数据库与数据仓库：差异与比较

数据库是为了高效检索、存储和管理而组织的结构化数据集合，通常用于事务处理。另一方面，数据仓库是一个集中式存储库，集成了多个来源的数据以支持分析报告、查询和决策过程，通常针对复杂查询和数据分析进行优化，重点关注历史数据和聚合数据。

关键精华

1. 数据库存储和管理当前的操作数据； 数据仓库整合了用于决策的历史和分析数据。
2. 数据库支持事务处理（OLTP）； 数据仓库有助于分析处理 (OLAP)。
3. 数据库针对快速数据检索和更新进行了优化； 数据仓库是为高效查询和报告大型数据集而设计的。

数据库与数据仓库

当中的差异： 数据库 而Data Warehouse就是Database是用来记录数据或信息的，而Data Warehouse主要是用来做数据分析的。

但是，以上并不是唯一的区别。 对特定参数的两个术语进行比较可以揭示细微的方面：

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对比表

专栏	数据库	数据仓库
主要功能	存储和管理日常运营数据	分析历史数据以获取趋势和见解
数据结构	针对快速检索和修改进行了优化（CRUD – 创建、读取、更新、删除）	针对复杂查询和分析进行了优化（OLAP – 在线分析处理）
数据货币	主要是当前数据	主要是来自各种来源的历史数据和综合数据
架构	高度标准化以最大限度地减少冗余	通常进行非规范化以提高分析的查询性能
最新动态	交易发生时频繁更新	定期更新（批处理）
用户	运营应用程序、个人用户	业务分析师、数据科学家、高管
安保行业	专注于特定用户的数据完整性和访问控制	专注于用于分析目的的数据治理和访问控制
复杂	设计和管理更简单	由于数据集成和转换，设计、实施和维护更加复杂
价格	由于尺寸更小、基础设施更简单，成本更低	由于存储要求和处理能力更大而导致成本更高

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什么是数据库？

数据库的组成部分：

1. 日期： 数据库的核心组件，包含存储在其中的实际信息。数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，具体取决于数据库系统的具体要求。
2. 数据库管理系统（DBMS）： 该软件负责管理数据库。它促进与数据库的交互，包括数据插入、检索、更新和删除。流行的 DBMS 包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 和 MongoDB，每种都提供各种特性和功能。
3. 架构： 定义数据库内数据的结构和组织。它包括表、字段、数据类型、关系、约束以及控制数据存储和访问方式的其他规范。
4. 查询： 用于检索、操作和管理数据库中的数据的命令。查询是用DBMS支持的特定查询语言编写的，例如广泛用于关系数据库的SQL（结构化查询语言）。

数据库类型：

1. 关系数据库： 将数据组织成具有行和列的表，建立不同实体之间的关系。它们遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则来确保数据的完整性和可靠性。示例包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 和 Oracle 数据库。
2. NoSQL 数据库： 旨在以灵活性和可扩展性处理大量非结构化或半结构化数据。它们摆脱了关系数据库的严格结构，并提供各种数据模型，例如面向文档、键值、柱状和图形数​​据库。示例包括 MongoDB、Cassandra、Couchbase 和 Redis。
3. NewSQL 数据库： 旨在将传统关系数据库的优势与 NoSQL 解决方案的可扩展性和灵活性相结合。它们提供分布式架构和改进的性能，同时保持 ACID 合规性。 NewSQL 数据库针对需要高可扩展性和事务完整性的场景，例如电子商务和金融应用程序。

数据库的用途：

1. 事务处理： 处理企业的日常运营，例如在线交易、库存管理和客户关系管理 (CRM)。
2. 分析处理： 执行复杂的查询、数据分析并生成报告以支持决策过程。数据仓库和分析数据库是专门为此目的而设计的，聚合和处理来自多个来源的数据以进行商业智能和数据分析。
3. 内容管理： 在内容管理系统 (CMS) 和面向文档的数据库中存储和管理数字内容，例如文档、图像、视频和网页。

 

