這篇文章將為大家詳細講解有關數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有哪些區(qū)別，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別：1、數(shù)據(jù)庫存儲的是原始數(shù)據(jù)，沒經(jīng)過任何加工；而數(shù)據(jù)倉庫是為了滿足數(shù)據(jù)分析需要設計的，對源數(shù)據(jù)進行了ETL過程，數(shù)據(jù)抽取工作分抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載；2、數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量要比數(shù)據(jù)庫大很多。

一、數(shù)據(jù)倉庫

1. 什么是數(shù)據(jù)倉庫？
   數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）,可簡寫為DW或DWH,數(shù)據(jù)倉庫，是為了企業(yè)所有級別的決策制定計劃過程，提供所有類型數(shù)據(jù)類型的戰(zhàn)略集合。它出于分析性報告和決策支持的目的而創(chuàng)建。為需要業(yè)務智能的企業(yè) ,為需要指導業(yè)務流程改進、監(jiān)視時間，成本，質(zhì)量以及控制等；

2. 數(shù)據(jù)倉庫能干什么？（舉幾個栗子）

   1. 年度銷售目標的制定，需要根據(jù)以往的歷史報表進行決策，不能隨便制定。
   2. 優(yōu)化業(yè)務流程
      例如：某電商平臺某品牌的手機，在過去5年主要的的購買人群的年齡在什么年齡段，在那個季節(jié)購買量人多，這樣就可以根據(jù)這個特點為目標人群設定他們主要的需求和動態(tài)分配產(chǎn)生的生產(chǎn)量，和倉庫的庫存。

3. 數(shù)據(jù)倉庫的特點

   1. 數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的。
      
      1. 與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不一樣，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，那什么是主題呢？首頁主題是一個較高乘次的概念，是較高層次上企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合，歸類并進行分析的對象。在邏輯意義上，他是對企業(yè)中某一個宏觀分析領域所涉及的分析對象。（說人話：就是用戶用數(shù)據(jù)倉庫進行決策所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作信息型系統(tǒng)有關，而操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務處理任務，各個任務之間是相互隔離的）；
   2. 數(shù)據(jù)倉庫是集成的。
      
      1. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是從原來的分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)（MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫）抽取出來的。操作型數(shù)據(jù)庫與DSS（決策支持系統(tǒng)）分析型數(shù)據(jù)庫差別甚大。第一，數(shù)據(jù)倉庫的每一個主題所對應的源數(shù)據(jù)在所有的各個分散的數(shù)據(jù)庫中，有許多重復和不一樣的地方，且來源于不同的聯(lián)機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都和不同的應用邏輯捆綁在一起；第二，數(shù)據(jù)倉庫中的綜合數(shù)據(jù)不能從原來有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)直接得到。因此子在數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之前，必然要經(jīng)過統(tǒng)一與綜合，這一步是數(shù)據(jù)倉庫建設中最關鍵，最復雜的一步，所要挖成的工作有：
         
         1. 要統(tǒng)計源數(shù)據(jù)中所有矛盾之處，如字段的同名異議、異名同義、單位不統(tǒng)一，字長不統(tǒng)一等。
         2. 進行數(shù)據(jù)的綜合和計算。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)綜合工作可以在原有數(shù)據(jù)庫抽取數(shù)據(jù)時生成，但許多是在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部生成的，即進入數(shù)據(jù)倉庫以后進行綜合生成的。
   3. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是隨著時間的變化而變化的。
      
      1. 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)不可更新是針對應用來說的，也就是說，數(shù)據(jù)倉庫的用戶進行分析處理是不進行數(shù)據(jù)更新操作的。但并不是說，在從數(shù)據(jù)集成輸入數(shù)據(jù)倉庫開始到最后被刪除的整個生存周期中，所有的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)都是永遠不變的。
      2. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是隨著時間變化而變化的，這是數(shù)據(jù)倉庫的特征之一。這一特征主要有以下三個表現(xiàn)：
         
