0x00 前言 最近群里童鞋们在数据库和数据仓库的区别，因此简单做一些整理。...此时仍不太需数据仓库，数据库勉强够用，定时从从库里面统计数据就可以。...0x04 模型上的区别 关于模型的区别，我写过一篇文章专门分析数据仓库和数据库建模的区别，可以参考 漫谈数据仓库和范式。...0xFF 总结 总结一下： 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般服务于业务系统的，数据仓库一般是服务于分析系统的。...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，数据仓库在设计是有意引入冗余。 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 说到数据库，我们一般是指传统的关系型数据库，也就是“联机事务处理”(OLTP)，主要用户在线交易处理。...关系型数据库，大多都有主键这个概念。比如我可以通过手机号(主键)来查询用户都存储的什么信息。...数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），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。...慢慢的车多了，传统的关系型数据库已经受不了压力了，就需要我们升级架构，多个服务器，多个业务库。这个阶段的业务指标还可以勉强从业务数据库里查询。 随着业务的发展，数据爆发式增长，公司的大神越来越多。...数据仓库不是一个组件（技术），更像是一种方法论。 为什么前两年大数据环境下，数据仓库概念火了。其一，以前做过传统电信行业数据仓库的先行者，没有及时布道（毕竟之前没有微信这种好工具）。
对数据仓库好有更清晰 的了解。如果大家有需求翻译成中文的，可阅后留言。 What is Database?
问题导读： 什么是数据仓库 数据仓库与数据库的区别 数据仓库的适用场景 Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。...那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？...我们之前也可能听过OLTP，那么我们讲数据库与数据仓库的区别其实也算是OLTP和OLAP的区别了。 数据库与数据仓库的区别 我们先来了解一下OLTP和OLAP。...通过我们的介绍，我们可以意识到数据库和数据仓库所适用的场景是不一样的，数据仓库的出现也不是为了替代数据库。 数据库存储的多为实时的业务数据，而数据仓库存储的多为历史数据。...数据库是面向事务设计的，而数据仓库是面向主题设计的。 开发人员都知道，数据库的设计都会尽量的避免冗余，针对于某一业务进行设计。
数据库与数据仓库的区别 数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。...首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。...数据仓库在设计是有意引入冗余， 依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。 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。 以银行业务为例。...数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下 来，这里，可以简单地理解为用数据库记账。...数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它 决不是所谓的“大型数据库”。
参考： https://www.cnblogs.com/itboys/p/10592871.html 数据仓库–通用的数据仓库分层方法 数据仓库各层说明： 一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load...） 二、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 三、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 1....我们将数据模型分为三层：数据运营层（ ODS ）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）： ODS层存放的是接入的原始数据，DW层是存放我们要重点设计的数据仓库中间层数据，APP是面向业务定制的应用数据...二、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。...例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。 各层示例应用说明： 如下图，可以认为是一个电商网站的数据体系设计。我们暂且只关注用户访问日志这一部分数据。
到了1991年，数据仓库之父W.H.Inmon出版数据仓库经典作品--《构建数据库仓库》，标志着数据仓库概念的确立。...由于传统的关系型数据库已无法满足构建数据仓库的需求，在1993年Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP（On-Line Analysis Processing联机分析处理）。...Inmon主张建立数据仓库时采用自上而下方式，以关系型数据库的第3范式进行数据仓库模型设计，而Kimball则是主张自下而上的方式，力推数据集市（Data Market）建设。...数据仓库和数据库关系广义的数据仓库并不是一项技术，也不是一个产品，而是一种数据处理过程。...由于数据仓库基于OLAP产品，是做在线分析处理，这是与数据库的本质区别。另外，既然是数据仓库就要加工数据，加工数据会耗时间，所以加工数据在实际的应用中又分为批处理和实时处理。
~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...但由于大多数数据仓库内的表的统计分析还是用SQL，因此很多人把它和关系数据库搞混了。 知道了什么是数据仓库后，再来看看它有哪些特点吧。某种程度上来说，这也是分析型数据库的特点： ? 1....面向主题 面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。...业务系统 业务系统包含各种源数据库，这些源数据库既为业务系统提供数据支撑，同时也作为数据仓库的数据源(注：除了业务系统，数据仓库也可从其他外部数据源获取数据)； 2....数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?
