九大数据仓库方案特点比较
数据仓库是什么_数据仓库的特点_数据仓库与数据库区别
数据仓库是什么_数据仓库的特点_数据仓库与数据库区别数据仓库是什么数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的特点1．主题性数据仓库是一般从用户实际需求出发，将不同平台的数据源按设定主题进行划分整合，与传统的面向事务的操作型数据库不同，具有较高的抽象性。
面向主题的数据组织方式，就是在较高层次对分析对象数据的一个完整、统一并一致的描述，能完整及统一地刻画各个分析对象所涉及的有关企业的各项数据，以及数据之间的联系。
2．集成性数据仓库中存储的数据大部分来源于传统的数据库，但并不是将原有数据简单的直接导入，而是需要进行预处理。
这是因为事务型数据中的数据一般都是有噪声的、不完整的和数据形式不统一的。
这些“脏数据”的直接导入将对在数据仓库基础上进行的数据挖掘造成混乱。
“脏数据”在进入数据仓库之前必须经过抽取、清洗、转换才能生成从面向事务转而面向主题的数据集合。
数据集成是数据仓库建设中最重要，也是最为复杂的一步。
3．稳定性数据仓库中的数据主要为决策者分析提供数据依据。
决策依据的数据是不允许进行修改的。
即数据保存到数据仓库后，用户仅能通过分析工具进行查询和分析，而不能修改。
数据的更新升级主要都在数据集成环节完成，过期的数据将在数据仓库中直接筛除。
4．动态性数据仓库数据会随时间变化而定期更新，不可更新是针对应用而言，即用户分析处理时不更新数据。
每隔一段固定的时间间隔后，抽取运行数据库系统中产生的数据，转换后集成到数据仓库中。
随着时间的变化，数据以更高的综合层次被不断综合，以适应趋势分析的要求。
当数据超过数据仓库的存储期限，或对分析无用时，从数据仓库中删除这些数据。
关于数据仓库的结构和维护信息保存在数据仓库的元数据（Metadata）中，数据仓库维护工作由系统根据其中的定义自动进行或由系统管理员定期维护。
九种数据仓库产品及解决方案评析
前言：随着我国企业信息化建设步伐的不断加快，全球性市场竞争的加剧，越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。
目前市场上各种数据仓库产品及其解决方案品种繁多，且大多属于“舶来品”，产品定位不同，各有特点，究竟选择哪家的产品能更适合自己的企业特点与未来发展？本文对目前市场上九种主流数据仓库产品(Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA)进行分析与总结，根据各公司提供的数据仓库工具的功能，将其分为三大类：单点产品、提供部分解决方案的产品、提供全面解决方案的产品。
下面对其进行一一介绍，以期能够给你的选择提供一定的参考。
九种数据仓库产品及解决方案评析===============================================一、单点产品这类产品仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。
比较有特色的是Business Objects。
Business Objects所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。
・产品特点：Business Objects是一个集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统。
它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方”技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取(Drill)等多维分析技术，支持多种平台（所有Windows 平台及Unix平台）和多种数据库（如Oracle、informix、Sybase、Microsoft SQL Server、DB2、CA-Ingres、Teradata、Red Brick、FoxFro、dBase、Access等），同时它还支持Internet/Intranet，可以通过WWW进行查询、报表和分析决策。
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
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。
主流数据库系统的特点与比较
主流数据库系统的特点与比较随着信息化和数据化的进一步推进，数据库系统越来越成为企业信息管理的关键。
由于数据管理的要求和需求多种多样，各类数据库系统不断涌现，主流数据库系统也在不断演进和创新。
本文将就主流数据库系统的特点进行比较和分析，旨在帮助读者更好地了解和选择适合自身需求的数据库系统。
一、关系型数据库系统关系型数据库系统是目前企业中最为普遍的数据库系统，其特点在于采用表格和关系进行数据存储管理。
表格存储数据的方式使得数据可以快速查询和处理，同时避免了数据冗余和重复。
关系型数据库系统还一般具有以下特点：1. 高度结构化：数据库系统需要经过建模和设计才能创建出适合企业需要的数据库。
2. 类似SQL的命令语言：SQL语言已成为数据库系统最为普遍的数据查询和管理语言。
3. 事务处理和ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)支持：事务处理可以确保数据的完整性和一致性，而ACID支持可以保证数据的可靠性和安全性。
