数据库与数据仓库

本文探讨了数据库和数据仓库的区别与特点。数据库适合事务处理,优化读写,而数据仓库用于数据分析,强调读优化和数据冗余。数据仓库通过Denormalization存储大量历史数据,提供高效的大数据查询,但小量数据读取和写操作效率可能较低。此外,数据仓库的多实例分布式系统在大数据场景下展现出优越性能。

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数据库是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。

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,从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大的多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助做决策。

数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理,数据仓库 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。用途上的不同决定了这两种架构的特点不同。
各自特点
数据库(Database)的特点是:相对复杂的表格结构,存储结构相对紧致,少冗余数据。读和写都有优化。相对简单的read/write query,单次作用于相对的少量数据。

数据仓库(Datawarehouse)的特点是:相对简单的(Denormalized)表格结构,存储结构相对松散,多冗余数据。一般只是读优化。相对复杂的read query,单次作用于相对大量的数据(历史数据)。
用图书表格系统举例子。如果是数据库储存的话,表单的设计如下:
在这里插入图片描述这里有六张表,分别记录了作者,图书,图书种类,发行商以及他们之间的关系。

如果我们把以上数据用数据仓库来存储,表单设计需要对原始表单进行Denormalization(反规范化)。
实际是把这个数据库的五张表以Books.T

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