数据仓库之间的区别是什么？...数据仓库具备哪些功能？ 数据湖 数据仓库有何区别？ 1、数据湖含义。...2、数据仓库含义。数据仓库是一个大容量存储库，可以用来存储结构化数据，并且能够进行反复和高频分析，主要是用于商业分析目的，通过对海量数据的合理分析和有效利用，能够提升公司在商业竞争中的优势。...3、数据湖 数据仓库的区别。...以上内容就是对数据湖 数据仓库相关知识所做的介绍，数据湖与数据仓库是两种不同的事物，它们之间既存在相似的地方，也存在明显区别，它们适用的场景不同，发挥的作用不一样。
数据湖和数据仓库的区别 我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...而数据仓库则是一个大容量的存储库，它主要用来存储大量的结构化数据，而且还能够进行分析。...数据湖和数据仓库的应用如何 数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前...，都会通过数据仓库来进行市场的分析，因为市场的数据是非常大的。...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。
数据库与数据仓库的区别 数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。...首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。...数据仓库在设计是有意引入冗余， 依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 以银行业务为例。...数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数 据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当 前存款余额是多少。...数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它 决不是所谓的“大型数据库”。
0x00 前言 最近群里童鞋们在数据库和数据仓库的区别，因此简单做一些整理。...0x01 概念上的区别 数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。...0x03 技术上的区别 有了上面的分析，大家可能感觉还是比较虚，那我们举一些现实工作中遇到的技术，来看一下数据库和数据仓库的区别： 流行的数据库：MySQL、Oracle、SqlServer等 流行的数据仓库...0x04 模型上的区别 关于模型的区别，我写过一篇文章专门分析数据仓库和数据库建模的区别，可以参考 漫谈数据仓库和范式。...数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
关键价值/差异： •Redshift的主要区别在于，凭借其Spe ctrum功能，组织可以直接与AWS S3云数据存储服务中的数据存储连接，从而减少了启动所需的时间和成本。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。...关键价值/差异： •Oracle的主要区别在于，它在优化的云计算服务中运行自主数据仓库，该服务运行Oracle的Exadata硬件系统，该系统专门针对Oracle数据库而构建。...•该平台的主要区别在于集成了预先构建的业务模板，这些模板可以帮助解决特定行业和业务线的通用数据仓库和分析用例。...关键价值/差异： •关键区别在于Snowflake的列式数据库引擎功能，该功能可以处理JSON和XML等结构化和半结构化数据。
数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？...然而随着数据库使用范围的不断扩大，它被逐步划分为两大基本类型： 1. 操作型数据库 主要用于业务支撑。...而对于分析型数据库来说，因为汇总数据比较稳定不会发生改变，而且其计算量也比较大(因为时间跨度大)，因此它的汇总数据可考虑事先计算好，以避免重复计算。 3....面向主题 面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。...数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?
一、数据仓库 什么是数据仓库？ 数据仓库（Data Warehouse）,可简写为DW或DWH,数据仓库，是为了企业所有级别的决策制定计划过程，提供所有类型数据类型的战略集合。...数据库中进行联机处理的书库进过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据仓库中删去。...、数据仓库和数据库的区别 想了解区别之前，我们需要了解三个概念，数据库软件、数据库和数据仓库是什么？...数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。...数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。
首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节： 1. 数据收集 2. ETL 3. 报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6....ETL，将收集过来的数据进行清洗、转换，在此过程中形成数据仓库的层次化结构。...这个环节需要一个根据具体的业务需要，通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统，以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。...算法、数据挖掘。在ETL结果之上进行数据分析、数据挖掘任务。工作过程中可能需要一些新的数据，这就需要和数据收集、ETL相关的人员进行沟通，以达成工作目标。 6....这个环节与数据收集阶段结合，就生成一个数据系统闭环。 7. 数据安全、备份。非常重要的工作，数据的访问权限限制、数据的冗余备份机制，都要逐步建立起来，灾难恢复机制要经常进行测试，做好最后一道防线。
