数据仓库与数据库

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数据库与数据仓库：信息的黄金宝藏

• 相关数据的有序集合。
具有对数据的安全性、完整性、并发操作的控制功能
关系型数据库模型
• 关系型数据库模型利用一系列的二维表存储信息
• 实体Entity与二维表对应,代表客观事物 • 属性Attribute是用来描述实体的特征 • 关键字(主键) Primary Key是可以唯一标
识一个实例的属性 • 实例Instance是实体的具体描述,实例的集
（2）参数查询
利用系统对话框，接受用户输入查询条件（准则）参数，完成指定形式的查询。
准则：查询或高级筛选中用来识别所需特定记录的限制条件。
参数查询的条件输入
可以对相同的字段或不同的字段输入多个准则。在多个“准则”单元格中输入表达式时，Microsoft Access 将使用 And 或 Or 运算符进行组合。运算规律为：同行And ，异行Or。
ACCESS提供多种查询方式。
查询设计
（1）简单查询（选择查询）
（2）参数查询
（3）交叉表查询 A 生成表查询
（4）操作查询——
B C
追加查询更新查询
（5）SQL语句查询 D 删除查询
（1）选择查询
可以从一个或多个表中选择记录，组成数据的动态集合，还完成以下功能：
分组、汇总、计算及生成新的计算字段
表的创建与使用
（1）表的创建（2）修改表的结构（3）表的使用与编辑（4）表及字段的属性（5）建立关系
（1）表的创建
• 创建空数据库在空表的基础上添加需要的其它对象
• 利用系统提供的导入及链接功能
利用设计视图创建表
– 打开设计视图 – 确定字段及类型 – 定义主关键字 – 保存
–文本 –备注 –数字 –日期和时间 –货币 –自动编号 –是/否 –OLE对象 –超级链接 –查阅向导

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。

什么是数据仓库

数据仓库基本概念对数据仓库最大的误解是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。

数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。

确切说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。

随着计算机技术的迅速发展,信息处理技术也得到了长足的发展,从70年代中期的MIS系统发展到现代的数据仓库(Data Warehouse)技术。

许多厂商都在开发自已的数据仓库解决方案,并通过各种渠道大力推广。

但就数据仓库技术而言,目前仍存在着许多认识上的误区,本文将着重介绍一些数据仓库的基本概念以及建立数据仓库时应该注意的一些情况。

数据仓库不是现成软件或硬件产品对数据仓库最大的误解可能是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。

事实上,数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。

比较确切地说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。

因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。

由于这个原因,数据仓库的用户不是类似银行柜员的终端操作人员,而是针对各个业务部门的用户和有关决策人员。

因此,数据仓库的用户比传统的OLTP(联机事务处理:On-line Transaction Processing)用户少得多。

OLTP与OLAPOLTP系统也称为生产系统,它是事件驱动、面向应用的,比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。

OLTP的基本特点是:·对响应时间要求非常高;·用户数量非常庞大,主要是操作人员;·数据库的各种操作基于索引进行。

OLAP(联机分析处理:On-line Analytical Processing)是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。

OLAP系统是跨部门、面向主题的,其基本特点是：·基础数据来源于生产系统中的操作数据(Operational Data);·响应时间合理;·用户数量相对较小,其用户主要是业务决策与管理人员;·数据库的各种操作不能完全基于索引进行。

数据库与数据仓库

经济法
3101
3116
1143 陈晨
020204
金融学
2401
2402
7142 沈俊
120202 企业管理
8301
8311
8402
课程名称现代企业管理
营销管理公司财务经济法基础理论商法专题货币银行理论金融工程学现代企业管理营销策划公司财务
学分 3 2 3 3 2 3 2 3 1.5 3
个实体或实体之间的联系。图5-4、11（P93、99）二维表使描述信息间的关系十分便利，
容易处理二维表所包含的信息。
关系数据库模型
可以灵活地查询数据库和建立报表。
查询单个表和多个表。演示 ACCESS 订单ID、客户、订购日期、产品
在建立关系数据库时，不必事先确定实体之间的所有联系，可以随时建立实体之间的联系。
数据库管理系统组成
数据字典（Data Dictionary）
自动生成或者手工生成的文件，用来存储数据元素的定义和特性。
数据字典包含着数据库中所含信息（字段）的逻辑结构，如名称、类型、格式、缺省值、有效范围等。
演示 ACCESS。
数据库管理系统组成
数据操作语言（Data Manipulation Language, DML）提供了一组从数据库中提取数据的命令。
职员文件
900811刘汉云 2000-9-4
包含：职员编号、姓名、聘用日期
刘汉云
（名字字段）
01001010 （字母J的ASCII码）
0，1
实体、属性和关键字
实体（Entity）
与所收集的数据相关的一类事物。实体是指人、或者其它具体的事物。

