给定一个政府部门部门名称，查到一条部门的记录，根据部门ID，又可以记述查到该部门下的员工记录，这样三维的表格就通过ID映射建立了“一对多”的关系。
大数据的发展历程
大数据的发展历程大数据的发展历程是一个跨越了数十年的漫长旅程，它见证了从数据的初步收集到如今数据驱动决策的转变。
这个历程可以大致分为几个阶段：1. 早期数据收集与处理在计算机和信息技术的早期，数据的收集和处理非常有限。
数据主要来源于手工记录和简单的自动化系统。
这个阶段的数据量相对较小，处理速度慢，主要用于基本的统计分析。
2. 数据库和数据仓库的出现随着计算机技术的发展，数据库管理系统（DBMS）和数据仓库开始出现。
这些技术使得数据的存储、检索和分析变得更加高效。
企业开始利用这些工具来管理大量的数据，并从中提取有价值的信息。
3. 互联网的兴起与数据量的爆炸式增长20世纪90年代末，互联网的普及带来了数据量的爆炸式增长。
网页、社交媒体、在线交易等都成为了数据的重要来源。
这个阶段，数据的收集和分析开始变得更加复杂，需要更先进的技术和算法来处理。
4. 大数据技术的诞生21世纪初，随着数据量的不断增加，传统的数据处理技术已经无法满足需求。
这时，大数据技术应运而生，包括分布式存储系统（如Hadoop）、实时数据处理框架（如Apache Storm）和非传统数据库（如NoSQL数据库）。
这些技术的出现，使得处理大规模数据集成为可能。
5. 机器学习和人工智能的融合近年来，大数据与机器学习、人工智能技术的结合越来越紧密。
通过机器学习算法，可以从大量数据中自动学习和发现模式，而人工智能则进一步使得数据分析更加智能和自动化。
这不仅提高了数据处理的效率，也使得数据驱动的决策更加精准。
6. 数据治理和隐私保护随着大数据应用的广泛，数据治理和隐私保护成为了重要的议题。
企业和组织需要确保数据的安全、合规和道德使用。
数据治理框架和隐私保护法规的建立，对于保护个人隐私和数据安全至关重要。
7. 数据驱动的决策和业务模式如今，大数据已经成为许多企业和组织决策的核心。
通过分析数据，企业能够更好地理解市场趋势、消费者行为和业务流程，从而做出更加明智的决策。
从数据库到数据仓库——广电未来的制胜武器
丹（ ９７ ） 女 ， １７ 一 ， 工程师 ， 究方向为有线 宽带综合 管理 系统 、 研 数字 电视 管理 系统 的建立 、 数据库 、 网管等。
１ ２ ６ ６
维普资讯
中国有线电视）０ ６ ２０ 年第 ｌ 期 ６
通过数据库系统对内部进行管理 ， 时单纯 的联机事 这 务处理已经不能满足企业竞争 的需要 ， 企业 除了利用
１ 数据仓 库 的概 念
基本模式 ， 以数据仓库的建立需要以企业为本 ， 所 结合 企业经营在实践 中不断积累经验， 在运营仓 库发 展 的背景
数据仓库与数据库只有一字之差， 而且 目前一般都 采用关系数据库中的关系表结构形式 ， 但两者有本质的 区别 ， 其工作原理及处理过程完全不同。在数据库应用 早期 ， 计算机系统所处理的是从传统手工操作 向自动化 转换的过程 ， 要求的是准确、 快速 、 安全地向数据库中添 加数据 ， 并能快速有效地查询相关数据 ， 当时数据库刚 刚开始发展， 数据量还很少， 难以提供全面的分析和统 计， 因此数据库面对的主要是联机事务处理。
文献标识码 ： Ｃ
从 数 据 库 到 数 据 仓 库 广 电未 来 的 制 胜 武 器
口宣 丹 （ 江 视台 络传 心， 湛 市电 网 输中 广东湛 ２ ０） 江５ ０ ４４
摘
要 ： 目前数据爆 炸、 息 匮乏 的情 况下 ， 在 信 需要 利 用数据 仓库 系统 集成 １ 或 多个独 立传统数 据库 数 个
联 机 事 务处 理 发 展 到一 定 阶段 ， 多 数企 业 都 能 大
１９ 年 ， ９１ 号称 “ 数据库 之父” Ｗｉ ａ ．ｎ ｏ 的 ｌ ｍＨ Ｉ ｎ ｌ ｉ ｍ
在《 建立数据仓库》 一书中首次提出数据仓库的概念 ：
数据仓库与数据挖掘概述
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据 （如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运 算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进 行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间 是相互补充的。
1.3 数据仓库和数据挖掘的结 合
2.联机分析处理（OLAP）
• E.F.Codd认为决策分析需要对多个关系数据库共同 进行大量的综合计算才能得到结果。
