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干货分享┊数据库与数据仓库,你应该知道这些区别

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原始标题:干货共享┊数据库和数据仓库,您应该知道这些区别

数据库和数据仓库之间的差异是数据字段中的常见问题。这两个词的区别只是一个词,但是它们所代表的含义确实有所不同。

要理解数据库和数据仓库,仍然有必要了解它们的基本概念。

-基本数据库概念-

01定义

数据库是一个逻辑概念,用于存储数据仓库,通过数据库软件来实现。

02类型

·关系数据库

MySQL,PostgreSQL,Microsoft Access,Microsoft SQL Server,Google Fusion Tables,FileMaker,Oracle数据库,dBASE…

·非关系数据库

主要项目:NoSQL

BigTable(Google),Cassandra,MongoDB,CouchDB

键值数据库

Apache Cassandra(由Facebook使用):高度可扩展,Dynamo,LevelDB(Google)

03模型

·概念模型

此混合数据库模型将关系模型的简单性与面向对象数据库模型的某些高级功能结合在一起。

本质上,它允许设计人员将对象合并到熟悉的表结构中。

语言和调用接口包括SQL3,供应商语言,ODBC,JDBC和专有调用接口,它们是关系模型使用的语言和接口的扩展。

·层次模型

分层模型将数据组织为树形结构,其中每个记录具有单个父级或根级。

相同级别的记录按特定顺序排序,该顺序用作存储数据库的物理顺序。

·网格模型

网络模型建立在分层模型上,允许链接记录之间存在多对多关系,这意味着多个父记录。

根据数学集理论,该模型由相关的记录集组成。每个组包含一个所有者或父记录以及一个或多个成员或子记录。

·关系模型

最常见的模型,关系模型将数据分类为表(也称为关系),每个表由列和行组成。

·面向对象的模型

此模型将数据库定义为具有相关功能和方法的对象或可重用软件元素的集合。

-数据仓库的基本概念-

01定义

数据仓库是面向主题的,集成的,相对稳定的历史数据集,用于支持管理决策和全球信息共享。

随着人们不断研究大型数据库系统,它是在传统数据库技术的基础上开发的,其主要目的是为决策提供支持。 OLAP和数据挖掘的深入分析的平台。

02功能

·主题

数据仓库是按特定主题组织的,而传统数据库主要是针对特定项目的,数据是相对分散和隔离的。

·可集成性

数据仓库需要将多个数据源中的数据存储在一起,但是这些数据过去的存储方式不同,因此需要经历提取过程,清洁和转换。

·稳定性

保存的数据是一系列历史快照,无法修改,只能对其进行分析。

·随时间变化

将会定期收到新数据,反映了最新的数据更改。

03主流数据仓库

·蜂巢

在中国最常用的是基于Hadoop的开源数据仓库,该仓库可以查询和分析HDFS中存储的文件数据。

·Impala

Impala是一种MPP(大量并行处理)SQL查询引擎,用于处理Hadoop集群中存储的大量数据。它是用C ++和Java编写的开源软件。

· Greenplum

Greenplum 的体系结构使用 MPP (大规模并行处理)在MPP系统中,每个SMP 节点也可以运行自己的操作系统,数据库等。

·Teradata

数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP),该平台可以高速处理大量数据。实际上,它的性能远远高于Hive。对于企业而言,只需要专注于业务,节省管理技术的能量并最大化ROI(投资回报)即可。

-数据库和数据仓库-

公司中的不同项目可能使用不同的数据源,其中一些在MySQL中,一些在MongoDB中,甚至某些第三方数据。

如果要集成这些数据以进行数据分析,则需要使用它 数据仓库,它可以过滤和集成多个业务数据。

01概念上的差异

数据库是一个逻辑概念,数据仓库是数据库概念的升级。

从逻辑上讲,数据库和数据仓库之间没有区别,并且所有地方都是通过数据库软件存储数据的地方。

仅就数据量而言,数据仓库比数据库大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,以帮助领导者做出决策。

02数据存储和应用程序

数据仓库本身不会”产生”任何数据 同时,它不需要”消耗”任何数据,数据来自外部,并且对外部应用程序开放。

数据库存储当前值,数据动态变化,访问量较小,但访问频率较高;

数据仓库存储 静态历史数据只能定期添加和刷新, 访问频率较低,但访问量较高。

另外,数据库中的数据结构相对复杂,有各种结构可以满足业务处理系统的需求,为业务处理人员提供给业务处理人员的信息处理支持;

数据仓库中的数据结构相对简单, 对于高级管理人员员工提供决策支持。

03技术差异

数据库和数据仓库之间的差异实际上是OLTP和OLAP之间的差异

OLTP :业务处理,也称为在线交易处理中,表明有很多事务,但是大多数执行时间很短,并且数据库具有较大的并发性,例如日常的购买和销售操作等;

该系统强调数据库内存的效率,各种内存指标的命令速率,绑定变量和并发操作;

OLAP :分析处理,也称为在线分析处理,这意味着事务较少,但执行时间较长,并且数据库并发性较小,例如基于数据仓库的操作;

系统强调数据分析,SQL执行市场,磁盘I/O和分区。

具体区别如下:

图片来自网络

04模型 差异

数据库: 主要遵循范例模型(1NF,2NF,3NF等) ,以尽可能减少数据冗余并确保数据引用的完整性。

数据仓库:强调数据分析的效率,复杂查询的速度以及数据之间的相关性分析。数据仓库大多使用多维模型来提高数据分析的效率。

来源:DC黑板新闻 返回搜狐,查看更多

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