【数据库和数据仓库】

数据仓库和数据库主要有以下区别:

一、用途不同

  1. 数据库:就像一个日常的储物间,主要用于存储和管理日常业务操作中的各种数据,比如电商网站中用户的下单信息、银行系统中客户的交易记录等。它的目的是支持业务的实时交易处理,确保数据的准确性和一致性,以满足业务流程的顺利进行。例如,当你在网上购物下单时,数据库会立即记录你的订单信息,并确保库存数量、支付状态等数据的正确更新。
  2. 数据仓库:更像是一个大型的档案室,是为了分析和决策而建立的。它把来自不同数据源(如多个数据库、文件系统等)的数据整合在一起,经过清洗、转换等处理后,以一种统一的、便于分析的形式存储起来。比如,一家企业想了解过去一年中各个地区的销售情况、哪些产品最畅销等问题,就可以从数据仓库中提取相关数据进行分析。

二、数据特点不同

  1. 数据库:存储的数据通常是当前正在进行的业务数据,数据量相对较小,并且数据是动态变化的,随时会有新的数据插入、更新和删除。以电商数据库为例,每时每刻都有新的订单产生、订单状态的改变等操作,所以数据库中的数据总是在不断更新。
  2. 数据仓库:存储的数据一般是历史数据,数据量非常大,可以涵盖企业多年的业务数据。这些数据相对稳定,一旦存入数据仓库,很少进行修改和删除。比如,一个企业的数据仓库可能存储了过去十年的销售数据、客户信息等,主要用于长期的数据分析和趋势研究。

三、设计结构不同

  1. 数据库:通常针对具体的业务需求进行设计,遵循规范化的设计原则,以减少数据冗余和保证数据的一致性。比如在一个订单管理数据库中,可能会将订单信息、客户信息、产品信息分别存储在不同的表中,通过关联键进行连接。这样设计可以确保数据的准确性,但在进行复杂查询时可能需要进行多个表的连接操作,效率相对较低。
  2. 数据仓库:一般采用星型或雪花型等多维数据模型进行设计,以方便进行数据分析。它将数据按照主题进行组织,比如销售主题、客户主题等,每个主题包含多个维度(如时间、地区、产品等)和事实表(如销售数量、销售额等)。这种设计可以快速响应复杂的分析查询,提高数据分析的效率。例如,在分析销售数据时,可以很方便地按照时间维度、地区维度等进行数据切片和切块操作,快速获取所需的信息。

四、数据仓库具有的结构

  1. 数据源:是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。
  2. 数据的存储和管理:是整个数据仓库系统的核心。把多种数据源集中在一起,所有数据都驻留在单个数据库服务器上,配置大型处理器和存储容量。
  3. OLAP(联机分析处理)服务器:对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型组织,便于进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。
  4. 前端工具:主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。

商业智能(BI)系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现四个主要阶段。

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