29. 数据仓库架构数据仓库的组件和它们的任务数据库
数据源：数据的来源地。数据清洗区：用于转换的临时数据库。数据仓库：用于分析的物理数据库。元数据库：存储元数据的数据库。
数据仓库架构
30. 数据仓库架构：组件数据仓库管理者（DW Manager）: 中央管理和操纵；监视器：监视更改的源；提取器：选择并传送源中的数据至数据清洗区；转换器：统一/标准化和清洗数据
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2023-11-02 01:11:46
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# 数据仓库技术与数据库技术的异同
在当今信息爆炸的时代，数据的存储、处理和分析已经成为推动商业决策和科学研究的重要手段。在这一过程中，数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）技术是两种不可或缺的工具。尽管它们在某些方面存在交集，但二者在设计理念、功能和使用场景上存在显著差异。本文章将探讨这两种技术的异同，并提供相关的代码示例以便更好地理解。
## 数据仓库和数据库
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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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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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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MPP数据库MPP数据库是指"Massively Parallel Processing"（大规模并行处理）数据库。它是一种特殊类型的数据库系统，旨在处理大规模数据并实现高性能和可伸缩性。MPP数据库采用了分布式架构，将数据划分为多个分片，并在多个节点上并行处理这些数据。每个节点都具有自己的计算和存储资源，并且可以独立地处理一部分数据。通过使用并行处理和分布式存储，MPP数据库能够提供更快的查询响
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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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
数据仓库技术所解决的问题是如何更合理和更有效地组织企业的数据体系，以更好地满足企业信息型应用对数据的要求,降低企业的数据管理、数据获取和数据集成的成本,提高数据系统响应速度，提高数据质量和数据的一致性。数据挖掘技术所解决的问题是如何针对具体的分析对象和分析需求，尝试通过智能和自动化的手段把数据转换为有用的信息和知识。14.1决策支持系统的发展 14.1.1决策支持系统及其演化
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2024-01-11 17:03:10
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数据库：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主要是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。我尝试着再补充些具体的事例来说明，这样更可以帮助大家更好理解一些。举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据
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2023-11-11 18:16:01
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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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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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数据仓库是不可以更新的，而数据库是既可以更新又可以读取的。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
原创
2010-05-18 17:18:54
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数 据 库传 统 关 系 型 数 据 库 的 主 要 应 用 是 OLTP(On-Line Transaction Processing)，主要是基本的
原创
2022-07-02 00:00:19
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# 数据库与数据仓库的比较与实现
## 概述
在学习数据库与数据仓库的比较前，我们先来了解一下它们分别是什么。数据库是一个用于存储和管理数据的系统，它处理数据的持久性、一致性和可靠性。而数据仓库是一个用于存储和分析大量数据的系统，它主要用于支持决策分析和业务智能。
在实现数据库和数据仓库之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个简单的表格展示了实现数据库和数据仓库的步骤：
| 步骤 | 数
原创
2023-07-20 21:09:30
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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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需求沟通的一些方式和SQL开发的流程
0.需求开发之前，首先要确认需求，这一步很重要，
1. 你真正想要的是什么？这个需求是否合理？
需求的核心诉求是什么，当前有没有相应的功能或者流程改善？有时候产品想要的和说出来的不是一回事，更多的时候
他们会把他们认为合理步骤分解，要求这么做，那么做，所以，沟通很重要，首先问他们想要什么，在什么场景下
[目录]第一章：概述第二章：整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈（三）整体实现框架从获取数据到最
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2023-11-02 11:22:34
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