4. 数据完整性检查：关系型数据库系统可以通过约束和索引等手段对数据进行完整性检查，从而避免数据出现错误和重复。
主流的关系型数据库系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等，不同的数据库系统在处理效率、性能、安全性等方面都有自己的特点和优劣。
二、非关系型数据库系统除了关系型数据库系统，近年来出现了一种新型的数据库系统：非关系型数据库系统(Nosql)。
与关系型数据库不同，Nosql支持非结构化数据的存储和查询，在大数据量环境和高并发环境下有更好的性能表现。
Nosql数据库有以下特点:1. 非结构化数据支持：Nosql数据库支持非结构化或半结构化的数据存储和查询，可以灵活地应对不同的数据存储需求。
2. 分布式处理：Nosql数据库采用分布式架构，可以很好地处理大规模数据和高并发量的数据操作。
3. 可扩展性：Nosql数据库具有良好的可扩展性，可以根据需求高效地进行横向和纵向的自动扩展。
九种数据仓库产品及解决方案评析
九种数据仓库产品及解决方案评析数据仓库（Data Warehouse）是指将多个源系统中的数据集中到一个中央库中，为企业决策和分析提供支持的一种技术体系。
在数据仓库的建设过程中，选择一个适合的数据仓库产品及解决方案显得尤为重要。
本文将针对市场上常见的九种数据仓库产品及解决方案进行评析，帮助读者了解各种方案的特点和适用场景，以便在实际使用中能够做出准确的选择。
第一种数据仓库产品及解决方案是传统关系型数据库。
关系型数据库以其成熟的技术体系和稳定的性能在企业应用中得到广泛应用。
它具有强大的数据管理和查询能力，可以满足大部分企业的数据存储和分析需求。
然而，传统关系型数据库在处理大规模数据和复杂查询时的性能较差，难以满足大数据时代的需求。
第二种数据仓库产品及解决方案是列式数据库。
列式数据库以其高效的读取和压缩算法，在大规模数据处理场景下展现出较好的性能。
它将数据按列存储，可以只读取需要的列，减少了IO操作和数据的冗余，提升了数据查询的效率。
然而，列式数据库在插入和更新操作方面相对较慢，适用于以查询为主的场景。
第三种数据仓库产品及解决方案是分布式数据库。
分布式数据库将数据分布到多个节点上进行存储和计算，具有良好的横向扩展性和容错性。
它可以处理大规模数据和高并发访问的需求，适用于数据量较大或权限分散的场景。
然而，分布式数据库的部署和维护相对较复杂，需要专业的人员进行管理。
第四种数据仓库产品及解决方案是数据仓库自建。
自建数据仓库是指企业根据自身需求，搭建起符合企业特点和业务流程的数据仓库系统。
自建数据仓库可以满足个性化需求，具有较高的灵活性和可调整性。
然而，自建数据仓库需要大量的人力、物力和时间投入，对企业的要求较高。
第五种数据仓库产品及解决方案是商业智能平台。
商业智能平台是指为企业提供数据仓库建设、数据分析和决策支持的一体化解决方案。
商业智能平台具有友好的可视化界面和强大的数据分析功能，可以帮助企业快速构建数据仓库和进行数据挖掘。
几种数据仓库方案的比较
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ Ｓ ｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅｋ ｗｌｄ ｅ ｍａ ａ ｅ ｎ ； ｄ ： ａ ｗａｅ ｏ ｓ；ｎｏ ｅ ｇ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ａ ＯＤＳ ｗｅ ； ｂ
１引 言
随 着 近 年 来 市 场 竞 争 的 日益 加 剧 ． 们 已经 不 能 满 足 仅 用 计 人 算 机 去 处 理 每 天 发 生 的事 务 数 据 。他 们 需 要 能 够 帮 助 管 理 决 策 的 、 持 决 策 的信 息 。为 了 满足 这种 需 要 ． 在 数 据 库 的 基 础 上产 支 就 生 了适 应 决 策 分 析 的 数 据 环 境 —— 数 据 仓 库 。 “ 据 仓 库 之 父 ” 数
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｍｐ ｔ ｃ ｎ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉａ ｉｅ ｉ ｆ ｎｎ Ｓｈ ｏ ｏ Ｃｏ ｕｅ Ｓ ｉ ｃ ｒ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｎ ｖ ｒ ｔ ｏ ｉｇ＆ Ｔ ｃ ｏｏ ， ｚ ｏ ２ ０ ８ ｉａ Ｃｈ Ｕｎ ｓ ｙ Ｍｉ ｅ ｈ ｌｇ Ｘｕ ｈ ｕ ２ １ ０ ， ｎ） ｎ ｙ Ｃｈ
ｎ ｎ ｅ ｐ ｓ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ Ｅｓ ｅ ｉｌ ． ｉ ｈ ｉ ｌ ｄ ｓｗｉ ｍ ｆ ｏ ｅ ｆ ｅ ｇｖ ｓｄ ｅ ａ ｖ ｃ ｓｔ ｄ ｒ ｏ ｔｒ ｒ ｓｗｈ ｎ ｔ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｔｒ ｒ ｅ Ｓｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ． ｐ ｃａ ｙ ｉ ｗｈ ｃ ｃｕ ｅ ｓ ｏ ｏ ｅ ｃ Ｕ ｃ ｖ ｉｅ ｌ ｄ ｉｅ Ｏ ｔ ｅ ｌａ ｅ ｆ ｎ ｅ ｐ ｉｅ ｅ ｅ ｈ ｉ ｌ ｔ ｎ ｄ ｈ ｔ ｉ ｈ ｅ ｓ ｅ ｓ ｈ
