数据仓库理论知识
1、数据仓库的概念
数据仓库(英文:Date Warehouse,简称数仓、DW),是一个用于数据存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的建设目的是面向分析的集成化数据环境,其数据来源于不同的外部系统,其结果开放给不同外部应用使用,为企业提供决策支持;
2、数据仓库的主要特征
数据仓库是面向主题性(Subject-Oriented )、集成性(Integrated)、非易失性(Non-Volatile)和时变性(Time-Variant )数据集合,用以支持管理决策 。
3、数据库和数据仓库的区别:
- 数据源:数据库的数据仅包含当前运行的日常业务数据,而数据仓库的数据是整合了多个外部系统的数据包括OLTP。
- 目的:数据库的建设目的面向应用、面向业务、支持事务,而数据据仓库的建设是面向主题、面向分析、支持决策的
- 焦点:数据库关注的数据焦点是当下,而数据仓库则是面向过去、面向历史、实时数仓。
- 任务:数据库存在读写操作,而数据仓库是大量的读数据而很少有写操作。
- 响应时间:数据库是毫秒级别,数据仓库库秒、分钟、小时或则天,主要取决于数据量和查询的复杂度。
- 数据量:数据库小数据,MB、GB级别的,而数据仓库则是大数据TB、PB级别
- 数据仓库不是大型的数据库,虽然数据仓库存储数据规模大。
- 数据仓库的出现,并不是要取代数据库。
- 数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。
- 数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据。
- 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
4、数据仓库、数据集市
数据仓库是面对整个集团和组织的数据,而数据集是面向单个部门使用的,可以认为数据集市是数据仓库的子集。用户可以基于主题数据开展各种应用:数据分析、数据报表、数据挖掘。
5、数据仓库分层架构
详解-ODS-DWD-DWS-ADS
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