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
  1. 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。
  2. 数据仓库的出现,并不是要取代数据库。
  3. 数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。
  4. 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。
  5. 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

相关推荐
AI营销前沿20 分钟前
私域AI首倡者韩剑,原圈科技领航AI营销
大数据·人工智能
Percent_bigdata28 分钟前
数据治理平台选型解析:AI大模型与智能体如何重塑企业数字基座
大数据·人工智能
hg011830 分钟前
广西对外农业投资规模稳增 民营企业成主力军
大数据
雪兽软件1 小时前
“大数据”能提供什么帮助?
大数据
事变天下1 小时前
肾尚科技完成新一轮融资,加速慢性肾脏病(CKD)精准化管理闭环渗透
大数据·人工智能
大刘讲IT1 小时前
2025年企业级 AI Agent 标准化落地深度年度总结:从“对话”到“端到端价值闭环”的范式重构
大数据·人工智能·程序人生·ai·重构·制造
wang_yb1 小时前
掌握相关性分析:读懂数据间的“悄悄话”
大数据·databook
企业智能研究2 小时前
数据分析Agent白皮书:揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
大数据·人工智能·数据分析
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
Elasticsearch:你是说,用于混合搜索(hybrid search)
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
生信学习小达人2 小时前
群体遗传学之遗传漂变
大数据