数据库与数据仓库的联系与区别

背景

接触大数据两年的时间里，数据仓库这个词频繁出现在我的耳朵里，随着知识的逐渐积累，对数据仓库和数据库也有了一个大概的了解。

概念

数据库（DB）

简单来说，数据库就是存储数据的仓库，主要有关系型数据库和非关系型数据库，这是一种逻辑上的概念。

数据仓库（DW）

从逻辑上来理解，和数据库的概念一致，都是存储数据的仓库，只是数据仓库的数据量更大。

数据仓库的特点

• 数据仓库是面向主题的

那么什么是主题呢，简单来说，主题就是用户在使用数据仓库时所关心的方面。

• 数据仓库时不支持修改的，这点好理解，数据仓库不像数据库，不支持update和delete操作。

• 数据仓库的数据是随时间的变化而变化的，这与上一条并不冲突，这个变化不是指update或是delete儿产生的变化，而是随着时间的变化，不断的增加新的内容，或是删除旧的内容。

• 数据仓库是多个异构数据源所集成的

数据仓库存储的一般是历史数据

• 数据仓库是弱事务的，因为数据仓库存的是历史数据，一般都读（分析）数据场景。

• 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。

数据库和数据仓库的区别

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。 数据库和数据仓库的区别本质上是OLTP与OLAP的区别

OLTP:联机事务处理（On-Line Transaction Processing）是传统的关系型数据库的应用。

OLTP是面向用户的、用于程序员的事务处理以及客户的查询处理。

OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发的支持用户数等问题。

OLTP系统的访问由于要保证原子性，所以有事务机制和恢复机制。 主要用于数据抓取。

OLAP:联机分析事务处理（On-Line Analytical Processing）

OLAP是面向市场的，用于知识工人（经理、主管和数据分析人员）的数据分析。

OLAP通常会集成多个异构数据源的数据，数量巨大。

是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLAP系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 主要用于数据分析。

OLAP系统一般存储的是历史数据，所以大部分都是只读操作，不需要事务。

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