数据库和数据仓库联系和区别1、前言2、来源3、用途4、特性不同4.1 设计4.2 优化4.3 数据量 1、前言不能简单的说数据仓库是数据库的扩大版，它们是针对不同的服务而产生的，传统的 数据库 针对（OLTP）联机事务处理，主要应用与业务处理。而 数据仓库 针对（OLAP）联机分析处理，主要为决策服务。数据仓库的本质还是一个数据库，它将各个异构的数据源数据库的数据给统一管理起来，并且完成了质量较
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2023-11-25 13:08:46
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一、数据仓库和数据库的区别 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，维表放的就是这些东西的
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2023-09-28 12:09:50
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OLTP。这是on-line transaction processing的简写。翻译成联机事务处理。就是在线交易的业务数据。这方面的数据库是关系型数据库。
2、OLAP。On-Line Analytical Processing翻译成联机分析处理。通俗理解，就是做数据统计、分析的平台。顺应这个需求产生了数据仓库的概念。
3、数据仓库。只是一个概念，数据
数据中台的数据仓库和商业智能BI的数据仓库本质上没有任何区别，都是在底层业务系统数据源和上层应用之间做了一个隔离层，进行上下两层的解耦合。从数据分析应用角度来讲，不管是大数据还是小数据，都是把业务系统中不规范、不规则的、不可分析的数据变成规范、规则、可分析的数据过程，都是把描述业务过程的数据模型变成描述业务分析数据模型的转换过程。不管你是做大数据、数据中台还是商业智能BI，只要实现数据仓库，本质过
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2024-01-02 22:11:03
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首先，定义三个概念：数据库软件、数据库、数据仓库。数据库软件：是一种软件，可以看得见，可以操作。用来实现数据库逻辑功能。属于物理层。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，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的美，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2
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2023-09-26 21:44:58
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本文主要介绍数据仓库和数据库的区别，首先描述下数据仓库是什么：数据仓库的本质还是一个数据库，它将各个异构的数据源数据库的数据给统一管理起来，并且完成了质量较差的数据的剔除、格式转换，最终按照一种合理的建模方式来完成源数据组织形式的转变，以更好的支持到前端的可视化分析。数据仓库中主要存储的是结构化的数据，但是它的来源可以是多种类型的数据来源（结构化、半结构化、非结构化），中间需要一个ETL过程。一、
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2023-09-07 14:50:27
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平时和朋友聊天，一谈到商业智能BI总是离不开数据仓库，有很多人不太明白数据仓库到底在商业智能BI项目中有什么作用，对数据仓库的作用有些争论，所以今天来聊聊数据仓库，探讨下数据仓库的真正用处。数据仓库的本质数据仓库的本质就是完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程，也是商业智能BI中数据仓库的主要作用。商业智能BI数据仓库中，业务过程数据的组织管理实际上就是由各种业务
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2023-08-28 10:55:07
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数据仓库的元数据是关于数据仓库中数据的数据。它的作用类似于数据库管理系统的数据字典，保存了逻辑数据结构、文件、地址和索引等信息。
广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
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2023-08-01 13:23:23
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一、什么是数据仓库？1、数据仓库的产生 数据仓库技术是随着人们对大型数据库系统研究的不断深入,在传统数据库技术基础之上发展而来的,其主要目的就是为决策提供支持,为OLAP、数据挖掘深层次的分析提供平台。 数据仓库是一个和实际应用密不可分的研究领域，与传统数据库相比，数据仓库不仅引入了许多新的概念，而且在体系结构、数据组织等方面，均有其自身的特点。 2、数据仓库要解决的基本问题 全局范围内统
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2023-12-14 15:49:29
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数据仓库-Hadoop大数据定义Hadoop简介Hadoop构成Hadoop主要特点Hadoop架构Hadoop基本组件 大数据定义所谓大数据就是这样一个数据集合，它的数据量和复杂度是传统数据处理应用无法应对的。大数据带来的挑战包括：数据分析、数据捕获、数据治理、搜索、共享、存储、传输、可视化、查询、更新和信息安全等。大数据更像是一套处理数据的方法和解决方案。换句话说普通软件没办法可以在容忍的时
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2023-09-20 10:43:28
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导言 本文为数据仓库导论，旨在介绍数据仓库的基本理念和应用场景，帮助读者理解数据仓库的重要性及其在企业中的实际应用
原创
2024-06-18 13:47:52
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背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive
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2023-11-09 10:42:17
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# 数据仓库与数据库的选择指南
随着数据量的不断增长，企业面临着如何高效管理、存储和分析数据的挑战。在这一背景下，数据仓库和数据库成为了两种主要的数据存储解决方案。它们虽然有相似之处，但在目的、设计和应用上却存在显著差异。本文将探讨数据仓库与数据库的选择，并附带代码示例和流程图，以帮助您更好地理解这两者。
## 数据库 vs 数据仓库
### 数据库
数据库是一个结构化的数据存储系统，主要
# 如何实现大数据仓库数据库
在现代企业中，大数据的收集、存储和分析变得至关重要。实现一个大数据仓库数据库不仅需要理解数据的流动，还需要了解相关技术和工具。本文将详细介绍如何构建一个大数据仓库数据库，包括所需的步骤、工具以及示例代码。
## 建设步骤
以下是实现大数据仓库数据库的基本流程：
| 步骤 | 描述
不能简单的说数据仓库是数据库的扩大版，它们是针对不同的服务而产生的，传统的数据库针对（OLTP）联机事务处理，主要应用与业务处理。而数据仓库针对（OLAP）联机分析处理，主要为决策服务。个人感觉在大小上面，没有必然的大小的区别，但是通常数据仓库要比数据库大，因为数据仓库是通过集成各种不同的异构数据库而成的。
简而言之，数据库是面向事务的设计(程序应用)，数据仓库是面向主题设计的（统计应用）。
数据
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2009-08-17 12:47:00
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# 实现数据仓库数据库选型指南
## 引言
在进行数据仓库建设时，选择合适的数据库是至关重要的一步。一个好的数据库选型决定了数据仓库的性能、可扩展性以及数据处理能力。本文将从整体流程和每个步骤的具体操作来教授如何实现数据仓库数据库选型。
## 整体流程
下面是实现数据仓库数据库选型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 |
原创
2023-08-17 10:35:23
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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、
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2024-02-20 23:31:51
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有位做数据分析的小伙伴问我：老师，你们做商业智能BI的总在讲数据仓库、数据仓库，我感觉在数据仓库上还是跟其它数据库一样操作写SQL就可以跑一些数据出来，感觉跟数据库没有什么区别啊，他们的区别到底在哪里啊？数据库和数据仓库的区别事实上，数据仓库和数据库的区别到底在哪里，这个问题其实很多很多人也问过，简单来说：数据仓库的本质就是数据库，存储方式都是一样的。只是两者的定位和服务对象不同、内部的数据组织形
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2024-01-08 13:50:52
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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，
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2024-02-05 08:55:26
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这个blog用来积累设计数据仓库需要考虑的一些问题： 1、 源系统数据调研 也就是所谓的源系统数据，需要怎么调研，调研一些什么呢？ 目前认为需要确认业务的流程（其实就是业务流程对应的后台表的关系）， 因为应用系统流程变更，最好设置业务流程的文档维护业务知识，作为知识积累2、在第三范式建模和维度建模之间的选择 目前主流的建模方式是维度建模，三范式建模，实体建模等，这里建议在ods层上添加第三范式建模
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2024-03-17 14:29:39
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