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(D W)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 Proces sing），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 proc essing）、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。

数据仓库基础知识

数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。

分别是：数据仓库技术、Hadoop。

当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。

1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。

3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。

1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。

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。

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。

大数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库

⼤数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库公司内部的数据⾃下⽽上流动，同时完成数据到信息、知识、洞察的转化过程。

⽽企业内部数据，从⽇常OLTP流程中产⽣，实时存储进不同的数据库中。

同时定期被提取、经格式转化、清洗和加载（ETL），以统⼀的格式存储进数据仓库，以供决策者进⾏OLAP处理，并将处理结果可视化。

OLTP & OLAP企业的数据处理可以分成两⼤类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。

OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）——数据库的增删查改。

是⾯向“事务”类型的操作。

有⼏个显著的特点：要求速度快/操作涉及的数据量不⼤/要求精准操作。

事物型数据⼤多都具有⾼度规范化。

因此OLTP系统是结构化数据的主要数据源。

OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）——⽀持复杂的分析、查询操作，侧重决策⽀持，并且提供直观易懂的查询结果。

解决了涉及多维度数据的问题（传统数据库⽆法满⾜OLAP所需要的数据信息）。

数据库 & 数据仓库数据库的主要应⽤场景为联机事务处理（OLTP），数据仓库的主要应⽤场景为联机分析处理（OLAP）。

数据库（Database）——⽤于存储电⼦⽂件，⽤户可以对⽂件中的数据运⾏新增、截取、更新、删除等操作。

为对数据库进⾏管理，开发设计出数据库管理系统（Database Management System）。

数据仓库（DataWarehouse）——⽤于存储数据的中央、企业级系统，存储的数据多为历史数据。

特点：数据仓库中的数据围绕企业主题（Subject-Oriented ）、经过集成（Integrated）、定期更新（Time-Variant）、具有⾮易失性（Non-Volatile，不可修改，多以只读格式返回给⽤户）；结构：暂存层、集成层、访问层与OLAP的关系：数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，并与OLAP互相促进发展，进⼀步驱动了商务智能的成熟。

什么是数据仓库

目录什么是数据仓库 (1)数据库和数据仓库的不同 (3)数据仓库及其体系结构建设 (4)什么是数据仓库当你听到数据仓库（data warehousing）这个词的时候会想到什么呢？也许是一个满是货架的房间，而货架上按一定次序放满了各种信息等待用户提取。

