大数据之数据仓库与数据库区别

跟业务系统有关系的数据会存在关系型数据库,例如MySQL。增删改查,是事务类型的操作,即OLTP操作。

数据库:传统关系型数据库的主要应用是OLTP(On-Line Transaction Processing),主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。主要用于业务类系统,主要供基层人员使用,进行一线业务操作。

数据仓库:数仓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。OLAP数据分析的目标是探索并挖掘数据价值,作为企业高层进行决策的参考。

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| 功能 | 数据库 | 数据仓库 |
| 数据范围 | 当前状态数据 | 存储历史、完整、反应历史变化数据 |
| 数据变化 | 支持频繁的增删改查操作 | 可增加、查询,无更新、删除操作 |
| 应用场景 | 面向业务交易流程 | 面向分析、支持侧重决策分析 |
| 处理数据量 | 频繁、小批次、高并发、低延迟 | 非频繁、大批量、高吞吐、有延迟 |
| 设计理论 | 遵循数据库三范式、避免冗余 | 违范式、适当冗余 |
| 建模方式 | ER实体关系建模(范式建模) | 范式建模+维度建模 |

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