什么是数据仓库？

数据仓库的组成部分：

1. 提取、转换、加载 (ETL) 过程： ETL流程负责从各种源系统中提取数据，将其转换为一致的格式，并将其加载到数据仓库中。此过程涉及清理、聚合和重组数据，以确保一致性和质量。
2. 数据存储： 数据仓库以针对分析查询和报告优化的格式存储结构化的历史数据。他们通常采用由事实表和维度表组成的维度模型，以促进多维分析的方式组织数据。
3. 元数据存储库： 元数据或有关数据的数据在数据仓库中起着至关重要的作用。它包括有关源系统、数据转换、数据定义以及不同数据元素之间的关系的信息。元数据存储库集中了这些信息，为理解和解释仓库中存储的数据提供了有价值的上下文。
4. OLAP（在线分析处理）引擎： OLAP 引擎使用户能够对仓库中存储的数据执行复杂的多维分析。它们支持对数据进行切片、切块、向下钻取和汇总等操作，以探索不同维度的趋势、模式和关系。

数据仓库的类型：

1. 企业数据仓库 (EDW)： EDW 充当整个组织集成数据的综合存储库。它整合了来自各个运营系统和部门的数据，为战略决策提供了组织数据的统一视图。
2. 数据库： 数据集市是企业数据仓库的子集，专注于特定的业务功能、部门或用户组。数据集市旨在满足目标受众独特的报告和分析需求，提供更加定制和简化的数据访问和分析方法。
3. 操作数据存储 (ODS)： ODS 是一种近乎实时地集成来自多个操作系统的数据的数据库。虽然严格来说，ODS 并不是一个数据仓库，但它在操作数据被进一步处理并加载到数据仓库中进行分析之前，可充当操作数据的暂存区域。

数据仓库的用途：

1. 商业智能（BI）： 数据仓库是商业智能计划的关键组成部分，为报告、仪表板和临时分析提供了基础。通过整合不同来源的数据，数据仓库使组织能够深入了解其业务运营、绩效和趋势。
2. 决策支持： 数据仓库通过向业务用户和决策者提供及时、准确和相关的信息来支持决策过程。通过分析历史和当前数据，组织可以识别模式、趋势和异常值，为战略决策提供信息并推动业务成功。
3. 预测分析： 数据仓库是预测分析的宝贵资源，使组织能够根据历史数据预测未来趋势、行为和结果。通过利用先进的分析技术和机器学习算法，组织可以发现隐藏的见解并做出数据驱动的预测来指导其业务战略。

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数据库和数据仓库之间的主要区别

1. 目的：
   • 数据库： 主要用于事务处理，重点是实时存储、检索和管理操作数据。
   • 数据仓库： 专为分析处理而设计，整合多个来源的数据以支持报告、查询和决策流程。
2. 数据结构：
   • 数据库： 通常以标准化格式组织数据，以最大限度地减少冗余并确保数据完整性，适合事务操作。
   • 数据仓库： 利用非规范化或维度模型来优化数据检索和分析，促进复杂查询和多维分析。
3. 用法：
   • 数据库： 非常适合日常运营，例如在线交易、库存管理和客户互动。
   • 数据仓库： 用于战略决策、商业智能和数据分析，使用户能够分析历史数据并获得见解以做出明智的决策。
4. 数据整合：
   • 数据库： 可能包含来自单一来源或应用程序的数据，重点关注特定操作域内的实时数据处理。
   • 数据仓库： 集成来自整个组织多个来源的数据，包括操作系统、外部来源和遗留系统，提供企业数据的统一视图以用于分析目的。
5. 性能优化：
   • 数据库： 针对事务性能进行优化，强调并发控制、事务管理和数据一致性。
   • 数据仓库： 针对分析性能进行了优化，支持复杂查询、聚合和多维分析，以促进决策支持和商业智能计划。
6. 数据模型：
   • 数据库： 通常采用具有规范化表的关系模型，强调数据一致性、完整性和引用完整性。
   • 数据仓库： 利用包含事实表和维度表的维度模型，专注于组织数据以跨各种维度和指标进行高效查询和分析。

参考资料

1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc2233405/
2. https://bmcbioinformatic

最后更新：07 年 2024 月 XNUMX 日