• E.F.Codd在1993年提出了多维数据库和多维分析的 概念，即联机分析处理（On Line Analytical Proces sing，OLAP）概念。
• 关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是 空间立体数据。
• OLTP是事务处理从单机到网络环境地发展新阶段。
• OLTP的特点在于事务处理量大，应用要求多个并行处理，事务处理内容比较简单且重 复率高。
• 大量的数据操作主要涉及的是一些增加、删除、修改、查询等操作。每次操作的数据 量不大且多为当前的数据。
• OLTP处理的数据是高度结构化的，数据访问路径是已知的，至少是固定的。 • OLTP面对的是事务处理操作人员和低层管理人员。 • 但是，为高层领导者提供决策分析时， OLTP则显得力不从心。
Clementine 介绍
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行 重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又 一亮点。 作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业 技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中， 帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投 资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着 重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中 的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能 强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终， 在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
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。
会计信息系统：现状、挑战与展望
会计信息系统：现状、挑战与展望【摘要】会计信息系统在当今经济形势下得到了迅猛发展，大体经历了从会计核算电算化到财务管理或企业管理电算化，再到决策支持计算机化的过程，当前面临的挑战主要表现在综合化不足、会计软件的缺陷和信息安全等问题，未来发展趋势是从数据库到数据仓库、融入全方位erp系统、建立标准接口与统一接口的结合，即以纵深的网络会计信息系统。
【关键词】会计电算化会计信息系统会计软件网络会计一、会计信息系统发展现状我国的会计电算化工作从20世纪70年代末期开始，至今已20多年，基本上经历了两个发展阶段，即70年代末至80年代末的“缓慢的自发发展阶段”和80年代末至今的“有组织的稳步发展阶段”。
1996年由财政部发布实施的《会计电算化工作规范》明确提出“大力推广会计电算化是当前会计工作的一项重要任务”、“会计电算话是会计工作的发展方向”、“要下大力量抓好会计电算化的普及”，体现了在我国会计电算化发展过程中政府的支持，到目前，已经有相当多的国企、事业单位用电子计算机代替了手工记账，会计信息系统得到了相当程度的发展，就国内的软件市场看来，本土的品牌具有一定优势，占据大部分市场份额，但随着对外开放的深入，一些国际会计软件商的登陆抢滩，使得会计软件市场面临转型与调整。
我国会计电算化的总体发展趋势。
我国会计电算化的总体发展趋势应经历三个大的发展阶段，即会计核算电算化——财会管理或企业管理计算机化一一决策支持计算机化。
二、当前面临的挑战1.会计信息系统的综合化企业的生产经营活动，是一个相互联系相互制约的有机整体，而会计是从价值方面综合反映和监督企业财务状况和经营成果。
企业的供、产、销各项经营业务的好坏，人、财、物的各项消耗的节约与浪费都直接影响企业的财务状况和经营成果。
因此，要管好财务、进行预测、决策、分析，不仅需要财务数据，而且还必须有产、供、销、劳资、物资、设备等多方面的经济业务信息，现有的会计软件在如何更好的综合处理企业业务上程度还不够，一些企业的业务流程有着自身特点，根据不同企业综合程度的不同，有分别对待的处理会计信息，这是一大挑战。
sqoop的使用场景
Apache Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库）之间传输大规模数据的工具。
