数据仓库与数据库（一）--区别

数据仓库与数据库的区别，实际上就是OLTP（联机事物处理过程），也称为面向交易的处理过程，和OLAP（联机分析处理）的区别。可以理解为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、决策需要而产生的，它绝不是所谓的大型数据库。

1. 设计目的：

   • 数据库：通常用于日常操作，如数据记录、更新和查询。它们支持事务处理，确保数据的完整性和一致性。
   • 数仓：用于存储大量历史数据，主要目的是数据分析、报告和历史趋势研究。它们通常不用于日常事务处理。

2. 数据结构：

   • 数据库：通常遵循规范化设计，以减少数据冗余和提高数据的一致性。
   • 数仓：往往采用非规范化设计，便于查询和分析。它们会存储冗余数据，以优化读取性能。

3. 数据处理：

   • 数据库：优化了数据的增删改查（CRUD）操作，特别是对于单条记录的快速访问和修改。
   • 数仓：主要优化数据的读取操作，特别是对于大量数据的批量读取和分析。

4. 数据时效性：

   • 数据库：存储的是最新的、活跃的数据，反映了当前状态。
   • 数仓：存储的是历史数据，通常包含时间元素，允许对过去的数据进行分析。

5. 用户和使用案例：

   • 数据库：服务于业务操作人员，用于日常的业务交易处理。
   • 数仓：服务于决策制定者和分析师，用于数据挖掘、商业智能和长期战略规划。

6. 数据集成：

   • 数据库：通常针对一个或几个应用的数据存储需求设计。
   • 数仓：可能集成来自多个数据库和源的数据，为跨不同业务部门或系统的数据分析和报告提供统一视角。

7. 性能要求：

   • 数据库：要求快速响应和高并发处理能力。
   • 数仓：对复杂的查询和大数据量的处理有更高的要求。

8. 数据汇总：

   • 数据库：通常不执行数据汇总，或者仅在需要时执行。
   • 数仓：经常进行数据汇总和聚合，以支持高级别的报告和分析。

两者虽然都是数据管理的系统，但数仓和数据库在架构、设计和用途上都有明显的区别。数仓更适合于复杂的数据分析和报告，而数据库则更适合于日常的业务数据处理。