数据仓库与数据库的区别
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据库与数据仓库
经济法
3101
3116
1143 陈晨
020204
金融学
2401
2402
7142 沈俊
120202 企业管理
8301
8311
8402
课程名称 现代企业管理
营销管理 公司财务 经济法基础理论 商法专题 货币银行理论 金融工程学 现代企业管理 营销策划 公司财务
学分 3 2 3 3 2 3 2 3 1.5 3
个实体或实体之间的联系。 图5-4、11（P93、99） 二维表使描述信息间的关系十分便利，
容易处理二维表所包含的信息。
关系数据库模型
可以灵活地查询数据库和建立报表。
查询单个表和多个表。 演示 ACCESS 订单ID、客户、订购日期、产品
在建立关系数据库时，不必事先确定实体之间的 所有联系，可以随时建立实体之间的联系。
数据库管理系统组成
数据字典（Data Dictionary）
自动生成或者手工生成的文件，用来存储数据元 素的定义和特性。
数据字典包含着数据库中所含信息（字段）的逻 辑结构，如名称、类型、格式、缺省值、有效范 围等。
演示 ACCESS。
数据库管理系统组成
数据操作语言（Data Manipulation Language, DML） 提供了一组从数据库中提取数据的命令。
职员文件
900811刘汉云 2000-9-4
包含：职员编号、姓名、 聘用日期
刘汉云
（名字字段）
01001010 （字母J的ASCII码）
0，1
实体、属性和关键字
实体（Entity）
与所收集的数据相关的一类事物。 实体是指人、或者其它具体的事物。
浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系
浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(D W)的区别与联系文章背景：相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。
本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系：1. 数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系2. 操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系数据库与数据仓库的区别与联系数据库与数据仓库基础概念：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 Proces sing），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。
OLTP和OLAP概念补充：数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction proc essing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
OLTP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。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，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。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。
举一个具体的例子：（转自知乎作者：陈诚），个人觉得例子描述的很清晰举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。
基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。
第一阶段，电商早期启动非常容易，入行门槛低。
找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端+ 几台服务器+ 一个MySQL，就能开门迎客了。
这好比手工作坊时期。
第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、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。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据库与数据仓库的区别与联系
数据库与数据仓库的区别与联系在信息时代的背景下，数据处理已经成为各行各业的核心工作。
数据库和数据仓库作为两个常见的数据管理工具，在实践中有着不同的应用场景和特点。
本文将对数据库和数据仓库的区别与联系进行探讨，以帮助读者更好地理解它们的不同之处和相互关系。
一、数据库的概念和特点数据库是指为了满足用户需求而设计、构建和维护的一系列数据集合。
数据库通过数据结构与数据管理系统，实现对数据的存储、查询、更新和删除等基本操作。
其特点主要包括以下几个方面：1. 数据持久化：数据库中的数据可以长期保留，并在需要时进行读取和修改。
2. 数据共享：数据库可以实现多个用户对数据进行共享和协作，提高数据利用效率。
3. 数据一致性：数据库通过事务机制保证数据的一致性和完整性，避免数据冗余和不一致的问题。
4. 高效查询：数据库通过索引等技术快速定位和获取用户需要的数据，提高查询效率。
二、数据仓库的概念和特点数据仓库是指按照时间顺序、面向主题和集成的方式，将多个异构的数据源进行统一整合和管理的大型数据存储库。
它主要用于支持决策分析和业务智能，具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库基于企业的业务需求，以主题为中心组织和存储数据，方便用户进行专题分析和决策支持。
2. 集成统一：数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术整合来自不同来源的数据，保证数据的一致性和可信度。
3. 历史存储：数据仓库会长期保留历史数据，以支持用户对过去事务和趋势的分析和判断。
