一些刚进公司的同学有时候会问我,我们的数据库信息为什么有冗余呢,这个表的设计和之前学校学习的不一样呢,为什么不符合三范式呢等等。下面我会依次介绍下数据库、数据仓库、数据集市的概念以及他们之间的区别。
  首先是概念:
   数据库:按照数据结构来组织、存储、管理数据的建立在计算机存储设备上面的仓库。数据库一般适用于操作型系统。因为符合三范式的设置,数据的一致性较好。
   数据仓库:数据仓库(Data Warehouse) 是一个面向主题的(SubjectOri2ented) 、集成的( Integrate ) 、相对稳定的(Non -Volatile ) 、反映历史变化( TimeVariant) 的数据集合用于支持管理决策。
  这个定义比较系统地阐述了数据仓库的特点,下面我们一一解读
   1. 面向主题:数据仓库是为了提供决策服务的,会建立不同的主题,而主题是进行决策是需要重点关注的部分。
   2. 集成的: 数据仓库可以整合来自不同数据源的数据,将这个数据入库、清洗整合成统一的标准化数据。同时上文中提到的一个主题往往与多个系统相关,集成的数据很好的满足了主题构建的数据需求。数据仓库对原有的分散的数据库进行数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总整理得到,清除原数据中的不一致性(面向事务的数据库往往单独存放单个系统的数据,且不同数据库相互独立,且是异构的)
   3. 相对稳定的:数据仓库的数据面向决策,这就表明了仓库中的数据数据进入之后就会长期保留,主要面对的是查询, 修改与删除操作比较少,一般是定期的加载、更新
  4. 反映历史变化: 数据仓库中会保存各个日期节点的数据,以满足不断变化的业务的需求。

   数据集市:数据集市不同于数据仓库,一般是服务于某几个部门。数据仓库向各个数据集市提供数据,且一般来讲,数据仓库的表设计符合规范化设计,而数据集市一般使用维度建模。
  总的来说:对于操作型系统,我们希望数据便于修改、满足一致性,因此产生了三范式数据库;在面对企业级决策需求的数据支撑时,我们希望系统可以集成不同的数据源的数据、数据稳定、结构统一、保存历史数据,可以满足不同部门的不断变化的数据系统,因此产生了数据仓库;对于不同的部门来讲,进行决策时如果直接访问数据仓库,得到信息需要多张表进行关联,访问压力大,且主题繁多不易于管理。因此需要建立数据集市,从数据仓库中直接取数,对数据进行汇总整理以满足特定部门的需求。

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