数据仓库 原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
数据仓库作为企业级的数据平台，承担着数据整合、存储、分析、挖掘的重要职责。随着企业规模的扩大和业务复杂度的提升，如何高效、准确地从海量数据中提取有价值信息，成为企业信息化建设的重要课题。数据仓库技术应运而生，为解决这一难题提供了有效途径。
1.2 研究现状
近年来，数据仓库技术发展迅速，涌现出许多优秀的开源和商业产品。主流的数据仓库技术包括：
- 传统关系型数据库：如Oracle、MySQL、SQL Server等，适用于结构化数据的存储和分析。
- 分布式数据库：如Hadoop、Spark等，适用于处理大规模非结构化数据。
- NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，适用于键值对、文档、列族等非关系型数据存储。
1.3 研究意义
数据仓库技术在企业信息化建设中具有重要的研究意义：
- 提高数据利用率：将分散、孤立的数据整合到统一平台，方便数据分析和挖掘，提高数
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/142739976
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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