4. 复杂分析：数据仓库提供了复杂的分析功能，如数据切片、切块、钻取等，为决策提供更全面和深入的支持。
三、数据库与数据仓库的区别1. 定义和目的：数据库是为了满足用户的日常业务操作需求而设计的，而数据仓库则是为了支持决策分析和业务智能而构建的。
2. 数据类型和时效性：数据库主要存储操作性数据，如订单、库存等，具有实时性要求；数据仓库存储分析型数据，如销售趋势、市场调研等，具有较长的历史时效性。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
产品经理-10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系(一)
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）作为一名数据小白，在日常讲授和杂务工作中经常会接触到数据。
随着用户数据与金融业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。
本篇文章中，无名氏将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。
作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能或者听到大家在讨论数据库，数据仓库，数据集市，数据库数据湖还有最近比较火的数据中台，似乎这些名词都与数据存在着联系，查阅各类相关书籍，大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。
那么这结合我积累的相关方面知识，向大家介绍一下上述这些名词的与联系，以及在各类企业及业务范围上的适用范围，如有不准确的地方，希望大家进行指正。
相信大部分有些许技术背景的都对数据库有一定的了解，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，一般分为“关系型数据库”与“非关系型数据库”。
1.关系型数据库实际上回顾过去的数据库一共有三种模型，即层次模型，网状模型，关系模型。
（1）首先层次模型的数据结构为树状结构，即是一种上下级的社团组织层级关系组织数据的一种方式：（2）带状模型的数据结构为网状网状结构，即将每个数据节点与其他很多节点都连接起来：（3）关系模型的数据结构可以看做是一个二维表格，任何数据都可以通过行号与列号来唯一确定：由于相比于层次模型和网状模型，关系模型理解和使用最简单，最终基于关系型最后数据库在各行各业应用了起来。
关系模型的数学方法第一卷涉及到关系，元组，属性，笛卡尔积，域等等令人头秃的高等数学术语，这里大家如果感兴趣可以看看相关的文献，我就不放出来催眠大家了，尽管数学原理比较复杂，但如果用事务平时学习工作的具体事务举例，就相对容易理解。
我们以某公司的员工信息表为例，该公司的员工信息可以用一个表格存起来。
并且定义如下：同时部门ID对应这另一个职能部门表：我们可以通过给定一个政府部门部门名称，查到一条部门的记录，根据部门ID，又可以记述查到该部门下的员工记录，这样三维的表格就通过ID映射建立了“一对多”的关系。
传统数据库和数据仓库的区别
传统数据库和数据仓库的区别
定义
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)。
传统数据库：泛指关系型数据库。
关系模型
传统数据库和数据仓库其实是及其相似的，都是通过某个软件或者框架，基于某种数据模型来组织、管理数据。
数据仓库其实是一种特殊的数据库，它擅长大数据量查询分析，数据加工，存储。
而传统数据库更加擅长事务处理，增删改查。
1.传统数据库保存当下数据，而数据仓库仓库保存了历史数据所有状态。
2.传统数据库会出现频繁数据更新。
而数据仓库提取加工数据用来反哺业务，提供分析决策。
3.传统数据库擅长事务处理(OLTP)而数据仓库擅长数据分析。
4.传统数据库主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
5.传统数据库一般是明细数据，而数据仓库包含一些汇总数据。
6.传统数据库支持高并发...
技术选型
传统数据库：Oracle，Mysql，MariaDB，PostgreSQL，SQL Server，DB2，Access等等。
排名
数据仓库：数据仓库解决方案排名。
另外使用很多开源框架构建数据仓库例如：hadoop,hive,spark,impala...。
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浅析数据仓库与数据库的区别
数据仓库（Data Warehouse）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。
所谓的（1）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。
（2）集成：指对原有分散的数据库数据经过系统加工,整理得到的消除源数据中的不一致性。
（3）相对稳定：指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载、刷新。
（4）反映历史变化：指通过这些信息，对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析预测。
数据仓库建设是一个工程，是一个过程，而不是一种可以购买的产品。
企业数据处理方式是以联机事务处理形式信息，并利用信息进行决策；在信息应用过程中管理信息。
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。
数据仓库与数据库的主要区别在于：
（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
（2）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。
（3）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。
（4）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。