本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。...星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...但现在我们是为数据仓库建模，所以这样做是OK的。另外在分布式的数据仓库中，这个字段十分重要。因为事实表的数量级非常大，Hive或者Spark SQL这类分布式数据仓库工具都会对这些数据进行分区。...数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。...但随着这两种数据仓库应用越来越多，人们也逐渐了解到两种数据仓库的优劣之处，如下表所示： ? 产生这些区别的根本之处在于规范化数据仓库需要对企业全局进行规范化建模，这将导致较大的工作量。
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。 ...大数据和传统数据库，还有一个更大的区别在于，处理的数据量以及计算量的大小，当传统数据库，无法在人可以接受的短时间内计算出结果，那这个数据就叫大数据，需要使用到大数据技术处理。...图片这个扩展一下数据仓库与传统数据库应用的区别，有下面几点： 用途:传统数据库主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理，即即时的系统交互，数据仓库主要用于...参考文章：数据仓库(2)数仓、大数据与传统数据库的区别需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02...)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。...数据平台的出现是为了解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题，所以先撇开业务需求、把企业所有的数据都抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，其中有结构化数据、非结构化数据等。...数据仓库 VS 数据平台 由于数据仓库具有历史性的特性，其中存储的数据大多是结构化数据；而数据平台的出现解决了数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题。...通过以上的论述，我们发现数据平台和数据湖好像存在诸多相似性，这二者之间的区别，从个人角度理解上分析应该是数据加工的角度不同，数据湖更着重于对原始数据的存储，而数据平台则同数据仓库一样，需对原始数据进行清洗...传统的数据仓库集成处理架构是ETL结构，这是构建数据仓库的重要一环，即用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，将数据加载到数据仓库中去。
数据仓库是现代数据堆栈的基础，所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时，它引起了我们的注意。...不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列，但数据仓库是一个基础组件。...另一种方法：引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念（也称为活动 ETL）认为，仓库应该是通过数据来表示现实世界，而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。...不可变数据仓库本身是为流式设计的——从流式数据到批处理数据比反之更容易——因此由三种不同类型的 API 提供。...我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样，它也有其优点和缺点，而且肯定不是每个组织都适用。 与数据网格和其他崇高的数据架构计划一样，不可变数据仓库是一种理想状态，很少成为现实。
province_table pt on bt.city_num = pt.city_num) tmp group by tmp.province_num) tmp1 还是基于刚才， 按从小到大的顺序得出每个城市的累计交易额..., 每行都带有时间值字段，代表周期 累计快照事实表: 由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量 无事实的事实表: 有少量的没有数字化的值但是还很有价值的字段，无事实的事实表就是为这种数据准备的...使不同的查询能够针对两个或更多的事实表进行查询 上钻（roll-up）：上卷是沿着维的层次向上聚集汇总数据。...例如，对产品销售数据，沿着时间维上卷，可以求出所有产品在所有地区每月（或季度或年或全部）的销售额。 下钻（drill-down）：下钻是上钻的逆操作，它是沿着维的层次向下，查看更详细的数据。...数据抽取 业务数据 -- Sqoop 日志数据 -- Flume 其他数据 -- 通用第三方接口
查看、编辑数据仓库的基本模型（即事实表与维度表之间的关系）。针对某一系统需求，从无到有设计一 个数据仓库基本架构，要求能够按不同维度进行多维数据查询分析。...（5）数据集部署成功：成功部署了多维数据集项目，确保了数据仓库的数据可用性和准确性，使得可以进行后续的多维分析操作。...在本实验中，针对电商销售情况分析的需求，采用了星型模型来设计数据仓库的维度表和事实表，这样的设计能够简洁清晰地反映业务事件的关联关系。 在数据仓库的设计中，维度表的设计尤为重要。...通过定义数据源、数据源视图、维表、多维数据集等，完成了数据仓库的搭建和多维分析项目的部署。 ...总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。
