数据库和数据仓库

简而言之,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,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计. 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,它的两个基本的元素是维表和事实表.维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID. 单 从概念上讲,有些晦涩.任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地

老李分享:大数据,数据库,数据仓库之间是什么关系 poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 首先简单的看一下云计算与大数据的概念. 1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对

商业智能又名商务智能,英文为Business Intelligence,简写为BI.商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定.商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集.管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处. 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.这里所谈的数据包

简而言之,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,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计. 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,它的两个基本的元素是维表和事实表.维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID. 单从概念上讲,有些晦涩.任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地理

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策. (1) 面向主题:指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织. (2)集成:指对原有分散的数据库数据经过系统加工, 整理得到的消除源数据中的不一致性. (3)相对稳定:指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载.刷新. (4)反映历史变化:指通过这些信息,对

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策. (1) 面向主题:指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织. (2)集成:指对原有分散的数据库数据经过系统加工, 整理得到的消除源数据中的不一致性. (3)相对稳定:指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载.刷新. (4)反映历史变化:指通过这些信息,对

项目管理: 项目管理是管理学的一个分支学科 ,对项目管理的定义是:指在项目活动中运用专门的知识.技能.工具和方法,使项目能够在有限资源限定条件下,实现或超过设定的需求和期望的过程.项目管理是对一些成功地达成一系列目标相关的活动(譬如任务)的整体监测和管控.这包括策划.进度计划和维护组成项目的活动的进展. "项目是在限定的资源及限定的时间内需完成的一次性任务.具体可以是一项工程.服务.研究课题及活动等." "项目管理是运用管理的知识.工具和技术于项目活动上,来达成解决项目的问题

简而言之,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,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计. 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,它的两个基本的元素是维表和事实表.维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID. 单从概念上讲,有些晦涩.任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地理

前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术,除了之前在数据库系列文章中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术. 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. 维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库.数据仓库.数据集市建模的方法. 它本身属于一种关系建模方法,但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增