数据库与数据仓库的本质差别是什么

数据库与数据仓库的本质差别是什么,第1张

数据库与数据仓库的本质差别如下:

1、逻辑层面/概念层面:数据库数据仓库其实是一样的或者及其相似的,都是通过某个数据库软件,基于某种数据模型来组织、管理数据。但是,数据库通常更关注业务交易处理(OLTP),而数据仓库更关注数据分析层面(OLAP),由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

2、数据库通常追求交易的速度,交易完整性,数据的一致性等,在数据库模型上主要遵从范式模型(1NF,2NF,3NF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。

3、产品实现层面:数据库和数据仓库软件是有些不同的,数据库通常使用行式存储,如SAP ASE,Oracle, Microsoft SQL Server,而数据仓库倾向使用列式存储,如SAP IQ,SAP HANA。

SQL服务器是文件服务器、数据库服务器和应用程序服务器中的数据库服务器。

简单来说,就是提供一个存储数据的环境,并且能够进行数据上交互(如你网页是用aspnet做的,后台是用sql数据库,那网页上的一些数据可以从后台sql数据库里取出。

SQL是一种结构化数据库查询语言,其发音为“sequel”或“S-Q-L”。

尽管MICROSOFT以其特有的方式加入了所有权声明,但它在大多数据库应用中近乎成为一种标准。是一种使用你选择的标准从数据库记录中选择某些记录的方法。

对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 >

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。 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。 数据库设计是尽量避免冗余,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。 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和事实表。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,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID。 单从概念上讲,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。以银行业务为例。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,被记录下来,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,某银行某分行一个月发生多少交易,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。 显然,银行的交易量是巨大的,通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就要求时效性,客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。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。这些数据是海量的,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。 数据仓库,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、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同呢让我们先看看WHInmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”: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。这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—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的;而超市里,白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的,超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。 “与时间相关”: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。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。 “不可修改”: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据(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,向数据仓库添加数据是允许的。 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。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。 补充一下,数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库必须有如下几点优点,否则是失败的数据仓库方案。 1效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。 2数据质量。客户要看各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程至少分为3步,2次ETL,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。 3扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,客户不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了

区别:

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、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。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。

4、数据库设计是尽量避免冗余,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。

5、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和事实表。

联系:

数据仓库,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、为了决策需要而产生的,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。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

扩展资料:

1、面向主题的: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。

这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—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的;而超市里,白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的,超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

2、与时间相关: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。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。

3、不可修改: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据(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,向数据仓库添加数据是允许的。

参考资料来源:百度百科-数据仓库

通俗地说,数据库是存放大量数据的仓库,而信息库是存放大量信息的仓库。数据库和信息库是不一样的。

从概念上讲,数据不等于信息。信息往往用数据来表示,信息要经过处理才成为有一定意义且具有某类形式的数据。例如,气象工程师利用各种仪器记录风向、风速、降雨量、温度、湿度等数据,再绘制成气象云图,从而获得气象信息,由此作出晴或多云等天气预报。数据是表示信息的,在计算机中信息是一组数字、字母或符号,计算机可以对它进行加工处理。

从组织形式看,数据库和信息库也有着各自不同的特点。

首先,数据库中存储的数据要求尽可能没有重复。例如:银行在办理存款、贷款等业务时,需要在文件上保存客户的姓名和地址。假定每个部门都有一个客户文件,那么这个客户的姓名和地址就要被存储三次。如果这个客户迁居到其他地方,那么就要在三个文件中修改这个客户的地址。若建立了客户数据库,此时客户的姓名和地址仅需存储一次,修改时也只需要改一次。所以,用数据库方法能够减少数据的重复存储。但信息库中的大量信息却是可以有部分重复的。

其次,数据库中数据的存放是独立的,用户 *** 作启动应用程序时不必知道数据存放在什么地方和怎样存放,这些事都由计算机系统自动完成。这样,用户就能集中精力设计出好的应用程序。而对于存放在信息库中的信息,用户使用时必须清楚地了解存放信息的每一种设备放在哪里,随后才能存取。

再次,存储数据的数据库必须有一定格式,而存储在信息库中的信息无需格式,只注重于存储信息的各种设备,如胶卷、、磁盘、光盘等等。只要保证这些设备完好无损,就能保证信息的真实可靠。

知识点

数据压缩技术

数据压缩技术,就是用最少的数码来表示信号的技术。在现今的电子信息技术领域,正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大,如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此,数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。

数据库服务器依赖于存储服务器的数据,这意味着数据库数据文件被放置在存储服务器上。

数据以记录的形式存储在数据库中;数据库将数据作为文件存储在存储服务器上。

数据库服务器由在局域网和数据库管理系统软件中运行的一台或多台计算机组成,数据库服务器为客户端应用程序提供数据服务。存储服务器是为特定目标设计的,因此配置也不同。它可能是一个稍有额外存储空间的服务器,或者它可能有很多存储空间。

扩展资料:

数据库服务器特征:

1、编程量减少

数据库服务器提供了用于数据 *** 纵的标准接口API(Application Programming Interface,应用程序编程接 口)。

2、数据库安全高

数据库服务器提供监控性能、并发控制等工具。由DBA(Database Administrator,数据库管理员)统一负 责授权访问数据库及网络管理。

3、数据可靠性管理

数据库服务器提供统一的数据库备份/恢复、启动/停止数据库的管理工具。

4、计算机资源利用充分

数据库服务器把数据管理及处理工作从客户机上分离出来,使网络中各计算机资源能灵活分配、各尽其用。

参考资料来源:百度百科-存储服务器

参考资料来源:百度百科-数据库服务器

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