以下是Sqoop的一些典型使用场景：数据迁移：Sqoop常常被用于迁移大规模数据，尤其是在从关系型数据库到Hadoop（如HDFS、Hive、HBase）之间。
例如，你可能需要将一个大型企业的数据从传统的关系型数据库迁移到Hadoop，以进行数据分析和机器学习。
数据集成：对于那些需要同时访问关系型数据库和Hadoop数据的企业，Sqoop提供了一个高效的方式来集成这两种数据源。
ETL（提取、转换、加载）任务：Sqoop可以用于ETL流程，特别是那些涉及从关系型数据库提取数据，在Hadoop中处理，然后加载到Hive、HBase或其他Hadoop存储中的任务。
数据备份和恢复：Sqoop可以用来备份关系型数据库中的数据，并将这些数据存储在Hadoop中。
同样，它也可以用于从Hadoop中恢复数据到关系型数据库。
报表生成：对于那些需要从关系型数据库获取数据，然后在Hadoop中进行报表生成的任务，Sqoop提供了一种高效的方法。
大数据应用开发与测试：在开发或测试新的大数据应用时，Sqoop 可以帮助开发者快速地加载数据到Hadoop环境中。
数据仓库扩展：对于那些需要将大量数据从关系型数据库导入到数据仓库的情况，Sqoop提供了一种扩展现有数据仓库能力的解决方案。
然而，Sqoop并不适合所有情况。
例如，它不适合处理事件驱动型数据或流式数据。
对于这些情况，更适合使用如Apache Flume等工具。
同时，如果源系统不能承受Sqoop job执行时的较大压力，或者批处理任务中的数据量特别大，可能会给源系统带来更大的压力，这种情况下也不适合使用Sqoop。
总的来说，Sqoop是一个强大的工具，适用于在关系型数据库和Hadoop之间迁移大规模的结构化数据。
但是，在使用它时，需要考虑到其限制和最佳使用场景。
数据仓库与数据挖掘课件
数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既 保存过去的数据又保存当前的数据 数据仓库的数据是大量数据库的集成 对数据库的操作比较明确，操作数据量少。对 数据仓库操作不明确，操作数据量大
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库 是空间立体数据。
2.联机分析处理（OLAP）
OLAP的基本思想是决策者从多 方面和多角度以多维的形式来观 察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动 OLAP 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数 据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初 等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等） 进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知 识。
统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之 间是相互补充的。
综合或提炼的 代表过去的数据 不更新 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
从数据仓库技术看商业智能的体系
借 助商业智 能系统使得各级各类 的与企业 业务有关的所有人
员都能够有 效地 运用信息 。 商业智能所涉及的技术与应用 ， 起 初 被称 为Ｅ Ｓ ￣ Ｉ Ｒ 领导信息系统 ， 在演进化成商业 智能之 前也被 称为Ｄ Ｓ ￣ Ｓ Ｒ决策支持系统， 因此 ， 从技术层面上讲， 商业智能或 数据仓库也并不是什么新技术， 它只是把企业中现有 的数据转 化为知识 ， 帮助企业做出明智的业务经营决策的工具 。 这里所
业务数据进行分析基础上才能得到， 而这些基于业务数据决策
的分析， 我们把它称之为联机 分析处理。 传统联机事务处理强 调的是向数据库中装载新的信息， 现在 的联机分析处理是要从 数据 库中获取 并利用信息 。 因此， 着名的数据仓库专家Ｒ ｌ ｈ ａ ｐ
３ 商业智能的意义
人们 是通过 对数据 （ 事物）问的联系 ， 分析信息背后所 隐 藏 的规律或事 实的， 并在对事实了解的基础 上才能做 出更好的 应 对决 策 。 过 去 的 业 务处 理 系 统下 ， 务人 员 要 获 取计 算 机 在 业 系统的数据， 往往是只能通过计算机专业人员给他们编制的报 表程序 来实现 。 报表作为一种数据表现方 式， 只是描述了整 个 事 实的一个侧面， 如果决策人员需要从 数据 中了解事 实全貌而