数据库种类及特点
数据库种类及特点以下是 9 条关于“数据库种类及特点”的内容：1. 嘿，咱来聊聊关系型数据库呀，就像一个超级有条理的大管家！比如说 MySQL 啊，它能把各种数据整得明明白白，就像把家里的东西分类放好一样。
你想想，要是没有它，那数据不就乱成一团啦？2. 哇塞，还有非关系型数据库呢！这可真是个新奇玩意儿。
好比MongoDB 吧，那灵活性，简直了！它就像个能随你心意变形的神奇玩具，能适应各种奇奇怪怪的数据结构，超厉害的好不好！3. 你们知道图数据库吗？那可真是特别的存在呀！可以想象成是一张巨大的关系网，就像咱人际关系网一样复杂又有趣。
像 Neo4j 就是其中的佼佼者哦，能把那些复杂的关系梳理得清清楚楚，太牛啦！4. 文档型数据库也不得不提呀！这就像一本本记录详细的笔记，把各种信息都好好地记在里面。
像 CouchDB 嘞，能把文档管理得井井有条，找东西的时候可方便啦，你说是不是？5. 嘿，键值对数据库也很有趣哦！它就像是一个超级大的储物盒，每个东西都有个对应的标签。
比如 Redis，那速度，杠杠的！能快速地存储和取出数据，厉害吧。
6. 列式数据库呢，这可是个厉害角色哦！可以把它想象成是一个按列排队的队伍，专门处理大量数据。
像 HBase 呀，在处理海量数据时可太得心应手啦，谁能不爱呢？7. 内存数据库呢，速度快到飞起呀！就好像是闪电侠一样，眨眼间就搞定事情啦。
比如说Memcached 吧，那响应速度，真的让人惊叹不已呀，哇哦！8. 分布式数据库也超酷的好不好！这不就是好多小伙伴一起努力干大事嘛。
像 Cassandra，就算数据分布在各个地方，也能协同工作，太神奇了呀！9. 我觉得呀，各种数据库都有它们独特的魅力和用处，就像不同的工具一样，在不同的时候都能派上大用场呢！咱得根据自己的需求来选择合适的数据库呀，你们说对不对！。
9大数据库-特点
九大数据仓库方案特点比较中国电子设备系统工程研究所王建新刘东波IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继〔通过收购或研发的途径〕推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。
下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。
1.IBM IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能〔BI〕解决方案，包括：Visual Warehouse〔VW〕、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具〔如BO〕和数据挖掘工具〔如SAS〕。
其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。
Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。
Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP 〔Relational OLAP〕服务器，而是一个〔ROLAP和MOLAP〕混合的HOLAP服务器，在Essbase 完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。
例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos 的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software 的Essbase和IBM〔与Arbor联合开发〕的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
2.Oracle Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。
Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具〔目前仅支持Windows平台〕提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic 语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具〔目前仅支持Windows平台〕。
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。
随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。
为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。
本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。
第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。
它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。
数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。
H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。
