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數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別,是數(shù)據(jù)領(lǐng)域一個老生常談問題。
兩個詞只有一字之差,但所代表的含義確實極大不同。
想要清楚數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫,那么了解一下它們的基本概念還是非常有必要的。
-數(shù)據(jù)庫基本概念-
01 定義
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)。
02 類型
·關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
MySQL、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle數(shù)據(jù)庫、dBASE......
·非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
主條目:NoSQL
BigTable(Google)、Cassandra、MongoDB、CouchDB
鍵值(key-value)數(shù)據(jù)庫
Apache Cassandra(為Facebook所使用):高度可擴展、Dynamo、LevelDB(Google)
03 模型
·概念模型?
這種混合數(shù)據(jù)庫模型將關(guān)系模型的簡單性與面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫模型的一些高級功能相結(jié)合。
從本質(zhì)上講,它允許設(shè)計人員將對象合并到熟悉的表結(jié)構(gòu)中。
語言和調(diào)用接口包括SQL3,供應(yīng)商語言,ODBC,JDBC和專有調(diào)用接口,它們是關(guān)系模型使用的語言和接口的擴展。
·層次模型
層次模型將數(shù)據(jù)組織成樹狀結(jié)構(gòu),其中每個記錄具有單個父或根。
同級記錄按特定順序排序,該順序用作存儲數(shù)據(jù)庫的物理順序。
·網(wǎng)狀模型?
網(wǎng)絡(luò)模型建立在層次模型上,允許鏈接記錄之間的多對多關(guān)系,這意味著多個父記錄。
基于數(shù)學(xué)集理論,該模型由相關(guān)記錄集構(gòu)成。
每組包含一個所有者或父記錄以及一個或多個成員或子記錄。
·關(guān)系模型
最常見的模型,關(guān)系模型將數(shù)據(jù)分類到表中,也稱為關(guān)系,每個表由列和行組成。
·面向?qū)ο竽P?/p>
該模型將數(shù)據(jù)庫定義為具有相關(guān)特征和方法的對象或可重用軟件元素的集合。
-數(shù)據(jù)倉庫基本概念-
01 定義
數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策和信息的全局共享。
它是隨著人們對大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究的不斷深入,在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎(chǔ)之上發(fā)展而來的,其主要目的就是為決策提供支持,為OLAP、數(shù)據(jù)挖掘深層次的分析提供平臺。
02 特點
·主題性
數(shù)據(jù)倉庫是針對某個主題來進行組織,而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要針對某個項目而言,數(shù)據(jù)相對分散和孤立。
·集成性
數(shù)據(jù)倉庫需要將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存到一起,但是這些數(shù)據(jù)以前的存儲方式不同,所以需要經(jīng)過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換的過程。
·穩(wěn)定性
保存的數(shù)據(jù)是一系列歷史快照,不允許修改,只能分析。
·時變性
會定期接收到新的數(shù)據(jù),反應(yīng)出最新的數(shù)據(jù)變化。
03?主流的數(shù)據(jù)倉庫
·Hive?
國內(nèi)最常用的是一款基于Hadoop的開源數(shù)據(jù)倉庫,它可以對存儲在HDFS的文件數(shù)據(jù)進行查詢、分析。
·Impala
Impala是用于處理存儲在Hadoop集群中的大量數(shù)據(jù)的MPP(大規(guī)模并行處理)SQL查詢引擎。
它是一個用C ++和Java編寫的開源軟件。
·Greenplum
Greenplum的架構(gòu)采用了MPP(大規(guī)模并行處理)。
在 MPP 系統(tǒng)中,每個 SMP節(jié)點也可以運行自己的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。
·Teradata
數(shù)據(jù)倉庫支持大規(guī)模并行處理平臺(MPP),可以高速處理海量實際上,性能遠遠高于Hive。
對企業(yè)來說,只需要專注于業(yè)務(wù),節(jié)省管理技術(shù)方面的精力,實現(xiàn)ROI(投資回報率)最大化。
-數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫-
一個公司里面不同項目可能用到不同的數(shù)據(jù)源,有的存在MySQL里面,又的存在MongoDB里面,甚至還有些要做第三方數(shù)據(jù)。
如果想要將這些數(shù)據(jù)整合起來進行數(shù)據(jù)分析,就需要用到數(shù)據(jù)倉庫,它可以對多種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行篩選和整合。
01 概念上的區(qū)別
數(shù)據(jù)庫是一種邏輯概念,而數(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(lǐng)導(dǎo)做決策。
02 數(shù)據(jù)存儲與應(yīng)用
數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù),同時自身也不需要“消費”任何的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于外部,并且開放給外部應(yīng)用。
數(shù)據(jù)庫存放的是當(dāng)前值,數(shù)據(jù)是動態(tài)變化的,且訪問量少但訪問頻率高;
而數(shù)據(jù)倉庫存放靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù),只能定期添加、刷新,訪問頻率低但訪問量卻很高。
此外,數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要,面向業(yè)務(wù)處理人員的,為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持;
而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對簡單,面向高層管理人員,為其提供決策支持。
03 技術(shù)上的區(qū)別
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
OLTP:操作型處理,也稱聯(lián)機事務(wù)處理,表示事務(wù)多,但執(zhí)行大多較短,并發(fā)量大的數(shù)據(jù)庫,如日常的進銷存操作等;
系統(tǒng)強調(diào)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存效率,強調(diào)內(nèi)存各種指標(biāo)的命令率,強調(diào)綁定變量,強調(diào)并發(fā)操作;
OLAP: 分析型處理,也稱聯(lián)機分析處理,表示事務(wù)較少,但執(zhí)行大多較長,并發(fā)量較小的數(shù)據(jù)庫,如基于數(shù)據(jù)倉庫的操作;
系統(tǒng)強調(diào)數(shù)據(jù)分析,強調(diào)SQL執(zhí)行市場,強調(diào)磁盤I/O,強調(diào)分區(qū)等。
具體區(qū)別如下:
圖片來源于網(wǎng)絡(luò)
04 模型上的區(qū)別
數(shù)據(jù)庫:主要遵從范式模型(1NF,2NF,3NF,等等),從而盡可能減少數(shù)據(jù)冗余,保證數(shù)據(jù)引用的完整性。
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。
數(shù)據(jù)倉庫多使用多維模型,提高數(shù)據(jù)分析的效率。
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