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數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫，你應(yīng)該知道這些區(qū)別

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別，是數(shù)據(jù)領(lǐng)域一個(gè)老生常談問題。

兩個(gè)詞只有一字之差，但所代表的含義確實(shí)極大不同。

想要清楚數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫，那么了解一下它們的基本概念還是非常有必要的。

-數(shù)據(jù)庫基本概念-

01 定義

數(shù)據(jù)庫是一種邏輯概念，用來存放數(shù)據(jù)的倉庫，通過數(shù)據(jù)庫軟件來實(shí)現(xiàn)。

02 類型

·關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

MySQL、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle數(shù)據(jù)庫、dBASE......

·非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

主條目：NoSQL

BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB

鍵值（key-value）數(shù)據(jù)庫

Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴(kuò)展、Dynamo、LevelDB（Google）

03 模型

·概念模型?

這種混合數(shù)據(jù)庫模型將關(guān)系模型的簡(jiǎn)單性與面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫模型的一些高級(jí)功能相結(jié)合。

從本質(zhì)上講，它允許設(shè)計(jì)人員將對(duì)象合并到熟悉的表結(jié)構(gòu)中。

語言和調(diào)用接口包括SQL3，供應(yīng)商語言，ODBC，JDBC和專有調(diào)用接口，它們是關(guān)系模型使用的語言和接口的擴(kuò)展。

·層次模型

層次模型將數(shù)據(jù)組織成樹狀結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)記錄具有單個(gè)父或根。

同級(jí)記錄按特定順序排序，該順序用作存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫的物理順序。

·網(wǎng)狀模型?

網(wǎng)絡(luò)模型建立在層次模型上，允許鏈接記錄之間的多對(duì)多關(guān)系，這意味著多個(gè)父記錄。

基于數(shù)學(xué)集理論，該模型由相關(guān)記錄集構(gòu)成。

每組包含一個(gè)所有者或父記錄以及一個(gè)或多個(gè)成員或子記錄。

·關(guān)系模型

最常見的模型，關(guān)系模型將數(shù)據(jù)分類到表中，也稱為關(guān)系，每個(gè)表由列和行組成。

·面向?qū)ο竽Ｐ?/p>

該模型將數(shù)據(jù)庫定義為具有相關(guān)特征和方法的對(duì)象或可重用軟件元素的集合。

-數(shù)據(jù)倉庫基本概念-

01 定義

數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策和信息的全局共享。

它是隨著人們對(duì)大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究的不斷深入,在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎(chǔ)之上發(fā)展而來的,其主要目的就是為決策提供支持,為OLAP、數(shù)據(jù)挖掘深層次的分析提供平臺(tái)。

02 特點(diǎn)

·主題性

數(shù)據(jù)倉庫是針對(duì)某個(gè)主題來進(jìn)行組織，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要針對(duì)某個(gè)項(xiàng)目而言，數(shù)據(jù)相對(duì)分散和孤立。

·集成性

數(shù)據(jù)倉庫需要將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存到一起，但是這些數(shù)據(jù)以前的存儲(chǔ)方式不同，所以需要經(jīng)過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換的過程。

·穩(wěn)定性

保存的數(shù)據(jù)是一系列歷史快照，不允許修改，只能分析。

·時(shí)變性

會(huì)定期接收到新的數(shù)據(jù)，反應(yīng)出最新的數(shù)據(jù)變化。

03?主流的數(shù)據(jù)倉庫

·Hive?

國(guó)內(nèi)最常用的是一款基于Hadoop的開源數(shù)據(jù)倉庫，它可以對(duì)存儲(chǔ)在HDFS的文件數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、分析。

·Impala

Impala是用于處理存儲(chǔ)在Hadoop集群中的大量數(shù)據(jù)的MPP（大規(guī)模并行處理）SQL查詢引擎。

它是一個(gè)用C ++和Java編寫的開源軟件。

·Greenplum

Greenplum的架構(gòu)采用了MPP(大規(guī)模并行處理)。

在 MPP 系統(tǒng)中，每個(gè) SMP節(jié)點(diǎn)也可以運(yùn)行自己的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。

·Teradata

數(shù)據(jù)倉庫支持大規(guī)模并行處理平臺(tái)(MPP)，可以高速處理海量實(shí)際上，性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Hive。

對(duì)企業(yè)來說，只需要專注于業(yè)務(wù)，節(jié)省管理技術(shù)方面的精力，實(shí)現(xiàn)ROI（投資回報(bào)率）最大化。

-數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫-

一個(gè)公司里面不同項(xiàng)目可能用到不同的數(shù)據(jù)源，有的存在MySQL里面，又的存在MongoDB里面，甚至還有些要做第三方數(shù)據(jù)。

如果想要將這些數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就需要用到數(shù)據(jù)倉庫，它可以對(duì)多種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合。

01 概念上的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫是一種邏輯概念，而數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫概念的升級(jí)。

從邏輯上理解，數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫沒有區(qū)別，都是通過數(shù)據(jù)庫軟件實(shí)現(xiàn)存放數(shù)據(jù)的地方。

只不過從數(shù)據(jù)量來說，數(shù)據(jù)倉庫要比數(shù)據(jù)庫更龐大德多。

數(shù)據(jù)倉庫主要用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，輔助領(lǐng)導(dǎo)做決策。

02 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用

數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時(shí)自身也不需要“消費(fèi)”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于外部，并且開放給外部應(yīng)用。

數(shù)據(jù)庫存放的是當(dāng)前值，數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，且訪問量少但訪問頻率高；

而數(shù)據(jù)倉庫存放靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定期添加、刷新，訪問頻率低但訪問量卻很高。

此外，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，面向業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持；

而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對(duì)簡(jiǎn)單，面向高層管理人員，為其提供決策支持。

03 技術(shù)上的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別實(shí)際講的是OLTP與OLAP的區(qū)別

OLTP：操作型處理，也稱聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，表示事務(wù)多，但執(zhí)行大多較短，并發(fā)量大的數(shù)據(jù)庫，如日常的進(jìn)銷存操作等；

系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存效率，強(qiáng)調(diào)內(nèi)存各種指標(biāo)的命令率，強(qiáng)調(diào)綁定變量，強(qiáng)調(diào)并發(fā)操作；

OLAP: 分析型處理，也稱聯(lián)機(jī)分析處理，表示事務(wù)較少，但執(zhí)行大多較長(zhǎng)，并發(fā)量較小的數(shù)據(jù)庫，如基于數(shù)據(jù)倉庫的操作；

系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析，強(qiáng)調(diào)SQL執(zhí)行市場(chǎng)，強(qiáng)調(diào)磁盤I/O，強(qiáng)調(diào)分區(qū)等。

具體區(qū)別如下：

圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

04 模型上的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫：主要遵從范式模型（1NF,2NF,3NF,等等），從而盡可能減少數(shù)據(jù)冗余，保證數(shù)據(jù)引用的完整性。

數(shù)據(jù)倉庫：強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析的效率，復(fù)雜查詢的速度，數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性分析。

數(shù)據(jù)倉庫多使用多維模型，提高數(shù)據(jù)分析的效率。

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