資料庫 與 資料倉儲的本質區別

2021-09-02 22:49:35 字數 789 閱讀 8995

資料庫:傳統的關係型資料庫的主要應用,主要是基本的、日常的事務處理,例如銀行交易。

資料倉儲:資料倉儲系統的主要應用主要是olap(on-line analytical processing),支援複雜的分析操作,側重決策支援,並且提供直觀易懂的查詢結果。

我嘗試著再補充些具體的事例來說明,這樣更可以幫助大家更好理解一些。

舉個最常見的例子,拿電商行業來說好了。

基本每家電商公司都會經歷,從只需要業務資料庫到要資料倉儲的階段。

這類非常具體,且能夠對公司決策起到關鍵性作用的問題,基本很難從業務資料庫從調取出來。原因在於:

業務資料庫中的資料結構是為了完成交易而設計的,不是為了而查詢和分析的便利設計的。

業務資料庫大多是讀寫優化的,即又要讀(檢視商品資訊),也要寫(產生訂單,完成支付)。因此對於大量資料的讀(查詢指標,一般是複雜的唯讀型別查詢)是支援不足的。

而怎麼解決這個問題,此時我們就需要建立乙個資料倉儲了,公司也算開始進入資訊化階段了。資料倉儲的作用在於:

資料結構為了分析和查詢的便利;

唯讀優化的資料庫,即不需要它寫入速度多麼快,只要做大量資料的複雜查詢的速度足夠快就行了。

那麼在這裡前一種業務資料庫(讀寫都優化)的是業務性資料庫,後一種是分析性資料庫,即資料倉儲。

最後總結一下:

資料庫 比較流行的有:mysql, oracle, sqlserver等

資料倉儲 比較流行的有:aws redshift, greenplum, hive等

這樣把資料從業務性的資料庫中提取、加工、匯入分析性的資料庫就是傳統的 etl 工作。

資料庫與資料倉儲的本質區別

著作權歸作者所有。有兩個層面 角度來回答這個有趣的問題 1,邏輯層面 概念層面 資料庫和資料倉儲其實是一樣的或者及其相似的,都是通過某個資料庫軟體,基於某種資料模型來組織 管理資料。但是,資料庫通常更關注業務交易處理 oltp 而資料倉儲更關注資料分析層面 olap 由此產生的資料庫模型上也會有很大...

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