２１ ０ １年第 ４期 （ 总第 １４ 期） １
信 息 通 信
Ｉ ＯＲＭ ＡＴ ＯＮ ＆ ＣＯＭ Ｍ ＵＮＩ ＮＦ Ｉ ＣＡＴ ０ＮＳ １
２ １ ０１
（ ｕ ． Ｎ ｌ４ Ｓｍ ｏ １）
从数据仓库技术看商业智能的体系
王保平
（ 新疆塔里木油田塔西南公司信息中 新疆 塔里木 ８ ４ ０ ） 心， ４ ８ ４
决策。 为了将数据转化为知识 ， 需要利用数据仓库、 联机分析处
数据库与数据仓库的比较
数据 （ａａ ｄ ｔ）是对 客观事 物 的符 号 表示 ，是 用于 表示 客观 事 物 的未经 加 工 的原 始 素材 ，如 图形符 号 、 数字 、字母 等 ．或者说 ，数 据是通 过物理 观察得 来的事实 和概念 ，是对现 实世 界中 的地方 、事件 、其它对 象或概念 的描述 ．在计 算机科 学 中数据是 指所有 能输 入到计算 机并 被计算 机程序 处理 的符号介质 的总称 ． 数据 库技 术是数据 管理 的最新 技术 ，它是研究 如何科学 地组织 和存储 数据 ，如何 高效地检 索和处理数
了． ”数据仓 库 因此 而诞生 ．
２ １ 数 据 仓 库 的概 念 ．
数据仓库 （ ａ ｒｈ ｕｅ Ｄ ｔ Ｗａｅ ｏ ｓ）简称 Ｄ ．最 早 被誉 为 “ ａ Ｗ 数据仓 库 之 父 ” 的 ｗ ． Ｉｍｏ Ｈ．ｎ ｎ将 数据 仓库 明
确地定义 为 ：数据仓库 是集成 的 面向主题 的数据 库集合 ．它是用 来支持 决策 、支持 功能 的 ．其中每个数 据 单 位都 与时 间相关 ．这 些数据 应该 是 良好 定义 的 、一致 的 、不变 的 ，并且 支持数 据 分析 、查 询 、报表生成 和与长期积 累的历史数 据的对 比．数据仓库 系统是一 种专 为联机分 析应 用和决 策支持 系统 （ Ｄ ）提供数 Ｄ Ｓ 据分析 和决 策工具 的结构 化数 据 环境 ．它涉 及 数据 的抽 取 、转换 、装 载 、存 取 、元 数 据 管理 、查 询 、报
据 的实用技术 ，它是 当代信息 系统 的基础 ． 数据库管理 系统 （ Ｂ ）是计 算机 系统 的一个 重要组成 部分 ．数 据库 技术 的产生 并不是 偶然 的 ，而 Ｄ ＭＳ 是数据 库管理 的必然产 物 ．数据 管理 方法经 历 了人工 管理 阶段 、文件 系统 阶段和 数据库 系统 阶段 ．而在数
从数据库到数据仓库的设计与实现
操 作型数据 细节 的 在存取瞬 问足准确 的 可更新 操作需求 事先可知道 生命 周期符合 Ｓ Ｃ ＤＬ
分折型 数据 综合 的，或提 炼的 代表过 去的数据 不更 新 操作 需求事先 不知道 完全不 同的生 命周期
个环境，而不是一件产品，提供用户用于决策支持的当前和 历史数据， 这些数据在传统 的操作型数据库 中很难或不能得
ｔ ｈ ｅｃ ｎｏｌ ｏｇｙ ｅ ｓ ｏ ｉ ｅ ａｔ ｄ ｎｄ ｏ ｉ ｅ ｅ ｖｉ ｏｎ ｎｔ， ｗ ｃ ｍ． ｓ ｔ ａｓｔ ｒ ｏｒ ｎｔ ｐｒ ｅｓ ｌ ａｄ ｔ ａ ｎｔ ｇｒ ｅ ａ ｃ ｎｓ ｓｔ ｎｔ ｎ ｒ ｍｅ ｈｉ ｈ ａ ｋｅ ｉ ｆ ｅ ｆ ｅ ｅｒ ｉｓ ｔｏ ｖ ａ ａｉ １
Ｚ Ｈｕ ｉ Ｊｉ Ｊｉ ｇｌｉ Ｚｅ Ｘｉｓ ａｎ ｈｕ ａｘ ｎ ｎ ｎ ｎ ｎｇ ｈ
（ 华南师范大学计算机学院 ，广东 广州 ５ ０ ３ ） １６ １
（ ｃｏ ｌｏ ｏ ｐ ｔ ｒ ｏ ｔ ｈ ｎ ｏ ｍ ｌＵ ｉ ｅｓ ｔ ，Ｇ ａ ｇ ｏ ｇ Ｇａ ｇｈ ｕ １６ １ Ｓ ｈｏ ｆＣ ｍ ｕ ｅ ，Ｓ ｕ ｈＣ ｉａ Ｎ ｒ ａ ｎ ｖ ｒ ｉｙ ｕ ｎ ｄ ｎ ｕ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ３ ） 摘 要：作为数据库技术的一个 新的发展方 向，Ｄ Ｗ技术 与Ｄ Ｂ技术相结合产生集成 、一致的环境 ，将使企业在决策 中
（Ｌ Ｐ 应用与以分析处理为主的 Ｄ Ｓ 决策支持系统） ＯＴ） Ｓ（ 应用共
以上问题表明，在事务 处理环境 中不适合直接构建 ＤＳ Ｓ 应用。建立在事务 处理系统上的分析系统无法实现随时捕获 和分析事物级的业务数据， 要提高分析和决策的效率与有效
存于同一个数据库系统 中时，它们之间发牛了明显的冲突。 冲突的根本原因在于操作型数据与分析型数据之问存在着很 大的差异，表一详细列 出了两者之间的区别。 表一 操作型数据与分析型数据之间的差异
数据仓库白皮书
数据仓库白皮书人们在日常生活中经常会遇到这样的情况：超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售；保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些特征；医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助……对于以上问题，现有信息管理系统中的数据分析工具无法给出答案。
