數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)區(qū)別是什么?數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系,數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)差別如下：一、邏輯層面/概念層面不同：1、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個數(shù)據(jù)庫軟件，基于某種數(shù)據(jù)模型來組織、管理數(shù)據(jù)。ods作為數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的一種過渡形式，與數(shù)據(jù)倉庫在物理結(jié)構(gòu)上不同，能提供高性能的響應(yīng)時間。
1、有哪些成熟的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方案?有案例么?完整的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方案，會涉及以下3個方面：邏輯架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、物理架構(gòu)，這些其實一個廠商就可以全部完成。下面我說說這數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方案的3方面具體是什么。一、邏輯架構(gòu)數(shù)據(jù)源層：?所有數(shù)據(jù)的源頭。?來源于多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)。?數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，尚待清洗。操作數(shù)據(jù)存儲（ods）層：?介于業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉庫間的隔離層，通常在該層中完成etl的大部分工作。
?通過分步匯總，逐步得到數(shù)據(jù)倉庫所需分析數(shù)據(jù)。?etl中的大部分工作在ods層完成。數(shù)據(jù)倉庫層：?面向各業(yè)務(wù)主題的、集成的、穩(wěn)定的、時變的數(shù)據(jù)。?通常是匯總的、可冗余的數(shù)據(jù)。?主要用于查詢。數(shù)據(jù)共享層：?該層通過各類技術(shù)手段（如：webservice、webapi、esb等）將數(shù)據(jù)倉庫中的規(guī)范數(shù)據(jù)向外部共享。?通過數(shù)據(jù)共享層，實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫、各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的聯(lián)動。
2、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系,區(qū)別與聯(lián)系(概括一點1、數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)的過程。2、數(shù)據(jù)倉庫是匯集所有相關(guān)數(shù)據(jù)的一個過程。3、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫都是商業(yè)智能工具集合。4、數(shù)據(jù)挖掘是特定的數(shù)據(jù)收集。5、數(shù)據(jù)倉庫是一個工具來節(jié)省時間和提高效率，將數(shù)據(jù)從不同的位置不同區(qū)域組織在一起。6、數(shù)據(jù)倉庫三層，即分段、集成和訪問。擴展資料：1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是經(jīng)由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以創(chuàng)建有效的模型及規(guī)則，而企業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘可以更加了解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業(yè)務(wù)及客服的運作。
基本上，它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以datamining其實是所謂的knowledgediscovery的一部份，datamining使用了許多統(tǒng)計分析與modeling的方法，到資料中尋找有用的特征（patterns）以及關(guān)連（relationships）。
3、數(shù)據(jù)倉庫上的業(yè)務(wù)處理稱作數(shù)據(jù)倉庫上的業(yè)務(wù)處理稱作聯(lián)機分析處理。數(shù)據(jù)倉庫主要功能仍是將組織透過資訊系統(tǒng)之聯(lián)機事務(wù)處理經(jīng)年累月所累積的大量資料，透過數(shù)據(jù)倉庫理論所特有的資料儲存架構(gòu)，做有系統(tǒng)的分析整理，以利各種分析方法如聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘之進行，并進而支持如決策支持系統(tǒng)、主管資訊系統(tǒng)之創(chuàng)建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應(yīng)外在環(huán)境變動，幫助建構(gòu)商業(yè)智能。
數(shù)據(jù)倉庫的分析數(shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內(nèi)，客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。2、數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。3、擴展性。之所以有的大型數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計復(fù)雜，是因為考慮到了未來3到5年的擴展性，這樣的話，未來不用太快花錢去重建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，就能很穩(wěn)定運行。
4、數(shù)據(jù)倉庫與ods的區(qū)別,數(shù)據(jù)倉庫和ods并存方dw數(shù)據(jù)倉庫存儲是一個面向主題的，反映歷史變化數(shù)據(jù)，用于支撐管理決策。ods操作型數(shù)據(jù)存儲，存儲的是當(dāng)前的數(shù)據(jù)情況，給使用者提供當(dāng)前的狀態(tài)，提供即時性的、操作性的、集成的全體信息的需求。ods作為數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的一種過渡形式，與數(shù)據(jù)倉庫在物理結(jié)構(gòu)上不同，能提供高性能的響應(yīng)時間,ods設(shè)計采用混合設(shè)計方式。ods中的數(shù)據(jù)是實時值,
您好！簡而言之，數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計。數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表里放著要查詢的數(shù)據(jù)，同時有維的id?！菊亢喪鰯?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的聯(lián)系和區(qū)別【提問】您好！簡而言之，數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計。數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表里放著要查詢的數(shù)據(jù)，同時有維的id。5、數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷程1、面向主題。操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進行組織。主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進行決策時所關(guān)心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統(tǒng)相關(guān)。2、集成的。面向事務(wù)處理的操作型數(shù)據(jù)庫通常與某些特定的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)庫之間相互獨立，并且往往是異構(gòu)的。
3、相對穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實時更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(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，一旦某個數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。4、反映歷史變化。
6、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別是什么?01數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫(datawarehouse)，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，它是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合存儲系統(tǒng)，它將來自不同來源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聚合起來，用于業(yè)務(wù)智能領(lǐng)域的比較和分析，數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫，并且是高度建模的。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的作用能實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)條線、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，為管理分析和業(yè)務(wù)決策提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支持。
數(shù)據(jù)倉庫針對實時數(shù)據(jù)處理和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力較弱，以及在業(yè)務(wù)在預(yù)警預(yù)測等方面應(yīng)用有一定的限制。02數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)湖(datalake)是pentaho公司ctojamesdixon提出來一種數(shù)據(jù)存儲理念即在系統(tǒng)或存儲庫中以自然格式存儲數(shù)據(jù)的方法。數(shù)據(jù)湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)湖中，可以存儲不需要對其進行結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這樣就可以運行不同類型的分析。
7、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)區(qū)別是什么?數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)差別如下：一、邏輯層面/概念層面不同：1、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個數(shù)據(jù)庫軟件，基于某種數(shù)據(jù)模型來組織、管理數(shù)據(jù)。2、數(shù)據(jù)庫通常更關(guān)注業(yè)務(wù)交易處理（oltp），而數(shù)據(jù)倉庫更關(guān)注數(shù)據(jù)分析層面（olap），由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫模型上也會有很大的差異，二、運行速度上的不同：1、數(shù)據(jù)庫通常追求交易的速度，交易完整性，數(shù)據(jù)的一致性等，在數(shù)據(jù)庫模型上主要遵從范式模型（1nf，2nf，3nf等），從而盡可能減少數(shù)據(jù)冗余，保證引用完整性；2、而數(shù)據(jù)倉庫強調(diào)數(shù)據(jù)分析的效率，復(fù)雜查詢的速度，數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性分析，所以在數(shù)據(jù)庫模型上，數(shù)據(jù)倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率。