数据库和数据仓库的本质差别(数据库和数据仓库的本质区别)

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数据仓库与数据库的区别

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。“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:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现的存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。

数据仓库是面向市场的,用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。当然,在数据内容中两者也是有很大的区别的,一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎,很难用于决策。

详解数据仓库和数据库的区别

数据仓库是面向市场的,用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。当然,在数据内容中两者也是有很大的区别的,一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎,很难用于决策。

从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现的存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。基本每家电商公司都会经历,从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

数据仓库和数据库的主要区别:数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库,并针对决策和分析进行优化。数据库是数据管理的有效技术,是由一批数据构成的有序集合,这些数据被存放在结构化的数据表里。

数据库与数据仓库的本质差别如下:逻辑层面/概念层面:数据库和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。

数据仓库与数据库的主要区别在于:(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,数据仓库在设计是有意引入冗余。

简述数据库与数据仓库的区别?

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。“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:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现的存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。

数据库与数据仓库的本质差别如下:逻辑层面/概念层面:数据库和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。

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。

数据仓库:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策。

数据仓库和数据库的主要区别是什么?

从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现的存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

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,数据仓库在设计是有意引入冗余。

数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。基本每家电商公司都会经历,从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

数据仓库:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策。

数据库与数据仓库的本质差别如下:逻辑层面/概念层面:数据库和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。

建设敏捷数据仓库,除了对架构技术上的要求之外,还有一个很重要的方面,就是数据建模,如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型,那就又回到传统数据仓库的建设上了,很难满足对业务变化的快速响应。

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