         1. 數(shù)據(jù)倉庫隨著時間變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)必須不斷捕捉OLTP數(shù)據(jù)庫中變化的數(shù)據(jù)，追加到數(shù)據(jù)倉庫當中去，也就是要不斷的生成OLTP數(shù)據(jù)庫的快照，經(jīng)統(tǒng)一集成增加到數(shù)據(jù)倉庫中去；但對于確實不在變化的數(shù)據(jù)庫快照，如果捕捉到新的變化數(shù)據(jù)，則只生成一個新的數(shù)據(jù)庫快照增加進去，而不會對原有的數(shù)據(jù)庫快照進行修改。
         2. 數(shù)據(jù)庫隨著時間變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容 。數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)也有存儲期限，一旦過了這一期限，過期數(shù)據(jù)就要被刪除。只是數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時限要遠遠的長于操作型環(huán)境中的數(shù)據(jù)時限。在操作型環(huán)境中一般只保存有60~90天的數(shù)據(jù)，而在數(shù)據(jù)倉庫中則要需要保存較長時限的數(shù)據(jù)（例如：5~10年），以適應DSS進行趨勢分析的要求。
         3. 數(shù)據(jù)倉庫中包含有大量的綜合數(shù)據(jù)，這些綜合數(shù)據(jù)中很多跟時間有關，如數(shù)據(jù)經(jīng)常按照時間段進行綜合，或隔一定的時間片進行抽樣等等。這些數(shù)據(jù)要隨著時間的變化不斷地進行從新綜合。因此數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)特征都包含時間項，以標明數(shù)據(jù)的歷史時期。
   4. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是不可修改的。
      
      1. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要提供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一般情況下并不進行修改操作。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)反映的是一段相當長的時間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容，是不同時點的數(shù)據(jù)庫快照的集合， 以及基于這些快照進行統(tǒng)計、綜合和重組的導出數(shù)據(jù)，而不是聯(lián)機處理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫中進行聯(lián)機處理的書庫進過集成輸入到數(shù)據(jù)倉庫中，一旦數(shù)據(jù)倉庫存放的數(shù)據(jù)已經(jīng)超過數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲期限，這些數(shù)據(jù)將從當前的數(shù)據(jù)倉庫中刪去。因為數(shù)據(jù)倉庫只進行數(shù)據(jù)查詢操作，所以數(shù)據(jù)倉庫當中的系統(tǒng)要比數(shù)據(jù)庫中的系統(tǒng)要簡單的多。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中許多技術難點，如完整性保護、并發(fā)控制等等，在數(shù)據(jù)倉庫的管理中幾乎可以省去。但是由于數(shù)據(jù)倉庫的查詢數(shù)據(jù)量往往很大，所以就對數(shù)據(jù)查詢提出了更高的要求，他要求采用各種復雜的索引技術；同時數(shù)據(jù)倉庫面向的是商業(yè)企業(yè)的高層管理層，他們會對數(shù)據(jù)查詢的界面友好性和數(shù)據(jù)表示提出更高的要求；

二、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

1. 想了解區(qū)別之前，我們需要了解三個概念，數(shù)據(jù)庫軟件、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫是什么？
   