数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。
数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。
数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。
H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。
数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。
数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。
第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。
2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。
3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。
4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。
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。
如何选择适合的数据仓库技术解决方案(六)
如何选择适合的数据仓库技术解决方案引言在当今大数据时代，数据仓库技术解决方案的选择变得至关重要。
一家企业在面对庞大的数据量和复杂的数据结构时，如何选择适合的数据仓库技术解决方案成为一个关键问题。
本文将从数据仓库技术解决方案的特点、不同类型的数据仓库以及合适的选择标准三个方面进行论述。
一、数据仓库技术解决方案的特点数据仓库技术解决方案是指通过使用一系列软件和硬件工具，将企业的大数据存储、管理和分析在一起的系统。
它的特点可以总结为以下几个方面。
首先，数据仓库技术解决方案能够集成多种数据源。
企业通常拥有各种各样的数据源，这些数据源往往来自于不同的部门以及不同的格式。
一个好的数据仓库技术解决方案应该能够将这些数据源整合在一起，使得企业能够通过一个统一的接口来访问不同的数据。
其次，数据仓库技术解决方案具有强大的数据存储和管理能力。
大数据时代，数据量庞大，传统的数据库往往无法满足企业的需求。
一个好的数据仓库技术解决方案应该能够提供强大的数据存储和管理能力，以适应企业不断增长的数据需求。
再次，数据仓库技术解决方案提供了高效的数据分析能力。
企业在进行决策时，往往需要对海量的数据进行分析。
一个好的数据仓库技术解决方案应该能够提供高效的数据分析能力，以帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息。
二、不同类型的数据仓库根据数据仓库技术解决方案的不同特点，可以将数据仓库分为传统数据仓库和云数据仓库两种类型。
传统数据仓库是指运行在企业内部的数据仓库系统。
它通常由企业自己购买硬件设备并部署相应的软件来构建。
传统数据仓库的优点是稳定性和安全性比较高，但是成本较高且扩展性有限。
云数据仓库则是指基于云计算技术构建的数据仓库系统。
企业可以将数据存储在云服务提供商的服务器中，并使用其提供的分析工具进行数据分析。
云数据仓库的优点是弹性扩展性好、成本较低，但是对数据的安全性有一定的担忧。
三、选择合适的数据仓库技术解决方案的标准在选择适合的数据仓库技术解决方案时，企业可以考虑以下几个标准。
数据仓库技术知识
一、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。
稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。
操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。
时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。
Dw数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。
将描述数据的数据保存起来。
数据库类型比较选择最适合你的数据存储方案
数据库类型比较选择最适合你的数据存储方案在当今数字化时代，数据的产生和应用呈现爆炸式增长。
为了高效地管理和利用这些数据，选择合适的数据库类型和存储方案变得至关重要。
本文将介绍常见的数据库类型，并分析如何选择最适合你的数据存储方案。
一、关系型数据库关系型数据库是目前应用最广泛的数据库类型之一。
它采用表格的形式来组织数据，可以实现数据的结构化存储和高效查询。
关系型数据库的主要特点包括：1. 数据一致性：关系型数据库强调数据的一致性，通过定义数据模型和约束条件来保证数据的完整性和准确性。
2. 高可靠性：关系型数据库通常支持事务处理，保证数据的安全性和可靠性。
3. 灵活性：关系型数据库可以根据需求进行数据模型的调整和扩展，具有较高的灵活性。
然而，关系型数据库也存在一些限制。
当数据规模庞大、数据结构复杂、并发访问量较高时，关系型数据库的性能可能受到限制。
此外，关系型数据库的存储和查询需要较高的成本和复杂性。
二、非关系型数据库随着大数据和云计算的兴起，非关系型数据库（NoSQL）逐渐受到重视。
