數據倉庫資料庫

⑴ 數據倉庫跟資料庫有什麼異同點

資料庫與數據倉庫的區別實際講的是OLTP與OLAP的區別。

操作型處理，叫聯機事務處理 OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以稱面向交易的處理系統，它是針對具體業務在資料庫聯機的日常操作，通常對少數記錄進行查詢、修改。用戶較為關心操作的響應時間、數據的安全性、完整性和並發支持的用戶數等問題。傳統的資料庫系統作為數據管理的主要手段，主要用於操作型處理，像Mysql，Oracle等關系型資料庫一般屬於OLTP。

分析型處理，叫聯機分析處理 OLAP（On-Line Analytical Processing）一般針對某些主題的歷史數據進行分析，支持管理決策。

首先要明白，數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲業務數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。

資料庫設計是盡量避免冗餘，一般針對某一業務應用進行設計，比如一張簡單的User表，記錄用戶名、密碼等簡單數據即可，符合業務應用，但是不符合分析。數據倉庫在設計是有意引入冗餘，依照分析需求，分析維度、分析指標進行設計。

資料庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。

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⑵ 數據倉庫和資料庫的區別

數據倉庫和資料庫的主要區別：

數據倉庫是指從業務數據中創建信息資料庫，並針對決策和分析進行優化。資料庫是數據管理的有效技術，是由一批數據構成的有序集合，這些數據被存放在結構化的數據表裡。數據表之物跡仔間相互關聯，反映客觀事物間的本質聯系。資料庫能有效地幫助一個組織或企業科學地管理各類信息資源。

資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在罩汪線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。資料庫設計是盡量避免冗餘，數據倉庫在設計是有意引入冗餘。資料庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

數據倉庫和資料庫兩者之間的關系

數據倉州弊庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。

⑶ 資料庫與數據倉庫的區別

1. 主要區別在於數據結構，資料庫中的建模一般遵循三範式，而數據倉庫的建模有散碼特定的方式，一般採用維度建模（你可以參考ralphkimball、billinmon、還有一種叫DV模型的作者忘記叫啥了），使用這些建模方式的原因是便於OLAP建立，增加統計查詢較率等。

⑷ 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼

1、存放值區別：

資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；

2、數據變化區別：

資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；

3、數據結構區別：

資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；

4、訪問頻率不同：

資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

5、目標人群區別：

資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

⑸ 為什麼資料庫只能用於管理,而數據倉庫能用於支持決策

資料庫只能用於管理,而數據倉庫能用於支持決策是因為資料庫有修改和刪除操作，而數據倉庫有大量的查詢操作。

資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。能夠進行修改和刪除操作。

數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

注意事項：

數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好的滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。