是不是把信息分散到多个数据库比在一个数据库的读取速度快

在同种数据库管理软件和硬件条件相当的情况下,访问数据库的快慢主要是看,数据查询所使用的数据表中的数据大小,以及索引的设置是否合理,与分不分开数据库关系不大,也就是说,不用分开免得连接数据库花费时间,甚至出错

数据仓库的特点是面向主题、集成、稳定、反映历史变化。

数据仓库作为现代化的产物，其特点有面向主题， *** 作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。

并且它是集成的，面向事务处理的 *** 作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的。

必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。同时它也是稳定的， *** 作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 *** 作主要是数据查询。

一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询 *** 作，但修改和删除 *** 作很少，通常只需要定期的加载、刷新。而且它可以反映历史变化， *** 作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据。

但是数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点如开始应用数据仓库的时点到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

数据仓库

数据仓库，简称DW，是为给企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合，被认为是商业智能的核心组件。

您好，针对分布式数据库的评估，以下是一些可能有用的维度：

1 可靠性和容错性：分布式数据库需要保证高可靠性和容错性，以保证数据持久化和可用性。可以通过了解其容错机制、备份策略、故障转移技术等来评估它们在这方面的表现。

2 吞吐量和性能：分布式数据库需要具备出色的吞吐量和性能，以满足大规模数据处理和高并发访问的需求。我们可以考虑它们的数据传输速度、响应时间、能够支持的最大并发连接数等等。

3 可扩展性：分布式数据库需要支持水平和垂直扩展，以方便根据需求调整其容量大小。可扩展性涉及的因素包括能够容易地增加或删除节点、能够支持多种硬件配置和规模的集群等。

4 数据安全和隐私：分布式数据库中存储的数据需要受到充分的保护和控制，以确保其安全性和隐私性。可以通过了解其安全策略、加密方法、权限控制等来评估它们在这方面的表现。

5 数据一致性：分布式数据库需要保证数据一致性，即在不同节点上的数据时刻保持同步。我们可以考虑它们的数据复制机制、同步协调技术等等。

总之，分布式数据库的评估需要从多个角度出发，并根据实际使用场景确定合适的标准。希望这些信息能够对您有所帮助。

正确。数据仓库特点：

面向主题

是企业系统信息中的数据综合、归类并进行分析的一个抽象，对应企业中某一个宏观分析领域所涉及的分析对象。

比如购物是一个主题，那么购物里面包含用户、订单、支付、物流等数据综合，对这些数据要进行归类并分析，分析这个对象数据的一个完整性、一致性的描述，能完整、统一的划分对象所设计的各项数据。

如果此时要统计一个用户从浏览到支付完成的时间时，在购物主题中缺少了支付数据或订单数据，那么这个对象数据的完整性和一致性就可能无法保证了。

数据集成

数据仓库的数据是从原有分散的数据库中的数据抽取而来的。

*** 作型数据和支持决策分析型（DSS）数据差别甚大，这里需要做大量的数据清洗与数据整理的工作。

第一：每一个主题的源数据在原有分散数据库中的有许多重复和不一致，且不同数据库的数据是和不同的应用逻辑捆绑的。

第二：数据仓库中的综合性数据不能从原有的数据库系统直接得到，因此在数据进入数据仓库之前要进过统一和综合。（字段同名异意，异名同义，长度等）

不可更新

数据仓库的数据主要是提供决策分析用，设计的数据主要是数据查询，一般情况下不做修改，这些数据反映的是一段较长时间内历史数据的内容，有一块修改了影响的是整个历史数据的过程数据。

数据仓库的查询量往往很大，所以对数据查询提出了更高的要求，要求采用各种复杂的索引技术，并对数据查询的界面友好性和数据凸显性提出更高的要求。

随时间不断变化

数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说，从数据的进入到删除的整个生命周期中，数据仓库的数据是永远不变的。

数据仓库的数据是随着时间变化而不断增加新的数据。

数据仓库随着时间变化不断删去久的数据内容，数据仓库的数据也有时限的，数据库的数据时限一般是60 ~ 90天，而数据仓库的数据一般是5年~10年。

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