   1. 數(shù)據(jù)庫軟件:是一種軟件（并不是鏈接數(shù)據(jù)庫的圖形化客戶端）。用來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫邏輯過程，屬于物理層。
   2. 數(shù)據(jù)庫:是一種邏輯概念，用來存放數(shù)據(jù)的倉庫，通過數(shù)據(jù)庫軟件來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫由很多表組成，表是二維的，一張表里面有很多字段。字段一字排開，對數(shù)據(jù)就一行一行的寫入表中。數(shù)據(jù)庫的表，在于能夠用二維表現(xiàn)多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
   3. 數(shù)據(jù)倉庫：是數(shù)據(jù)庫概念的升級。從邏輯上理解，數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫沒有區(qū)別，都是通過數(shù)據(jù)庫軟件實現(xiàn)存放數(shù)據(jù)的地方，只不過從數(shù)據(jù)量來說，數(shù)據(jù)倉庫要比數(shù)據(jù)庫更龐大德多。數(shù)據(jù)倉庫主要用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，輔助領導做決策；
   4. 在IT的架構體系中，數(shù)據(jù)庫是必須存在的，必須要有地方存數(shù)據(jù)。比如現(xiàn)在的網(wǎng)購等電商。物品的存貨多少，貨品的價格，用戶的賬戶余額之類的。這些數(shù)據(jù)都是存放在后臺數(shù)據(jù)庫中?；蛘咦詈唵蔚睦斫?，我們現(xiàn)在的微信、微博和QQ等賬戶和密碼。在后臺數(shù)據(jù)庫必須是一個user表，字段起碼有兩個嗎，即用戶名和密碼，然后我們的數(shù)據(jù)就一行一行的存在表上面。當我們登錄的時候，我們填寫了用戶名和密碼，這些數(shù)據(jù)就會回傳到回臺去，去跟表上面的數(shù)據(jù)匹配，匹配成功了，就能登錄。匹配不成功就會報錯，這就是數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫在生產(chǎn)環(huán)境就是用來干活的。凡是跟業(yè)務有關應用掛鉤的，我們都使用數(shù)據(jù)庫。
   5. 數(shù)據(jù)倉庫是BI下的其中一種技術。由于數(shù)據(jù)庫跟業(yè)務應用掛鉤的，所以一個數(shù)據(jù)庫不可能裝下一家公司的所有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫的表設計往往是針對某一個應用進行設計的。比如剛剛的登錄功能，這張user表上就只有這兩個字段，沒有別的字段了。到那時這張表符合應該，沒有問題，但是這張表不符合分析。比如我想知道在哪個時間段，用戶的量最多？哪個用戶一年購物最多？諸如此類的指標。那就要從新設計數(shù)據(jù)庫的表結構了。對于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，我們引入了數(shù)據(jù)倉科概念。數(shù)據(jù)倉庫的表結構是依照分析需求，分析維度，分析指標進行設計的。
   6. 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別實際講的是OLTP與OLAP的區(qū)別。
      
      1. 操作型處理，叫聯(lián)機事務處理OLTP（On-Line Transaction Processing），也可以稱面向交易的處理系統(tǒng)，它是針對具體業(yè)務在數(shù)據(jù)庫聯(lián)機的日常操作，通常對少數(shù)記錄進行查詢、修改。用戶較為關心操作的響應時間、數(shù)據(jù)的安全性、完整性和并發(fā)的支持用戶數(shù)等問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)管理的主要手段，主要用于操作型處理。
      2. 分析型處理，叫聯(lián)機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般針對某些主題歷史數(shù)據(jù)進行分析，支持管理決策。

操作型處理	分析型處理
細節(jié)的	綜合或者提煉的
實體-關系（E-R）模型	星型模型或雪花模型
存儲瞬間數(shù)據(jù)	存儲歷史數(shù)據(jù)，不包含最近的數(shù)據(jù)
可更新的	只讀、只追加
一次操作一個單元	一次操作一個集合
性能要求高，響應時間短	性能要求寬松
面向事務	面向分析
一次操作數(shù)據(jù)量小	支持決策需求
數(shù)據(jù)量小	數(shù)據(jù)量大
客戶訂單、庫存水平和銀行賬戶查詢	客戶收益分析、市場細分

三.尾巴

1、如有錯誤歡迎大家指出，我會及時更正，有什么不懂也可以留言提問，互相交流嗎。
2、也許大家覺得這沒什么，但是我會認真對待，把它當成我的筆記、心得、這樣才能提升自己。

關于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有哪些區(qū)別就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

新聞名稱：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有哪些區(qū)別
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