数据仓库与数据库的不同

一、数据仓库

1、概念

数据仓库（Data Warehouse）是一种专门用于存储和管理大量结构化数据的信息系统，通过整合来自不同来源的数据，为企业提供统一、一致的数据视图，支持决策制定和业务分析。

设计上，通常采用星型模型或雪花模型，前者由中心的事实表和多个维度表组成，后者则是维度表进一步细分，两者均有助于提高查询性能和简化数据组织。数据仓库在企业中应用广泛，涵盖销售分析、客户关系管理、库存管理和财务报告等多个领域，帮助企业更好地了解业务状况，发现潜在问题，制定有效的策略，提升竞争力。

随着大数据技术的发展，现代数据仓库不仅支持传统的关系型数据库，还兼容非关系型数据库和分布式计算框架，如 Hadoop 和 Spark，能够处理更大规模的数据，并满足实时分析和高级分析的需求。

总之，数据仓库作为一种关键的信息技术，通过整合和组织大量数据，帮助企业实现数据驱动的决策制定，并随着技术进步持续演进，提供更强大的数据分析能力。

2、架构

3、特点

集成性：
数据仓库中的数据是从多个不同的数据源（如事务处理系统、外部数据源等）整合而来的。在整合过程中，需要解决数据不一致的问题，确保数据的一致性和完整性。
时变性：
数据仓库中的数据通常带有时间戳，记录了数据随时间的变化情况。这种特性使得数据仓库非常适合用于进行趋势分析、历史比较和预测未来趋势。
非易失性：
一旦数据进入数据仓库，通常不会被修改或删除。这意味着数据仓库主要用于分析历史数据，而不用于日常的业务交易处理。
面向主题的组织方式：
数据仓库围绕特定的主题域组织数据，而非面向事务处理的过程。这意味着数据仓库中的数据是根据业务主题（如销售、财务、客户等）进行组织的，而不是按照应用程序或部门来划分。

二、数据库

1、概念

数据：数据库中存储的基本对象，描述一个事物的符号记录，数据和其语义不可分开说

数据库（DB）：是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合

2、主要分类

2.1、关系型数据库（RDBMS）

     关系型数据库依托于关系理论，将数据以一组互相关联的表格形式组织起来，每个表格都通过唯一的键与其他表格建立关联。用于操作这些数据库的标准语言是SQL（结构化查询语言），它提供了ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务保证。关系型数据库特别适合管理结构化数据，并在进行复杂查询和要求强一致性时表现卓越。常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。

2.2、非关系型数据库（NoSQL）

    非关系型数据库（NoSQL）不依赖于固定的表结构，而是使用多种数据模型（如文档、键值对、列族或图）来组织数据。它们设计用于处理大规模数据和高吞吐量需求，支持灵活的模式和动态扩展。相比关系型数据库，NoSQL 更适合处理不规则或非结构化的数据，并提供高性能的读写操作。常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Cassandra、Redis 和 Neo4j 等。

3、特点

1）数据的持久存储：数据库能够将产品信息和订单数据永久保存到硬盘中，即使系统关闭或出现断电情况，这些数据仍然不会丢失，并可在需要时恢复。

2）便捷的数据查询与更新：数据库配备了强大的查询语言和索引功能，使得检索和修改存储数据变得简单。

3）数据完整性保障：数据库具备确保数据完整性的机制。通过定义主键、唯一性和外键约束等规则，可以有效防止数据重复、不一致或无效的问题。

4）数据安全保障：数据库提供安全功能，以确保数据仅对授权用户可见。通过设置访问权限和用户认证机制，可以控制谁有权读取、写入或修改数据库中的信息。

三、不同

1. 用途和目标

数据库：
主要用于支持日常业务操作和事务处理，如订单录入、库存管理等。
设计目的是为了快速插入、更新和删除数据，支持业务流程中的即时操作。
数据仓库：
用于支持决策制定和业务分析，侧重于历史数据的存储、整合和分析。
目标是提供对企业过去和当前业务状况的深入洞察，支持管理层的决策制定。

2. 数据特性

数据库：
数据通常是当前的、实时的，反映最新的业务状态。
数据频繁更新，反映业务操作的结果。
数据仓库：
数据是历史的、累积的，记录了业务随时间的变化情况。
数据一旦进入数据仓库，通常不再被修改或删除，以保持历史记录的完整性。

3. 数据组织

数据库：
数据组织通常面向具体的业务流程或应用程序，以支持事务处理。
数据模式和结构紧密围绕业务需求设计。
数据仓库：
数据组织面向主题，而不是具体的业务流程或应用程序。
数据按照主题领域（如销售、财务、客户等）进行组织，以支持分析需求。

4. 数据集成

数据库：
数据通常来源于单一的数据源，如某个业务系统。
数据相对独立，不需要复杂的集成处理。
数据仓库：
数据来源于多个异构的数据源，需要进行集成处理。
数据仓库通过 ETL（Extract, Transform, Load）过程从不同数据源抽取、清洗、转换和加载数据。

5. 查询类型

数据库：
查询通常简单且频繁，侧重于当前数据的操作。
查询速度要求高，但复杂度较低。
数据仓库：
查询通常复杂且不频繁，侧重于历史数据的分析。
查询可能涉及大量的聚合、排序和过滤操作，需要优化以提高性能。

6. 设计模型

数据库：
常用的设计模型包括关系模型（如ER模型）、层次模型、网状模型等。
数据模型通常反映业务流程的细节。
数据仓库：
常用的设计模型包括星型模型、雪花模型等。
数据模型强调简化查询复杂度和提高查询性能。

7. 技术栈

数据库：
技术栈通常包括关系型数据库管理系统（RDBMS），如 Oracle、MySQL、SQL Server 等。
也包括一些非关系型数据库（NoSQL），如 MongoDB、Redis 等，用于处理特定类型的数据。
数据仓库：
技术栈除了包括传统的 RDBMS 外，还包括专门针对大规模数据分析的工具和技术，如 Hadoop、Spark、Hive 等。
还包括云原生数据仓库解决方案，如 Amazon Redshift、Google BigQuery 等。