非关系型数据库以键值对、文档、列族、图等方式来组织和存储数据，具有以下特点：1. 高扩展性：非关系型数据库可以通过水平扩展的方式来应对数据规模的增长，可以轻松处理海量数据。
2. 高性能：非关系型数据库通过优化存储结构和查询算法，实现了快速的数据读写和查询操作。
3. 灵活的数据模型：非关系型数据库可以根据业务需求灵活地调整数据模型，适应多变的数据结构。
然而，非关系型数据库也存在一些局限性。
例如，不支持复杂的事务处理和关系查询操作，数据一致性和完整性的保证需要在应用层面进行管理。
此外，非关系型数据库的学习和使用成本相对较高。
三、选择最适合的数据存储方案在选择适合的数据存储方案时，需要综合考虑以下几个因素：1. 数据特点：首先要了解自己的数据特点，包括数据的结构、规模、变化频率等。
如果数据结构较简单、规模较小且变化频率不高，关系型数据库可能是一个不错的选择。
常见的数据库管理系统及特点
常见的数据库管理系统及特点数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于管理和组织数据的软件系统，它提供了一种结构化数据的创建、查询、更新和删除的机制，并且可以有效地存储和检索大量数据。
常见的数据库管理系统有以下几种：1. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）：关系型数据库采用表格的形式来组织数据，数据之间的关系通过键值来建立。
常见的关系型数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
特点是具有良好的数据一致性、完整性和可靠性，支持事务处理和并发控制，但在处理大规模数据时性能相对较低。
2. 非关系型数据库管理系统（NoSQL Database Management System）：非关系型数据库管理系统是一种不使用传统的关系表格来组织数据的数据库系统。
它可以存储非结构化和半结构化的数据，例如键值对、文档、图形等。
常见的非关系型数据库管理系统包括MongoDB、Redis、Cassandra等。
特点是具有高可伸缩性和高性能，适用于大规模数据和高并发访问，但不支持复杂的查询和事务处理。
3. 分布式数据库管理系统（Distributed Database ManagementSystem）：分布式数据库管理系统是将数据分布在多台计算机上进行存储和处理的数据库系统。
它可以提供更好的可扩展性和高可用性，减少单点故障的风险。
常见的分布式数据库管理系统包括Hadoop、HBase、Cassandra等。
特点是具有高性能的数据分布和查询效率，但对于数据一致性和并发控制的处理较为复杂。
4. 内存数据库管理系统（In-Memory Database Management System）：内存数据库管理系统是将数据存储在内存中进行管理和处理的数据库系统。
它通过使用内存而不是磁盘来加快数据的访问速度，提高系统的性能。
数据库的特点和区别
几种常见数据库的特点和区别数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的、与应用程序彼此独立的数据集合。
这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。
从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
一、D BⅡDB2是内嵌于IBM的AS/400系统上的数据库管理系统，直接由硬件支持。
它支持标准的SQL语言，具有与异种数据库相连的GATEWAY。
因此它具有速度快、可靠性好的优点。
但是，只有硬件平台选择了IBM的AS/400，才能选择使用DB2数据库管理系统。
DB2数据库的优势及特点：(1)开放性DB2能在所有主流平台上运行(包括Windows)，最适于海量数据。
DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中，几乎85%以上都用DB2数据库服务器，而国内到1997年约占5%。
(2)可伸缩性、并行性DB2具有很好的并行性，把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境。
(3)性能DB2性能较高适用于数据仓库和在线事务处理(4)风险小DB2在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好，风险小。
二、Oracle提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。
该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。
Oracle在数据库领域一直处于领先地位。
1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。
然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。
Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系—对象数据库系统。
2023-数据仓库、数据湖、数据中台技术方案V1-1
数据仓库、数据湖、数据中台技术方案V1随着大数据时代的到来，企业内部产生的数据量越来越大，如何高效地管理、利用这些数据已成为企业面临的挑战之一。
为了解决这一问题，出现了类似数据仓库、数据湖、数据中台等技术方案，本文将对这三种方案进行介绍和对比。
