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数据库和数据仓库的区别

  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。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。

  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。

  其实数据仓库也是数据库。准备的说,传统系统(OLTP)是面向业务存储,比如ERP,OA等,但由于数据分析的需求,出现"面向分析存储“(OLAP),被称作数据仓库。传统数据库的技术面向trans下的数据一致性,数据仓库面向的是查询性能的优化。但目前随着互联网的发展,No-SQL等技术面向非结构化存储的出现,基本上来说是数据库和数据仓库的中间或衍生状态,在”一致性“相对不重要的情况下解决海量数据的查询和存储问题。

  数据库和数据仓库的区别有2点:

  1,逻辑层面/概念层面:数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的,都是通过某个数据库软件,基于某种数据模型来组织、管理数据。但是,数据库通常更关注业务交易处理(OLTP),而数据仓库更关注数据分析层面(OLAP),由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

  数据库通常追求交易的速度,交易完整性,数据的一致性,等等,在数据库模型上主要遵从范式模型(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。

  2,产品实现层面:数据库和数据仓库软件是有些不同的,数据库通常使用行式存储,如SAPASE,Oracle, Microsoft SQL Server,而数据仓库倾向使用列式存储,如SAP IQ,SAP HANA



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