倉庫資料庫

A. 什麼是數據倉庫

數據倉庫，英文名稱為DataWarehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

我簡單的做一個比喻，數據倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數據就是這個倉庫的貨物，而數據倉庫的開發人員就是這個倉庫的管理員，所以數據倉庫就是一個怎麼管理好數據，使得數據規范的放在倉庫中，便於BI、AI等其他的使用數據的方面可以更好的使用倉庫裡面的數據，使得數據發揮出更好的價值，顯而易見在一堆有規律，整齊的貨物裡面找一個東西，要比在沒有整理的裡面找更加有效率。

可以參考這篇文章：數據倉庫(1)什麼是數據倉庫

B. 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼

1、存放值區別：

資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；

2、數據變化區別：

資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；

3、數據結構區別：

資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；

4、訪問頻率不同：

資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

5、目標人群區別：

資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

C. 資料庫和數據倉庫的區別是什麼

大家都知道，我們在進行數據分析工作的時候會用到資料庫這一工具，可能大家還聽說過數據倉庫這個工具，資料庫和數據倉庫很容易被大家混淆。很多人認為資料庫和數據倉庫是一類事物，其實並不只是這樣的，那麼大家知不知道資料庫和數據倉庫的區別是什麼呢？下面我們就為大家介紹一下資料庫和數據倉庫的相關知識。
一般來說，傳統資料庫是為存儲而生，而數據倉庫很明顯，是為分析而生。實現目的的不同一開始就註定它們的差異。傳統資料庫包括增刪改查，但數據倉庫注重查詢。而傳統資料庫的主要任務是執行聯機事務處理。主要負責日常操作。而數據倉庫系統在數據分析和決策方面為用戶或「知識工人」提供服務，可以以不同的格式組織和提供數據，以便應付不同的需求，這種系統稱作聯機分析處理。這就是資料庫和數據倉庫的相關知識。
那麼數據倉庫和資料庫的區別是什麼呢？首先需要我們考慮用戶和系統的面向對象，資料庫是面向顧客的，用戶操作員，客戶和信息技術人員的事務和查詢處理。數據倉庫是面向市場的，用於知識工人的數據分析。從中我們可以發現資料庫和數據倉庫的面向對象是不一樣的。
當然，在數據內容中兩者也是有很大的區別的，一般來說資料庫管理當前數據。但是一般這種數據比較瑣碎，很難用於決策。數據倉庫系統管理大量歷史數據，提供匯總和聚集機制，而且在不同的粒度層上存儲和管理信息。
在資料庫設計設計中，資料庫和數據倉庫也是有區別的，資料庫系統採用實體聯系數據模型和面向應用的資料庫設計。而數據倉庫系統採用星形或雪花模型和面向主題的資料庫設計。
而在視圖中，二者也是有所區別的，資料庫關注一個企業或部門內部的當前數據，不涉及歷史數據或不同單位的數據。數據倉庫經常需要跨域資料庫模式的不同版本。
在訪問模式中，資料庫和數據倉庫也是有所區別的，資料庫系統主要由短的原子事務組成，一般需要並發控制和恢復機制。而數據倉庫系統的訪問大部分是只讀操作。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於資料庫和數據倉庫之間的區別的相關知識，通過對這些知識的了解我們可以更好地區分資料庫和數據倉庫，也希望大家在學習過程中能夠融會貫通，得心應手。

D. 數據倉庫有哪些

數據倉庫，英文名稱為 Data Warehouse，可簡寫為 DW 或 DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。

數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）於 1990 年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，做有系統的分析整理，以利各種分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智能(BI)。
數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在 1991 年出版的「Building the Data Warehouse」（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。
1、數據倉庫是面向主題的；操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題與進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作性信息系統相關。

2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自於分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之後才能進入數據倉庫；
數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；
4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好地滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。
5、匯總的。操作性數據映射成決策可用的格式。
6、大容量。時間序列數據集合通常都非常大。
7、非規范化的。Dw 數據可以是而且經常是冗餘的。
8、元數據。將描述數據的數據保存起來。
9、數據源。數據來自內部的和外部的非集成操作系統。

E. 詳解數據倉庫和資料庫的區別

數據倉庫：為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略(數據)集合。
大數據：所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
傳統資料庫：一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。

其實從三個定義，我們好像區別不大。

資料庫指的是數據的集合，數據倉庫也是一個數據集合，大數據也是一個處理和存儲數據的地方。

但是不同的是，在於應用場景，和構建的技術原理不一樣。

傳統資料庫是存儲根據範式建模的關系型數據，主要用於OLTP（on-line transaction processing）翻譯為聯機事務處理的軟體。大數據是根據map rerce範式構建的出局處理，存儲的軟體，主要用於OLAP是做分析處理。大數據和傳統資料庫，還有一個更大的區別在於，處理的數據量以及計算量的大小，當傳統資料庫，無法在人可以接受的短時間內計算出結果，那這個數據就叫大數據，需要使用到大數據技術處理。而數據倉庫本質上是一種數據的處理方式，而不是一種基礎軟體，它可以依賴於傳統資料庫，也可以依賴大數據技術去構建。

可以參考這篇文章：數據倉庫(2)數據倉庫、大數據與傳統資料庫的區別 - 知乎 (hu.com)

F. 數據倉庫是什麼意思

數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的「Building the Data Warehouse」一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。

◆面向主題：操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。

◆集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

◆相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

◆反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

G. 數據倉庫和傳統資料庫的區別和聯系是什麼

首先我們來了解數據倉庫和資料庫分別是什麼：
1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；

區別主要總結為以下幾點：

1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時

H. 簡述資料庫 數據倉庫 和數據挖掘三者之間的關系

先說說數據倉庫和數據挖掘的關系，再說說資料庫與數據倉庫的關系

數據倉庫與數據挖掘的聯系

(1) 數據倉庫為數據挖掘提供了更好的、更廣泛的數據源。

(2) 數據倉庫為數據挖掘提供了新的支持平台。

(3) 數據倉庫為更好地使用數據挖掘這個工具提供了方便。

(4) 數據挖掘為數據倉庫提供了更好的決策支持。

(5) 數據挖掘對數據倉庫的數據組織提出了更高的要求。

(6) 數據挖掘還為數據倉庫提供了廣泛的技術支持。

數據倉庫與數據挖掘的差別

(1) 數據倉庫是一種數據存儲和數據組織技術, 提供數據源。

(2) 數據挖掘是一種數據分析技術, 可針對數據倉庫中的數據進行分析。

1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；

區別主要總結為以下幾點：

1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時

I. 什麼是數據倉庫

數據倉庫（DataWareHouse），簡稱為DW，是為給企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。被認為是商業智能的核心組件，由比爾·恩門於1990年提出。它是信息的中央存儲庫，出於分析性報告和決策支持目的而創建。

J. 數據倉庫與資料庫的主要區別有

首先我們來了解數據倉庫和資料庫分別是什麼：
1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；
區別主要總結為以下幾點：

1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時