数据库和数据仓库有什么区别？

Question

数据库和数据仓库有什么区别？

它们不是同一个东西,或者至少是用同一个东西编写的(即Oracle RDBMS)？

Answer 1

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从以前的链接:

数据库

1. 用于在线事务处理(OLTP),但可用于其他目的,如数据仓库.这会记录用户的历史数据.
2. 表和连接很复杂,因为它们是标准化的(对于RDMS).这样做是为了减少冗余数据并节省存储空间.
3. 实体 - 关系建模技术用于RDMS数据库设计.
4. 针对写入操作进行了优化.
5. 分析查询的性能很低.

数据仓库

1. 用于在线分析处理(OLAP).这将读取用户的业务决策的历史数据.
2. 表和连接很简单,因为它们是非规范化的.这样做是为了减少分析查询的响应时间.
3. 数据 - 建模技术用于数据仓库设计.
4. 针对读取操作进行了优化.
5. 分析查询的高性能.
6. 是通常的数据库.

值得注意的是,数据仓库可以从零到多个数据库获取.

Answer 2

从非技术视图:数据库受限于特定应用程序或应用程序集.

数据仓库是企业级数据存储库.它将包含来自业务的所有/许多部分的数据.它将分享这些信息,以提供业务的全球图景.对于业务的不同部分之间的集成也是至关重要的.

从技术角度来看:"数据仓库"一词没有给出公认的定义.就个人而言,我将数据仓库定义为数据集市的集合.每个数据集市由一个或多个数据库组成,其中数据库特定于特定问题集(应用程序,数据集或过程).

简单地说,数据库是数据仓库的一个组成部分.有很多地方可以探索这个概念,但由于没有"定义",你会发现任何答案的挑战.

Answer 3

数据仓库是TYPE数据库.

此外就是人们已经说了,数据仓库往往是OLAP,与索引等调整为读书,不写,并且数据去规范化/转化为更容易阅读和分析的形式.

有些人说"数据库"与OLTP相同 - 这不是真的.OLTP再次是一种TYPE数据库.

其他类型的"数据库":文本文件,XML,Excel,CSV ...,平面文件:-)

Answer 4

解释它的最简单方法是说数据仓库不仅仅包含数据库.数据库是以某种方式组织的数据集合,但数据仓库专门用于"促进报告和分析".然而,这不是整个故事,因为数据仓库还包含"检索和分析数据,提取,转换和加载数据以及管理数据字典的方法也被视为数据仓库系统的基本组件".

数据仓库

Answer 5

数据仓库与数据库：数据仓库专为数据分析而设计，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势。数据库用于捕获和存储数据，例如记录交易的详细信息。

数据仓库：合适的工作负载- 分析、报告、大数据。 数据源- 从许多来源收集和规范化的数据。 数据捕获- 通常按照预定的批处理计划进行批量写入操作。 数据规范化- 非规范化模式，例如星型模式或雪花模式。 数据存储- 针对访问和高速查询的简单性进行了优化。使用列式存储的性能。 数据访问- 优化以最小化 I/O 并最大化数据吞吐量。

事务数据库：合适的工作负载- 事务处理。 数据源- 从单一来源（例如事务系统）按原样捕获的数据。 数据捕获- 优化连续写入操作，因为新数据可用以最大化事务吞吐量。 数据规范化- 高度规范化的静态模式。 数据存储- 针对单个面向行的物理块的高吞吐量写入操作进行了优化。 数据访问- 大量小型读取操作。