简要总结 数据仓库VS数据库


本文简要总结以下两个问题,旨在快速理解“数据仓库”

1、什么是“数据仓库”?

2、“数据仓库”与“数据库”的区别?

下面做详细阐述:

1、什么是“数据仓库”?

“一个数据仓库通常是一个面向主题的集成的与时间相关不可修改的(可以添加)数据集合,它用于对管理决策过程的支持。”

此句话包含几个关键点:面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的,具体含义欢迎留言交流。

2、数据仓库与数据库的主要区别 

企业的数据处理大致分为两类:

一类是操作型处理,也称为联机事务处理,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。

另一类是分析型处理,一般针对某些主题的历史数据进行分析,支持管理决策。

 主要区别如下:

(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。

(4)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。

附“数据仓库”示意图如下:



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