因为无论是查询、统计还是报表，其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理，而不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。
随着信息管理系统的广泛应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能。
为此，数据仓库应运而生。
数据仓库的概念及特点数据仓库概念始于本世纪80年代中期，首次出现是在号称“数据仓库之父”William H.Inmon的《建立数据仓库》一书中。
随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。
数据仓库并没有严格的数学理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有强烈的工程性。
因此，在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析，并按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。
⑴数据的抽取：数据的抽取是数据进入仓库的入口。
由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。
数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等方面。
数据仓库中的数据并不要求与联机事务处理系统保持实时同步，因此数据抽取可以定时进行，但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。
⑵存储和管理：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于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
sql server数据迁移方法
sql server数据迁移方法SQL Server数据迁移是将现有数据库中的数据移动到另一个数据库或数据仓库的过程。
这种迁移可以是在同一台服务器上进行，也可以是在不同的服务器之间进行。
SQL Server提供了多种方法来进行数据迁移，包括使用SQL Server Management Studio (SSMS)、SQL Server Integration Services (SSIS)、复制、以及BCP(Bulk Copy Program) 等工具。
一种常见的数据迁移方法是使用SQL Server ManagementStudio (SSMS)。
通过SSMS，用户可以轻松地将数据从一个数据库导出到另一个数据库。
这可以通过使用导出向导或编写自定义的T-SQL脚本来实现。
导出向导可以帮助用户选择要导出的表、视图或查询，并指定目标数据库。
而编写自定义的T-SQL脚本则可以提供更高级的控制和灵活性。
另一种常见的数据迁移方法是使用SQL Server Integration Services (SSIS)。
SSIS是SQL Server中用于数据集成和工作流自动化的强大工具。
通过SSIS，用户可以创建数据包，将数据从一个数据源提取、转换并加载到另一个数据源。
SSIS提供了丰富的任务和转换，可以满足各种复杂的数据迁移需求。
此外，SQL Server还提供了复制和BCP等工具来进行数据迁移。
复制是一种SQL Server的高可用性和数据分发解决方案，可以将数据实时地复制到另一个数据库中。
而BCP是一个命令行实用程序，可以快速地将大量数据批量导入或导出到SQL Server中。
综上所述，SQL Server提供了多种灵活的方法来进行数据迁移，用户可以根据自己的需求和情况选择合适的方法来完成数据迁移工作。
无论是简单的导出导入，还是复杂的ETL过程，SQL Server都能提供相应的工具和功能来支持数据迁移操作。
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1.1.3 操作型数据和分析型数据的区别
1.3 数据仓库体系结构
.数据仓库系统由数据源、集成工具、数据仓库与数据仓库 服务器、OLAP服务器、元数据与元数据管理工具、数 据集市和前台分析工具等组成。
