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，事实表里放着要查询的数据，同时
原创
2006-05-29 14:51:00
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数据仓库与数据库区别数据库数据库一般是面向的是交易系统，针对日常的联机查询操作，通常对少量数据进行查询、修改。用户较为关心相应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。称为联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)数据仓库数据仓库一般面向某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策，又称为联机分析处理OLAP(On-Line Analytical P
原创
2023-08-04 23:15:32
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数据库和数据仓库有什么区别，小黎子以前还真没有仔细思考过这个问题。在互联网上关于这个两者之间的理论上的优点说法有很多种，真正要很好的理解并能够简洁的向客户阐述明白，让客户觉得建立数据仓库是一件值得做的事情，还是非常值得探讨一下的。 一、数据库和数据仓库存储数据的区别 个人理解数据库和数据仓库都是存储数据的地方，关键是存储数据的区别。数据仓库准确而言是一个逻辑的概念，依托RDB
ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设
数据集市和数据仓库的区别 几乎所有公司都已经存在数据仓库很多年了。 尽管它们仍然与20年前一样好，并且与相同的用例相关，但是它们无法解决新的，现有的挑战，并且肯定会在不断变化的数字世界中出现。 接下来的部分将阐明何时仍然使用数据仓库以及何时使用现代Live Datamart 。 什么是数据仓库（DWH）？ 数据仓库是来自不同来源的集成数据的中央存储库。 它存储历史数据 ，以为整个企业的知识工
数据仓库是从操作系统和外部数据源派生的集成历史数据的中央存储库。作为商业智能的核心部分，数据仓库使企业能够进行广泛的商业决策，包括产品定价，业务扩展和对新生产的投资模式。除了协助分析和报告之外，数据仓库还为企业提供以下用途：保持数据分析独立于生产系统。由于企业每天使用的运营数据库不具备运行复杂的分析查询能力。这样的数据仓库可以使企业在运行此类查询的时候不影响生产系统。为不同的数据源提供统一性。针对
原创
2021-05-27 20:51:06
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数据仓库和数据库的区别一、数据仓库 什么是数据仓库？ 数据仓库（Data Warehouse）,可简写为DW或DWH,数据仓库，是为了企业所有级别的决策制定计划过程，提供所有类型数据类型的战略集合。它出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为需要业务智能的企业 ,为需要指导业务流程改进、监视时间，成本，质量以及控制等； 数据仓库能干什么？（举几个栗子）年度销售目标的制定，需要根据
数据库和数据仓库的区别 简而言之，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
这两天看书，发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念，它是企业级的全局数据库，用于提供集成的，企业级一致的数据，包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。它和数据仓库的主要区别：数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、用于进行战略型决策的数据集合。ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息
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2023-10-24 14:43:09
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ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 大多数据仓库的数据架构
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2023-07-11 22:43:04
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数据仓库与数据湖当企业从运营系统获得大量数据可用于分析时，他们通常会选择数据仓库或数据湖泊。数据仓库通常作为单一数据源，存储着经过清理和分类的历史数据。数据库中的数据可能不准确，并可能来自企业运营系统之外，它并不适合普通业务分析用户。实际的仓库和湖泊：仓库存储来自特定来源的计划好的货物，而湖泊来自河流、溪流和其他来源，且都是原始内容。数据仓库和数据集市 数据集市通常是数据仓库的子集，其中的数据通常
一、数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策。l 面向主题：传统的数据库是面向事务处理的，而数据仓库是面向某一领域而组织的数据集合，主题是指用户关心的某一联系紧密的集合。l 集成：数据仓库中数据来源于各个离散的业务系统数据库、外部数据、非结构化数据的集合，数据仓库数据是集成的。l 相对稳定：数据仓库中的数据不应该支持dml操作，而是通过批处理方
数据仓库相关概念的解释 文章目录数据仓库相关概念的解释1 ETL是什么？ETL体系结构2 数据流向何为数仓DW3 ODS 是什么？4 数据仓库层DWDWD 明细层DWD 轻度汇总层（MID或DWB，data warehouse basis）DWS 主题层（DM，data market 或DWS，data warehouse service）5 数据产品层/应用层 APP6 数据的来源7 ODS、D
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2023-09-25 22:25:13
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信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。ODS是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。通过统一规划，规范框架和数据，ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换，能够提供实时的操作型报表，减轻数据仓库的负担。建设ODS还可以为后期数据仓库建设
当一家企业开始应用商业智能(Business Intelligence，BI)的战略和技术时，首先需要明确数据集市和数据仓库的区别。理解这种差异将决定你采用何种BI架构和数据驱动决策。商业智能的目标是运用技术将数据转化为可执行的想法，并帮助终端用户在信息更完备的情况下做出商业决定，不论是理论战略还是实际战略。在阐述各自的实例和结构特点前，本文将先对各自的重要概念进行定义。数据集市定义数据集市是一个
# 数据仓库和业务仓库的区别
## 概述
在数据仓库和业务仓库的概念中，数据仓库主要用于存储和管理企业的大量历史数据，用于分析和决策支持；而业务仓库则是一个面向具体业务领域的数据存储区域，用于支持特定业务需求的数据处理和查询。
## 流程
下面是实现数据仓库和业务仓库的区别的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定数据仓库和业务仓库的定义 |
| 2 |
来源：网络 全文共8672个字，建议收藏阅读什么是ETLETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程数据仓库的架构数据仓库（Data Warehouse \ DW）
目录简介ETL与ELT工具参见ETL架构级别概述 数据的抽取（Extract）数据的清洗转换（Cleaning、Transform）ETL日志、警告发送ETL特点案例参考ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于
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2023-07-14 17:26:29
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0x00 前言 最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。很多文章再解释概念的时候，会比较抽象，因为越抽象的文字越不容易被挑战其中错误。我这里为了让大家容易理解一些，会放弃一些严谨性，从更感官地的角度描述个人的理解。正式开始之前，简单说一下两者的区别：我们现在大部分童鞋说的数据库，一般是指Mysql、SqlServer、Oracle这些数据库软件，
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