软件环境 Hadoop 2.6.0-cdh5.9.0 Hive 1.1.0-cdh5.9.0 Zookeeper 3.4.5-cdh5.9.0 需求背景 数据来源是将8台服务器日志各自压缩成...gz文件)后，按天和小时分区传入到HDFS上，然后通过创建Hive ODS外部表加载到表对应分区，这样一天下来会生产192个gz文件，gz文件是不能进行切分所以查询一天则会产生192个Map数，导致后结数据处理性能与资源占用都比较大...需要进行优化>如下几点： 存储后数据可切分 数据存储压缩率高 数据加载速度要快 技术方案 通过创建TTexfFile存储格式ODS临时表外部表，将HDFS上的文件目录映射到外部表 create table...(p_dt='20141101',p_hours='00') location '/ods/TempTableName/20141101/00'; 在ODS层创建ORC存储格式相应的表，将临时外部表数据插入到...，后续基本ODS进行操作即可 ss 方案优点 数据可分割 数据压缩率90%左右 方案缺点 性能比以前慢(如是ODS只操作一次建议不采用此方案) 维护成本提高 文章参考 https://cwiki.apache.org
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据...数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据仓库的数据组织数据分割（分区）、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。...细化程度越高，粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时，应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度，多层次数据查询要求。
数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。...我们在进行ODS层搭建时，需要明确以下几点： 1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。 2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。...我们在进行数据同步时，同步到的用户行为日志数据当中是json字符串格式；增量表是使用Maxwell进行同步的，也是json字符串格式；全量表使用的是DataX同步的，同步到的数据是tsv格式的。...2.29数据装载脚本设计 由于上述28张表的数据装载逻辑相同，因此我们编写一个脚本来统一进行28张表的数据装载。...，可以进行单表数据的装载，也可以使用参数“all“来进行全表数据的装载。
一、数据仓库的概念 目前很难给数据仓库（Data Warehouse）一个严格的定义，不准确地说，数据仓库也是一种数据库，它与操作性数据库进行分开维护。...3、相对稳定是指数据仓库大多会分开存放数据，数据仓库不需要进行事务处理、数据恢复和并发控制等机制，通常数据仓库只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据的访问。...二、数据仓库与操作性数据库的区别 为了进一步加深对数据仓库概念的理解，我们把数据库系统和数据仓库进行对比。为了区分，这里把数据库系统称为操作性数据库。...OLTP和OLAP的主要区别体现在如下几个方面： 1、系统面向的用户对象不同。...操作性数据库与数据仓库的其他区别，如数据量的大小、操作的频度和性能等，如下表所示： 三、发展前期 计算机发展的早期，人们已经提出了建立数据仓库的构想。
0x00 前言 最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。 很多文章再解释概念的时候，会比较抽象，因为越抽象的文字越不容易被挑战其中错误。...正式开始之前，简单说一下两者的区别： 我们现在大部分童鞋说的数据库，一般是指Mysql、SqlServer、Oracle这些数据库软件，它们的作用是存储我们的个人信息和一些交易类数据。...0x01 概念上的区别 数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。...0x03 技术上的区别 有了上面的分析，大家可能感觉还是比较虚，那我们举一些现实工作中遇到的技术，来看一下数据库和数据仓库的区别： 流行的数据库：MySQL、Oracle、SqlServer等 流行的数据仓库...0x04 模型上的区别 关于模型的区别，我写过一篇文章专门分析数据仓库和数据库建模的区别，可以参考。 0xFF 总结 总结一下： 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据仓库 维基百科，将数据仓库定义为： “...来自一个或多个不同来源的综合数据的中央存储库。他们存储当前和历史数据，并用于创建高级管理报告的趋势报告，如年度和季度比较。...“ 这是一个非常高层次的定义，它描述了数据仓库的目的，但没有解释如何达到目的。 我会继续添加一个数据仓库有以下属性： 它代表了由主题领域组织的业务的抽象图片。 这是高度转变和结构。...接下来，我们将重点介绍数据湖的五个关键区别以及它们与数据仓库方法的对比。 1. Data Lakes保留所有数据 在开发数据仓库的过程中，花费大量时间分析数据源，了解业务流程和分析数据。...如果确定结果不是有用的，则可以丢弃该结果，并且没有对数据结构进行改变，也没有消耗开发资源。 5.数据湖提供更快的洞察力 这最后一个区别实际上是其他四个的结果。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。
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