一、数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的数据存储，主要用于支持企业决策。
数据仓库以数据驱动，关注企业重要的主题、业务过程和绩效等指标。
数据仓库的两个主要特点是数据集成和数据一致性，它可以将多个数据源的数据集成到一个单一的、可查询的数据源中，确保数据的一致性和准确性。
数据仓库的优势在于较好地支持企业决策，缺点在于数据集成的复杂度较高，需要有专业的数据仓库建模、ETL等技术人员进行设计和维护。
二、数据湖数据湖是一种不加限制地存储所有原始数据的存储形式，相对于数据仓库更注重数据的存储和处理。
数据湖中包含的数据源可能是结构化、半结构化或非结构化的数据，数据的移动、转换和处理等都在数据湖中进行。
数据湖之所以受到关注，是因为它可以在数据被使用前，将未经过处理或加工的数据获取到，从而使分析师和数据科学家可以无需等待将数据集成到单一数据源，并对其进行处理。
然而，数据湖中数据的一致性较差，需要有更多的数据清洗等工作，此外，数据湖中的数据流动和兼容性问题也需要在使用前注意。
三、数据中台数据中台是继数据仓库和数据湖之后兴起的一种数据技术方案，主要关注企业数据化转型建设。
数据中台将数据和业务解耦，并在数据存储、计算、组织等方面进行统一，提供企业级别的数据服务。
数据中台采用微服务和数据开放接口（API）的方式，将支撑业务和分析的数据资源整合在一起。
数据中台的优势在于其架构相对清晰，开放性较好，提供了企业级别的数据服务；缺点在于需要进行为期较久的构建Phase，且工作的难度相对较高。
综上所述，数据仓库、数据湖和数据中台都有着各自的优势和缺点，在企业的选择中需要根据自身的情况进行评估。
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九大数据仓库方案特点比较九大数据仓库方案特点IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。
下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。
IBM IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。
Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。
Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。
例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor 联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
Oracle Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。
Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。
Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。
在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle 关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。
但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。
另外，目前的Oracle 8i和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer （或BO）需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express中，系统维护比较困难。
值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。
Sybase Sybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。
其中，Warehouse Architect 是PowerDesigner中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；数据抽取与转换工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage是Sybase提供的可视化数据迁移工具。
Adaptive Server Enterprise是Sybase企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具（如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query 等）；数据分析与展现工具包括PowerDimensions、EnglishWizard、InfoMaker、PowerDynamo等，PowerDimensions是图形化的OLAP分析工具，它支持SMP和多维缓存技术，能够集成异构的关系型数据仓库和分布式数据集市，从而形成单一的、新型的多维模式；数据仓库的维护与管理工具包括Warehouse Control Center、Sybase Central、Distribution Director，其中Warehouse Control Center 是为数据仓库开发人员提供的元数据管理工具。
