数据仓库有别于传统数据库的区别
字数
603 字
阅读时间
3 分钟
数据对比：
| 一般数据库数据 | 数据仓库数据 | |
|---|---|---|
| 1 | 原始性数据 | 加工型数据 |
| 2 | 分散性数据 | 集成性数据 |
| 3 | 当前数据 | 历史数据 |
| 4 | 即时数据 | 快照数据 |
| 5 | 以"写"操作为主，实现增删改等多种数据访问操作 | 以"读"操作为主（查询分析），以服务为主，事务分析 |
数据库对比：
数据仓库中如果需要更新，在实际应用中使用的是数据清洗或修复技术，而不是直接修改数据| 一般数据库 | 数据仓库 | |
|---|---|---|
| 1 | 细节的 | 综合或提炼的 |
| 2 | 在存取时准确的、当前的数据 | 代表过去的数据 |
| 3 | 可更新的 | 不更新 |
| 4 | 一次操作数据量小 | 一次操作数据量大 |
| 5 | 面向应用 | 面向分析 |
| 6 | 支持管理 | 支持决策 |
- 拓展图示：
- 操作型数据存储（ODS）特点
- 面向主题的
- 集成的
- 当前的
- 变化的、不稳定的、易失的
- 其中，第3、4点是数据特征
作用区别
数据库 --> 用于事务处理
- 数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处理。它已经成为了成熟的信息基础设施。
- 数据库中存放的数据基本上是保存当前数据，随着业务的变化随时再更新数据库中的数据。
- 不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银行中的储蓄业务、信用卡业务分别要建立储蓄数据库和信用卡数据库。
数据仓库 --> 用于决策分析
- 数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析
- 数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存现在的数据
- 数据仓库的数据是大量数据库的集成
- 对数据库的操作比较明确，操作数据量少。对数据仓库操作不明确，操作数据量大
贡献者
freeway348