如果你是这么想的，那么恭喜你已经向数据仓库迈进了一步。

在传统的仓库中，货物通过一定的规则来摆放，以便于管理者快速检索和确认货品种类，并最终以最快速度提交给提货人员。

而数据仓库的模式与之类似。

现在，你也许又会问：那到底数据仓库和传统仓库相比有什么不同呢？答案是它们非常类似，但在定义上有所不同。

在一个典型的企业中，由于部门的分别，不同的数据总是存储在不同的数据库中。

比如市场部、销售部、财务部或者是技术部，每个部门都有自己单独的一套数据库，他们之间在物理上是完全分离的，可是在逻辑上也许有着这样那样的关联。

如果有一个业务问题需要利用其中多个数据库中的数据才能作出结论，那么这个工作就变得很麻烦了。

它需要有人熟悉每个部门的数据库结构，并在数据库管理员的协助下进行相关数据的采集和分析。

一般来说，公司的普通员工是无法完成这个工作的。

定义数据仓库可以将上面所提的各种数据整合在一个中央存储库中，为了便于分析，它还会重新整理和排列数据，这意味着新的数据库比传统的分散应用数据库更复杂。

一般来说，控制程序会在非忙碌时间将数据批量转换到中央存储库，不过这个工作也可以实时进行。

当数据被导入数据仓库后，借助一些数据库连接和操作工具，比如联机分析处理（OLAP）工具，管理者或者其他用户就可以轻松的操作数据库并得到所需的商务数据。

让我们再想象一下，在传统的仓库中，铲车在货架间穿梭，不断的将一箱箱货物放到相应的货架上。

在这个过程中，铲车驾驶员清楚的知道货品该放在什么地方，并且可以选择最快的途径将铲车驶到相应位置。

而在数据仓库中，OLAP工具扮演的就是铲车和驾驶员的双重角色，它可以让用户通过简单的操作在数据库中对所需数据进行快速检索。

通过对比数据库来理解数据仓库

４３００７２）
二、数据库与数据仓库应用于不同的方向从应用上来讲．数据库是面向事务的设计．数据仓库是面
是作为数据管理的手段，主要用于事务处理，而数据仓库则对
联机分析的能力提出更高的要求本文通过对数据库和数据仓库的概念及应用进行较全面的对比分析，对数据仓库有更
数据仓库是一种系统，这种系统是用数据库装东西；关键是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ过程．具体是怎样一个处理过程，可以从Ｂｉｌｌｌｎｍｏｎ
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账。数据仓库足分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并进行汇总、加．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。比如．某品牌汽车在某地一个月销售多少台汽车，有多少台是属于高档的。如果销售量又多。咨询的人数又在上涨，那么就要考虑存这个地区设高档４Ｓ店。显然．有些事实数据的交易量是巨大的．通常以百万甚至千万次计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，比如在银行，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

数据仓库

数据是信息的载体，信息是有价值有意义的数据。

数据库用于事务处理数据仓库用于决策分析数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。

数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。

数据仓库特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库是集成的（3）数据仓库是稳定的（4）数据仓库是随时间变化的（5）数据仓库的数据量很大（6）数据仓库软、硬件要求较高两者区别数据库：面向应用数据是详细的保持当前数据数据是可更新的对数据的操作是重复的操作需求是事先可知的一个操作存取一个记录数据非冗余操作比较频繁查询基本是原始数据事务处理需要的是当前数据很少有复杂的计算支持事务处理数据仓库：面向主题数据是综合的和历史的保存过去和现在的数据数据不更新对数据的操作是启发式的操作需求是临时决定的一个操作存取一个集合数据时常冗余操作相对不频繁查询基本是经过加工的数据决策分析需要过去和现在的数据有很多复杂的计算支持决策分析联机事物处理（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是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

也称为实时系统(Real time System)。

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 Processing，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。

OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持，OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询结果提供给决策制定人OLTP数据库数据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数据仓库数据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，分析驱动数据字典与元数据数据字典是描述数据库中各类数据的集合，包括：(1) 数据项(2) 数据结构(3) 数据流(4) 数据存储(5) 处理过程数据字典是数据库的元数据。

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。

通俗易懂了解什么是数据仓库

通俗易懂了解什么是数据仓库什么是数据仓库数据仓库（下⽂以“数仓”称），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以⾦融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。

⽤于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。

从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地⽅，只不过从数据量来说，数据仓库要⽐数据库更庞⼤。

他们最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MySQL ⽤于做联机事务处理（OLTP），例如交易事件的发⽣等；⽽数据仓库主要⽤于联机分析处理（OLAP），例如出报表等。

有些同学可能想，数据分析、出报表等⼯作也可以直接通过业务数据库完成呀，数据仓库似乎也不是必需品。

如果是简单的系统，⽐如初创时期，业务量少，⽤户和数据少，⼏台服务器和⼏个MySQL组成的系统，那确实可以实现。

但当业务越做越多，⽤户和数据量很庞⼤，出报表需要跨集群关联多个系统的数据实现的话，那数仓还是很有必要的。

如果还不能理解，先想⼏个问题如果你要的数据分别存放在很多个不同的数据库，甚⾄存在于各种⽇志⽂件中，你要如何获取这些数据？如果你从各数据源中取出了你要的数据，但是发现格式不⼀样，或者数据类型不⼀样，你要怎么规范？如果有⼀天你需要在业务系统查历史数据，但发现这些数据被修改过的，你要怎么办？如果要跨集群关联各个不同业务系统的数据，要怎么做？怎么优化查询时间？……数仓的出现，可以很好的解决上⾯这些问题。

它通过数据抽取和清洗，将各个业务系统的数据整合落地到⼀个系统（数仓），规范化数据，⽅便在出报表做决策的时候获取数据。

数仓的特点集成性数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储⽅式各不相同。

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。

稳定性数仓中保存的数据是历史记录，不允许被修改。

⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。

动态性数仓的数据会随时间变化⽽定期更新，这⾥的定期更新不是指修改数据，⼀般是将业务系统发⽣变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。

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。

数据挖掘概念和技术第三版部分习题答案解析

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%, con fide nce=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。