数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。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。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 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
1.DW数据仓库（Data Warehouse 简称DW）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库是实现商务智能的基础平台。2.BI商业智能（Busine
什么是数据仓库 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
数据仓库概念数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。输入数据形式数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。业务数据（通过Sqoop框架）
各行业在处理事务过程中产生的数据。通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。用户行为数据（用文件形式存储，采用Flume框架，存储在hive中）
用户在
1、数据存储的方式？
数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。
2、存储何种数据？
数据仓库中存在不同的综合级别的数据。一般把数据分成四个级别，早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。不同
文章目录1. 数据仓库是什么？2. 为什么要引入数据仓库？3. 数据仓库 vs 数据库4. 数据仓库 vs 数据集市5. 数据仓库分层架构5.1 三层架构5.2 为什么数据仓库要分层？5.3 ETL 与 ELT 1. 数据仓库是什么？数据仓库(DataWarehouse / DW)：是一个用于 存储、分析、报告目的：构建 面向分析 的集成化数据环境，以数据分析结果驱动决策。
注意：OLAP
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2023-08-31 19:28:33
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# **数据仓库存储用什么类型数据库**
## **整体流程**
为了确定在数据仓库中使用什么类型的数据库来存储数据，我们需要考虑以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据仓库的需求和规模 |
| 2 | 选择合适的数据库类型 |
| 3 | 设计数据库结构 |
| 4 | 实现数据库存储 |
| 5 | 测试和优化数据库性能 |
## *
数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库一般存储历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，一般采用范式规则设计，数据仓库设计有意引入冗余，采用反范式设计。数据库是为获取数据设计，数据仓库是为分析数据设计，数据仓库两个基本的元素是维表和事实表。数据库通常更关注业务交易处理(OLTP)，数据仓库更关注数据分析层面(OLAP)。数据库比较流行的有Oracle、MYSQL、
分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！数据库：数据库是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。数据仓库：数据仓库系统的主要应用是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。拿电商行业来举例说明。基本每家电商公司都会经历，从只
Oracle数据仓库创建教程。如何创建一个数据仓库，创建实例，以为毕业设计要求，最近开始Oracle的数仓建模实践，详细记录了图形界面下的 Oracle database 12C 数据仓库创建过程。本教程在Linux环境和Windows环境均可成功创建。注意：不论是Linux下还是Windows下，前提是你已经正确安装了Oracle database 12C。共14步，每步至少一个图形介绍，力求详
前言写该篇文章有2个目的：
1、 输出倒逼输入，对工作学习做一个总结、查漏补缺
2、 帮助刚入行的同学建立对数仓的初步认识一、 数仓是啥要解释这个问题，首先先思考下"仓库"的含义。我们能够想到，仓库一般有一下几个特点：
1、 接受货物；
2、 存放货物；
3、 分发货物；
4、 。。。；数仓的功能非常类似，核心也就是下面的功能：
1、 采集数据；
2、 存储数据；
3、 分发数据；
4、 。。。地
1.基本概念数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库是存数据的，企业的各种数据都往里面存，主要目的是分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据。2.数据仓库的分层架构 ------------恢复内容开始------------1.基本概念数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库是存数据的，企业的各种数据
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2023-07-21 23:47:59
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数据仓库基本概念一、数据仓库基本概念： 1.面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，数据挖掘。 2.背景：急需数据整合，避免信息孤岛，进行批量数据分析，引入数据仓库的思想。 3.OLTP与数据仓库： &nb
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2023-07-06 14:21:13
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数据仓库数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出，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(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主
# 如何选择数据仓库所用的数据库
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导刚入行的小白如何选择数据仓库所用的数据库。这个过程包括了多个步骤，下面我将一步一步地解释并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
journey
title 数据仓库数据库选择流程
section 开始
开始 --> 了解需求: 开始选择数据库
section 了解
1. 什么是数据仓库？在wiki中对数据仓库的解释是： 在计算中，数据仓库（DW或DWH），也称为企业数据仓库（EDW），是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组成部分 DW是来自一个或多个不同来源的集成数据的中央存储库。 他们将当前和历史数据存储在一个地方，用于为整个企业的工人创建分析报告。 仓库中存储的数据是从操作系统（例如营销或销售）上载的。 数据可能会通过可操作
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2023-07-05 21:56:46
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1.数据仓库的基本概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库最大特征: 本身并不“生产”任何数据，也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。2.数据仓库的主要特征面向主题的（Subjec
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2023-06-12 19:08:33
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什么是数据仓库：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。数据仓库能干 什么 ？1）年度销售目标的指定，需要根据以往的历史报表进行决策，不能拍脑袋。 2）如何优化业务流程 例如：一个
大多数情况下， 数据会以很低的粒度级别进入数据仓库， 如日志类型的数据或单击流数据， 此时应该对数据进行编辑、 过滤和汇总， 使其适应数据仓库环境
原创
2023-03-20 10:26:15
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目录1 概念2 特点2.1 面向主题2.2 集成2.3 相对稳定2.4 反映历史变化3 组成3.1 数据仓库数据库3.2 数据抽取工具3.3 元数据3.4 访问工具3.5 数据集市（Data Mart）3.6 数据仓库管理3.7 信息发布系统 1 概念数据仓库（Data Warehouse）通常指一个数据库环境，而不是一件产品，它提供用户用于决策支持的当前的和历史数据，这些数据在传统的数据库中通
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2023-09-05 10:13:46
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