集成的含义： 从原有的分散的数据库数据中抽取、清洗得到 从原有的分散的数据库数据中综合得到 数据仓库建设中最关键、最复杂的步骤: 统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异
名同义，单位不统一，字长不一致等等。 进行数据综合和计算
综合时间：抽取数据时生成 数据仓库内部生成
二、数据仓库的数据是不可更新的
数据仓库定义： 数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组织的决策分 析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间 不断变化的数据集合
1.2.1 主题与面向主题
数据仓库中的数据是面向主题进行组织的 主题：是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合 、
归类并进行分析利用的抽象 逻辑意义：对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象 较高层次：相对面向应用的数据组织方式而言的, 是指按照主
“数据仓库是与操作型系统相分离的、基于标 准企业模型集成的、带有时间属性的（即与 企业定义的时间区段相关）、面向主题及不 可更新的数据集合。”
1.2 什么是数据仓库（What）
数据仓库数据的四个基本特征: 数据仓库的数据是面向主题的 数据仓库的数据是集成的 数据仓库的数据是不可更新的 数据仓库的数据是随时间不断变化的
操作型数据 细节的 在存取瞬间是准确的 可更新 操作需求事先可知道 生命周期符合SDLC 对性能要求高 一个时刻操作一单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小 支持日常操作
分析型数据 综合的，或提炼的 代表过去的数据 不更新 操作需求事先不知道 完全不同的生命周期 对性能要求宽松 一个时刻操作一集合 分析驱动 面向分析1(商品号, 库房号, 库存量, 日期, …) /* 描述的是商品的库存细节信息 */
库存表2(商品号, 库房号, 库存量, 月份, …) /* 每月月底的商品库存信息 */
… 库存表n(商品号, 库房号,…,…)
/* 时点不同的商品库存信息*/
…
面向主题的数据组织
独立于数据的处理逻辑, 因而可以在这种数据环境 上方便地开发新的分析型应用； 同时这种独立性也是建设企业全局数据库所 要求的； 所以面向主题——不仅适用于分析型数据环境的数 据组织方式也适用于建设企业全局数据库的数据组织 方式。
数据仓库中的数据主要共企业策划分析用，所涉及的数据 操作主要是数据查询。一旦某个原始数据进入数据仓库以 后，一般情况下不允许在修改，并且会被长期保留。
数据仓库的数据：不对历史数据修改 可以从当前的数据仓库中删去
数据仓库管理系统： 要求数据查询的速度更快 数据查询的界面更友好 数据表示更直观
三、数据随时间不断变化
(2) 数据集成问题
➢ DSS需要的数据： 全面、集成： 相关数据收集得越完整 结果就越可靠 内部数据、企业、竞争对手的数据…
➢ 事务处理的数据：与本部门业务有关 ➢ 当前数据
对整个企业范围内的集成应用考虑少
当前企业内数据的状况： 分散而非集成——这是事务处理环境所固有的 事务处理应用产生的细节数据不能成为统一的整体 DSS应用必须在应用程序中进行数据集成
商场主题: 供应商、商品、顾客等
商品: 商品固有信息: 商品号, 商品名, 类别, 颜色等; 商品采购信息: 商品号, 供应商号, 供应价, 供应日 期, 供应量等; 商品销售信息: 商品号, 顾客号, 售价, 销售日期, 销售量等; 商品库存信息: 商品号, 库房号, 库存量, 日期等;
供应商: 供应商固有信息: 供应商号, 供应商名, 地址, 电话等; 商品供应信息: 供应商号, 商品号, 供应价, 供应日期, 供应量等;
描述同一客观实体的数据与不同应用逻辑捆绑，变得不统一； 一个完整的客观实体的数据分散在不同的数据库模式中；
面向主题的数据组织
步骤： 1、 抽取主题: 按照分析的要求来确定 2、 确定每个主题所应包含的数据内容
例如：商场商品采购
在OLTP数据库中, “订单”“订单细则” “供应商” 三个数据库 模式 在数据仓库中, “供应商”是采购分析对象，重新组织“供应商” 主题
地、企业兼并 DSS应用要对分散数据进行集成，向分析人员
提供统一的数据视图
(2) 数据集成问题
“蜘蛛网”问题:
DSS应用的“抽取程序”： 数据库/文件 用户1.抽取程序
数据库/文件
用户1.抽取程序
数据库/文件 …….
蜘蛛网逐渐形成
“蜘蛛网” 问题
问题： 时间基准不统一 抽取算法不相同 参考的外部数据不同 ……….