Sybase提供了完整的数据仓库解决方案Quick Start DataMart，具有良好的性能，并支持第三方数据展现工具。
从Quick Start DataMart的名称不难看出，它尤其适合于数据集市应用。
另外，Sybase可以提供面向电信、金融、保险、医疗保健这4个行业的客户关系管理（CRM）产品，在这4个产品中，有80％的功能是共性的，有20％的功能需要Sybase与合作伙伴针对不同需求共同开发。
Informix Informix于1998和1999年相继收购了国际上享有盛誉的数据仓库供应商Red Brick System和数据管理软件供应商Ardent，并提供了完整、集成的数据仓库解决方案。
该解决方案还包括一个“快速启动”咨询服务，能够帮助用户快速完成数据仓库或数据集市的开发。
Informix产品能够集成Microsoft IIS或Netscape Enterprise/FastTrack服务器，从而支持基于Web的数据仓库应用。
Informix没有提供自己的报表和数据挖掘工具，但他们与Brio和SAS公司建立了战略联盟，并推出了“Informix商务智能联盟计划”。
该计划以Informix为主，结合Brio的前端数据分析和报表功能，以及SAS的数据挖掘功能，形成了一个“BI中心”打包方案。
（今年4月Informix Software 已被IBM公司收购，此举将给IBM公司数据库及数据仓库产品，从技术和市场占有率上带来极大的提升。
）CA CA于1999年收购了Platinum Technology公司后，得到了完整的数据仓库解决方案，包括：Erwin数据仓库设计工具、InfoPump数据转换与抽取工具、InfoBeacon ROLAP服务器、Forest＆Trees 前端数据展现工具、Provision系统监视与作业调度工具和DecisionBase元数据管理工具等。
与Informix解决方案相似，CA解决方案也提供了数据仓库建模、元数据管理、数据抽取与转换、基于关系数据库的在线分析服务器、系统监视与作业调度、前端数据展现等功能，同时还支持Web应用。
不同之处是Informix提供了专门为数据仓库设计的高性能目标数据库（Red Birck），而CA解决方案则提供ODBC接口，并将数据存储在第三方关系数据库(如Oracle、Sybase、SQL Server、Informix 和IBM DB2等)中，其性能要打一些折扣，但开放性要好些。
另外，CA的OLAP服务器目前只能与Microsoft的IIS Web服务器集成。
NCR Teradata NCR Teradata是高端数据仓库市场最有力的竞争者，主要运行在NCR WorldMark SMP硬件的Unix操作系统平台上。
1998年，该公司也提供了基于Windows NT的Teradata，试图开拓数据集市（Data Mart）市场。
总的来看，NCR的产品性能很好，Teradata数据仓库在100GB、300GB、1TB和3TB级的TPC D指标测试中均创世界纪录。
但是，NCR产品的价格相对较高，中小企业用户难以接受。
Microsoft Microsoft将OLAP功能集成到Microsoft SQL Server 7.0中，提供可扩充的基于COM 的OLAP接口。
它通过一系列服务程序支持数据仓库应用。
数据传输服务DTS（Data Transformation Services）提供数据输入/输出和自动调度功能，在数据传输过程中可以完成数据的验证、清洗和转换等操作，通过与Microsoft Repository集成，共享有关的元数据；Microsoft Repository存储包括元数据在内的所有中间数据；SQL Server OLAP Services支持在线分析处理；PivotTable Services提供客户端OLAP数据访问功能，通过这一服务，开发人员可以用VB或其他语言开发用户前端数据展现程序，PivotTable Services还允许在本地客户机上存储数据；MMC（Microsoft Management Console）提供日程安排、存储管理、性能监测、报警和通知的核心管理服务；Microsoft Office 2000套件中的Access和Excel可以作为数据展现工具，另外SQL Server还支持第三方数据展现工具。
SAS SAS公司在20世纪70年代以“统计分析”和“线性数学模型”而享誉业界，90年代以后，SAS公司也加入了数据仓库市场的竞争，并提供了特点鲜明的数据仓库解决方案，包括30多个专用模块。
其中，SAS/WA（Warehouse Administrator）是建立数据仓库的集成管理工具，包括定义主题、数据转换与汇总、更新汇总数据、元数据管理、数据集市的实现等；SAS/MDDB是SAS用于在线分析的多维数据库服务器；SAS/AF提供了屏幕设计功能和用于开发的SCL（屏幕控制语言）；SAS/ITSV （IT Service Vision）是IT服务的性能评估和管理的软件，这些IT服务包括计算机系统、网络系统、Web服务器和电话系统等。
SAS系统的优点是功能强、性能高、特长突出，缺点是系统比较复杂。
Business ObjectsBusiness Objects（BO）是集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统。