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一?/p>

 

1.2 

数据仓库与数据库有何不同?它们有哪些相似之处

? 

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?/p>

 

 

 

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?/p>

 

 

 

数据库设计是尽量避免冗余?/p>

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?/p>

 

 

 

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?/p>

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?/p>

着要查询的数据,同时有维的

ID

?/p>

 

 

 

单从概念上讲?/p>

有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,

结合应用可以很容易地理解?/p>

以银

行业务为例?/p>

数据库是事务系统的数据平台,

客户在银行做的每笔交易都会写入数据库?/p>

?/p>

记录下来?/p>

这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,

它从

事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一?/p>

月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区

就有必要设立

ATM

了?/p>

 

 

 

显然?/p>

银行的交易量是巨大的?/p>

通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就?/p>

求时效性,

客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的?/p>

这就要求数据库只能存储很短一段时?/p>

的数据?/p>

而分析系统是事后的,

它要提供关注时间段内所有的有效数据?/p>

这些数据是海量的?/p>

汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了?/p>

 

 

 

数据仓库?/p>

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?/p>

为了决策需要?/p>

产生的,它决不是所谓的“大型数据库?/p>

。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同

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?

让我们先看看

W.H.Inmon

关于数据仓库的定?/p>

:

面向主题的?/p>

集成的?/p>

与时间相关且不可

修改的数据集合?/p>

 

 

 

“面向主题的?/p>

:

传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据

;

数据仓库侧重于数据分析工作,

是按照主题存储的?/p>

这一点,

类似于传统农贸市场与超市?/p>

区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖?/p>

;

而超市里?/p>

白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的?/p>

(

数据

)

是按照小?/p>

(

应用程序

)

归堆

(

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)

的,超市里面则是按照菜的类型

(

同主?/p>

)

归堆的?/p>

 

 

 

“与时间相关?/p>

:

数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出

于决策的需要,

数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要?/p>

同样都是

累计购买过九车产品的顾客?/p>

一位是最近三个月购买九车?/p>

一位是最近一年从未买过,

这对

于决策者意义是不同的?/p>

 

 

 

“不可修改?/p>

:

数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的

是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数?/p>

(

有的数据库例如电信计费数据库

甚至处理实时信息

)

。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的

;

当然,向数据仓库?

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数据仓库与数据库有何不同?它们有哪些相似之处

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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?/p>

 

 

 

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?/p>

 

 

 

数据库设计是尽量避免冗余?/p>

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?/p>

 

 

 

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?/p>

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?/p>

着要查询的数据,同时有维的

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单从概念上讲?/p>

有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,

结合应用可以很容易地理解?/p>

以银

行业务为例?/p>

数据库是事务系统的数据平台,

客户在银行做的每笔交易都会写入数据库?/p>

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记录下来?/p>

这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,

它从

事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一?/p>

月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区

就有必要设立

ATM

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显然?/p>

银行的交易量是巨大的?/p>

通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就?/p>

求时效性,

客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的?/p>

这就要求数据库只能存储很短一段时?/p>

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而分析系统是事后的,

它要提供关注时间段内所有的有效数据?/p>

这些数据是海量的?/p>

汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了?/p>

 

 

 

数据仓库?/p>

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?/p>

为了决策需要?/p>

产生的,它决不是所谓的“大型数据库?/p>

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关于数据仓库的定?/p>

:

面向主题的?/p>

集成的?/p>

与时间相关且不可

修改的数据集合?/p>

 

 

 

“面向主题的?/p>

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传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据

;

数据仓库侧重于数据分析工作,

是按照主题存储的?/p>

这一点,

类似于传统农贸市场与超市?/p>

区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖?/p>

;

而超市里?/p>

白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的?/p>

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数据

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是按照小?/p>

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“与时间相关?/p>

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数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出

于决策的需要,

数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要?/p>

同样都是

累计购买过九车产品的顾客?/p>

一位是最近三个月购买九车?/p>

一位是最近一年从未买过,

这对

于决策者意义是不同的?/p>

 

 

 

“不可修改?/p>

:

数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的

是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数?/p>

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有的数据库例如电信计费数据库

甚至处理实时信息

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。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的

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当然,向数据仓库?

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数据仓库与数据库有何不同?它们有哪些相似之处

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数据库设计是尽量避免冗余?/p>

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?/p>

 

 

 

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?/p>

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?/p>

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单从概念上讲?/p>

有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,

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记录下来?/p>

这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,

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事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一?/p>

月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区

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显然?/p>

银行的交易量是巨大的?/p>

通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就?/p>

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客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的?/p>

这就要求数据库只能存储很短一段时?/p>

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而分析系统是事后的,

它要提供关注时间段内所有的有效数据?/p>

这些数据是海量的?/p>

汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了?/p>

 

 

 

数据仓库?/p>

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?/p>

为了决策需要?/p>

产生的,它决不是所谓的“大型数据库?/p>

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面向主题的?/p>

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与时间相关且不可

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“面向主题的?/p>

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传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据

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数据仓库侧重于数据分析工作,

是按照主题存储的?/p>

这一点,

类似于传统农贸市场与超市?/p>

区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖?/p>

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“与时间相关?/p>

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数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出

于决策的需要,

数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要?/p>

同样都是

累计购买过九车产品的顾客?/p>

一位是最近三个月购买九车?/p>

一位是最近一年从未买过,

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于决策者意义是不同的?/p>

 

 

 

“不可修改?/p>

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数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的

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数据仓库与数据库有何不同?它们有哪些相似之处

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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?/p>

 

 

 

数据库设计是尽量避免冗余?/p>

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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,

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事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一?/p>

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数据仓库?/p>

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类似于传统农贸市场与超市?/p>

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白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的?/p>

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“与时间相关?/p>

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“不可修改?/p>

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