面向主题的数据组织
主题域：一个完备的分析领域 独立性: 主题域必须具有独立内涵,要求有
明确的界限 完备性: 主题内包含任何对商品的分析处
理要求的一切内容
1.2.2 数据仓库其他三个特征
一、数据仓库的数据是集成的 二、数据仓库的数据是不可更新的 三、数据仓库数据是随时间不断变化的
一、数据仓库的数据是集成的
业界的技术报告 市场比较和分析报告 股票行情等 特点：非结构化数据
(3) 数据动态集成问题
静态集成： 集成后不再与数据源发生联系
动态集成： 以一定的周期（例如24小时）刷新集成数据
(4) 历史数据问题
历史数据问题 事务处理：当前数据、短期数据 决策分析： 必须要历史数据
（5）数据的综合问题
人事管理子系统: 员工(员工号, 姓名, 性别, 年龄, 文化程度, 部门号) 部门(部门号, 部门名称, 部门主管, 电话)
传统的面向应用数据组织方式的特点
1 详细调查：“数据”和“处理” 2 反映一个企业内数据的动态特征
便于表达企业各部门内的数据流动情况， 部门间的数据输入--处理--输出关系 3 数据库模式与实际的业务处理流程中所涉及的单据或文 档对应关系 4 没有体现数据库提出的原本意图: 数据与数据处理的分离
…… 采购表n(商品号,…,…)
/* 时间段不等的采购综合表*/ 销售表1(商品号, 顾客号, 销售日期, 售价, 销售量, … )
/* 描述的是商品的销售细节信息 */ 销售表2(商品号, 时间段, 销售总量, …)
/* 某时间段内商品销售信息 */
…… 销售表n(…,…)
/* 时间段不等的销售综合表 */
1.1.4 数据库系统的局限性
•事务处理环境不适宜DSS应用的原因： (1) 事务处理和分析处理的性能特性不同 (2) 数据集成问题 (3) 数据动态集成问题 (4) 历史数据问题 (5) 数据的综合问题
(1) 事务处理和分析处理的性能特性不同
用户的行为模式 ❖ 在事务处理环境中，数据的存取操作 频率高而每次操作处理的时间短 ❖ 在分析处理环境中，DSS应用需要运 行时间长，消耗系统资源多
结果：导致对同一问题的分析， 不同节点会产生不同的结果
（2） 数据集成问题
数据不一致问题
多个应用间的数据不一致，形式： ── 同一字段有不同数据类型（日期） ── 同一字段具有不同的名字（Gate） ── 同名字段，不同含义 （weight）
数据统一是一项很繁重的工作
(2) 数据集成问题
外部数据和非结构化数据 外部数据源: 刊物发布的统计数据
数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的 数据仓库的用户进行分析处理时是不进行数据更新
操作的 数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的：
. 数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容 . 数据仓库随时间变化不断删去旧的数据内容
操作型环境中一般只保存有60-90天的数据 数据仓库中则需要保存较长时限的数据（如5-10年）
1.1.1 操作型数据处理
•联机事务处理是操作型数据处理的典型例子，是数据库 系统的主要应用。 •联机事务处理系统的主要功能就是对交易进行处理，其 主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务 处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多 越好。
1.1.1 操作型数据处理 •基本架构：
1.1.2 分析型数据处理
第一章 从数据库到数据仓库
1.1 数据仓库产生的原因
•数据库系统： 数据管理手段， 主要用于事务处理， 在事务处理方面的应用获得了巨大的成功 数据库中保存大量的日常业务数据
•传统的DSS： 直接建立在事务处理环境上 数据库对分析处理的支持一直不能令人满意
1.1 数据仓库产生的原因
•数据处理类型：操作型处理 分析型处理
题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别 对分析对象的数据的一个完整、一致的描述, 能完 整、统一地刻画各个分析对象所涉及的企业的各 项数据, 以及数据之间的联系。
1.2.1 主题与面向主题
例子：“会员制”商场 按照业务处理要求，建立的数据库模式：
采购子系统： 订单（ 订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价, 数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
三、数据随时间不断变化
. 数据仓库中包含有大量的跟时间有关的综合数据 经常按照时间段进行综合 隔一定的时间片进行抽样 随着时间的变化不断地进行重新综合。 数据仓库数据的码键都包含时间项，以标明数据 的历史时期
1.2.3 数据仓库的功能
. 数据仓库的4个特征表明，数据仓库实际上是一 种数据存储，他将各种异构数据源中的数据集成 在一起，并保持其语义一致从而为企业决策提供 支持。
关系数据库：一组关系表