数据库和数据仓库
数据库和数据仓库
数据库是事务系统的数据平台，数据库中存储了各项交易的记录。 数据仓库是分析系统的数据平台，从事务系统中获取数据，进行一系列的数据汇总、计算、分析。将分析得到的数据存到数据仓库中。
比如，在当当上进行一笔买书交易，交易记录就存在数据库中，那么对这些数据（购买量）进行分析可以得到书类在地区的受欢迎程度，从而根据这些分析数据结果，将书以合适的数量分配在各个地区的仓库。
主要区别总结
- 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
- 数据库的表设计往往是针对某一个应用进行设计的。
- 数据仓库的主题是根据分析的要求来确定的。一般指用户使用数据仓库进行分析决策所关注的方向。上述的例子主题就是“销售主题”
- 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，数据仓库在设计是有意引入冗余。
- 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。
数据仓库（Data Warahouse）
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)。 —数据仓库之父
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的。
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，作一有系统的分析整理，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)、数据仓库技术(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)。
- 数据仓库的特点
- 面向主题：指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
- 集成：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，汇总整理之后放到数据仓库中
- 稳定性：产生的新数据，只需要定期的加载、刷新。
- 时变性：分析的结果只能反映过去的情况，当业务变化后，挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新，以适应决策的需要。
- 非规范化的：DW数据可以是冗余的而且经常冗余。有意冗余的设计理念是反范式的。（设计关系型数据库时要遵守范式）
数据仓库技术（ETL）
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。
数据仓库的设计
- 效率足够高。数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好
的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。 - 数据质量。数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
- 扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
