仓库数据库
A. 什么是数据仓库
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。
我简单的做一个比喻,数据仓库就是可以理解就是一个使用仓库,数据就是这个仓库的货物,而数据仓库的开发人员就是这个仓库的管理员,所以数据仓库就是一个怎么管理好数据,使得数据规范的放在仓库中,便于BI、AI等其他的使用数据的方面可以更好的使用仓库里面的数据,使得数据发挥出更好的价值,显而易见在一堆有规律,整齐的货物里面找一个东西,要比在没有整理的里面找更加有效率。
可以参考这篇文章:数据仓库(1)什么是数据仓库
B. 数据库与数据仓库的本质区别是什么
1、存放值区别:
数据库只存放在当前值,数据仓库存放历史值;
2、数据变化区别:
数据库内数据是动态变化的,只要有业务发生,数据就会被更新,而数据仓库则是静态的历史数据,只能定期添加、刷新;
3、数据结构区别:
数据库中的数据结构比较复杂,有各种结构以适合业务处理系统的需要,而数据仓库中的数据结构则相对简单;
4、访问频率不同:
数据库中数据访问频率较高,但访问量较少,而数据仓库的访问频率低但访问量却很高;
5、目标人群区别:
数据库中数据的目标是面向业务处理人员的,为业务处理人员提供信息处理的支持,而数据仓库则是面向高层管理人员的,为其提供决策支持;
C. 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。
D. 数据仓库有哪些
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。
数据仓库是决策支持系统(dss)和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据仓库 ,由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于 1990 年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料,透过数据仓库理论所特有的资料储存架构,做有系统的分析整理,以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行,并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外在环境变动,帮助建构商业智能(BI)。
数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、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(Decision Making Support)。
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与进行组织。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性信息系统相关。
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,能够较好地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。
9、数据源。数据来自内部的和外部的非集成操作系统。
E. 详解数据仓库和数据库的区别
数据仓库: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(数据)集合。
大数据:所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
传统数据库: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。
其实从三个定义,我们好像区别不大。
数据库指的是数据的集合,数据仓库也是一个数据集合,大数据也是一个处理和存储数据的地方。
但是不同的是,在于应用场景,和构建的技术原理不一样。
传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据,主要用于OLTP(on-line transaction processing)翻译为联机事务处理的软件。大数据是根据map rerce范式构建的出局处理,存储的软件,主要用于OLAP是做分析处理。大数据和传统数据库,还有一个更大的区别在于,处理的数据量以及计算量的大小,当传统数据库,无法在人可以接受的短时间内计算出结果,那这个数据就叫大数据,需要使用到大数据技术处理。而数据仓库本质上是一种数据的处理方式,而不是一种基础软件,它可以依赖于传统数据库,也可以依赖大数据技术去构建。
可以参考这篇文章:数据仓库(2)数据仓库、大数据与传统数据库的区别 - 知乎 (hu.com)
F. 数据仓库是什么意思
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、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(Decision Making Support)。
◆面向主题:操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的: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。
◆相对稳定的: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。
◆反映历史变化: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)到目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。
G. 数据仓库和传统数据库的区别和联系是什么
首先我们来了解数据仓库和数据库分别是什么:
1、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,一张表里面有很多字段。字段一字排开,对数据就一行一行的写入表中。数据库的表,在于能够用二维表现多维的关系。如:oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、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德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策;
区别主要总结为以下几点:
1.数据库只存放在当前值,数据仓库存放历史值;
2.数据库内数据是动态变化的,只要有业务发生,数据就会被更新,而数据仓库则是静态的历史数据,只能定期添加、刷新;
3.数据库中的数据结构比较复杂,有各种结构以适合业务处理系统的需要,而数据仓库中的数据结构则相对简单;
4.数据库中数据访问频率较高,但访问量较少,而数据仓库的访问频率低但访问量却很高;
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的,为业务处理人员提供信息处理的支持,而数据仓库则是面向高层管理人员的,为其提供决策支持;
6.数据库在访问数据时要求响应速度快,其响应时间一般在几秒内,而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
H. 简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系
先说说数据仓库和数据挖掘的关系,再说说数据库与数据仓库的关系
数据仓库与数据挖掘的联系
(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。
(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。
(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。
(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。
(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。
(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。
数据仓库与数据挖掘的差别
(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。
(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。
1、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,一张表里面有很多字段。字段一字排开,对数据就一行一行的写入表中。数据库的表,在于能够用二维表现多维的关系。如:oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、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德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策;
区别主要总结为以下几点:
1.数据库只存放在当前值,数据仓库存放历史值;
2.数据库内数据是动态变化的,只要有业务发生,数据就会被更新,而数据仓库则是静态的历史数据,只能定期添加、刷新;
3.数据库中的数据结构比较复杂,有各种结构以适合业务处理系统的需要,而数据仓库中的数据结构则相对简单;
4.数据库中数据访问频率较高,但访问量较少,而数据仓库的访问频率低但访问量却很高;
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的,为业务处理人员提供信息处理的支持,而数据仓库则是面向高层管理人员的,为其提供决策支持;
6.数据库在访问数据时要求响应速度快,其响应时间一般在几秒内,而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
I. 什么是数据仓库
数据仓库(DataWareHouse),简称为DW,是为给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。被认为是商业智能的核心组件,由比尔·恩门于1990年提出。它是信息的中央存储库,出于分析性报告和决策支持目的而创建。
J. 数据仓库与数据库的主要区别有
首先我们来了解数据仓库和数据库分别是什么:
1、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,一张表里面有很多字段。字段一字排开,对数据就一行一行的写入表中。数据库的表,在于能够用二维表现多维的关系。如:oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、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德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策;
区别主要总结为以下几点:
1.数据库只存放在当前值,数据仓库存放历史值;
2.数据库内数据是动态变化的,只要有业务发生,数据就会被更新,而数据仓库则是静态的历史数据,只能定期添加、刷新;
3.数据库中的数据结构比较复杂,有各种结构以适合业务处理系统的需要,而数据仓库中的数据结构则相对简单;
4.数据库中数据访问频率较高,但访问量较少,而数据仓库的访问频率低但访问量却很高;
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的,为业务处理人员提供信息处理的支持,而数据仓库则是面向高层管理人员的,为其提供决策支持;
6.数据库在访问数据时要求响应速度快,其响应时间一般在几秒内,而数据仓库的响应时间则可长达数几小时