其实这些数据都存放在企业级的数据库当中，离开了数据库，在优秀的架构设计，在优秀的代码都是没有灵魂的。...目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。...数据库的存在，其主要作用是满足在用户和企业服务交互时，满足低时延的增删改查操作。 二、数据仓库的诞生背景 大数据，数据赋能这些词近些年来在it圈子火起来了。...三、数据仓库的建设意义 企业要建立自己的数据仓库和数据集市，一般来讲最主要的目的是为了给上层数据应用产品提供强有力的数据支撑。...可以从各个业务线的数据库当中加工得到，一般构建步骤如下： 确定主纬表 确定从纬表 确定纬度表属性 规范化和反规范化 特殊纬度和事实性纬度的处理 ODS层 线上生产系统所使用的数据库：mysql，hbase
数据仓库的数据是从原来的分散的数据库数据（mysql等关系型数据库）抽取出来的。操作型数据库与DSS（决策支持系统）分析型数据库差别甚大。...数据仓库系统必须不断捕捉OLTP数据库中变化的数据，追加到数据仓库当中去，也就是要不断的生成OLTP数据库的快照，经统一集成增加到数据仓库中去；但对于确实不在变化的数据库快照，如果捕捉到新的变化数据，则只生成一个新的数据库快照增加进去...因为数据仓库只进行数据查询操作，所以数据仓库当中的系统要比数据库中的系统要简单的多。数据库管理系统中许多技术难点，如完整性保护、并发控制等等，在数据仓库的管理中几乎可以省去。...、数据仓库和数据库的区别 想了解区别之前，我们需要了解三个概念，数据库软件、数据库和数据仓库是什么？...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，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。
说明 本文描述问题及解决方法基于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。...另外使用到： 腾讯云 云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL，CDB） 腾讯云 数据传输服务（Data Transmission Service，DTS） 背景 帮助用户在业务不停服的前提下轻松完成数据库迁移上云...另外由于Mysql和CDWPG的关系是Mysql的DB对应CDWPG的SCHEMA，所以这里是先创建了目标数据库"dts_demo"并将数据库默认SCHEMA设置为"dts_demo"。...--------- dts_demo | user_info | table | dts_user (1 row) 创建DTS数据同步任务 特别注意 云Mysql、DTS数据同步产品、CDWPG云数据仓库...配置云数据库 MySQL 到 CDWPG 数据同步任务，在任务启动前，需要进行前置检查，主要检查内容和检查点如下： 检查内容 检查点 校验目标数据库 schema 和 table是否存在 schema
数据仓库是现代数据堆栈的基础，所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时，它引起了我们的注意。...不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列，但数据仓库是一个基础组件。...另一种方法：引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念（也称为活动 ETL）认为，仓库应该是通过数据来表示现实世界，而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。...实体关系图 (ERD) 是基于真实世界的业务图，而不是当今数据仓库或生产数据库中存在的图。它定义了关键实体、它们的关系（基数等）以及表明它们已经交互的真实世界动作。为每个实体和事件建立一个工程所有者。...映射应该通过流式数据库在仓库上游或在仓库本身中处理。这一层是 BI 工程师将工程中的内容与数据消费者需要的内容相匹配的地方，可以自动化生成 Kimball 数据集市。 不可变数据仓库也面临挑战。
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用...
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据...数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据仓库的数据组织 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。...数据分区的方式可以分成系统层分区（数据库系统提供的机制）和应用层分区（由应用代码实现）两种 如何分区由开发者和程序员控制 元数据：对数据描述的数据 ODS分为4类： ODSⅠ：数据更新频率秒级。
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。...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。...规范化数据仓库(normalized data warehouse)顾名思义，其中是规范化设计的分析型数据库，然后基于这个数据库为各部门建立数据集市。总体架构如下图所示： ?...因此也就导致规范化数据仓库需要一定时间才能投入使用，敏捷性相对后者来说略差。但是规范化数据仓库一旦建立好了，则以后数据就更易于管理。而且由于开发人员不能直接使用其中心数据库，更加确保了数据质量。...还有由于中心数据库是采用规范化设计的，冗余情况也会更少。 然而另一方面维度建模数据仓库除了敏捷性更强，而且适用于业务变化比较频繁的情况，对开发人员的要求也没有规范化数据仓库那么高。
数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。
Python量化数据仓库搭建系列1：数据库安装与操作 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。...一、数据仓库 数据仓库（Data Warehouse）简称DW或DWH，数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合。...是数据库的一种概念上的升级，输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于数据分析、量化分析、数据挖掘、数据报表等方向，从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。...image-20211022103042275.png 本系列教程，选用MySQL数据库为例，讲解数据仓库的搭建过程。其他数据库相关教程，也将会陆续推出，敬请期待。...下一节《Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库》
一、前言 工作内容的变更，导致重新回到数据仓库模型的架构和设计，于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系，记录下来，作为笔记吧。...二、模型 无论数据仓库技术如何变化，从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据，其实只是实现技术手段的变化，数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。...另外项目团度在招：资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京，有感兴趣的可以把简历发给我吧。
转为 面向主题 七、数据仓库中的主题实现 八、基于关系数据库 九、面向主题的数据组织 一、数据仓库简介 ---- 数据仓库 简介 : 用途 : 作为 DSS ( Decision Support System...决策支持系统 ) 服务基础的 分析型数据库 ; 数据 : 用于存储 大量的 只读数据 ; 应用场景 : 为管理者 决策 提供相关信息 ; 数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成...特征 与 定义 ---- 数据仓库特征 : 面向主题 集成 不可更新 随时间不断变化 数据仓库定义 : 数据仓库 是 用于 更好地 支持 企业 / 组织 决策分析处理 , 面向主题的 , 集成的...: 应该将 数据 从 数据处理 中抽象出来 , 组成和具体应用独立的 数据仓库 ; 面向应用 数据组织方式 优点 : 操作性好 : 将 数据库 与 企业的业务逻辑 对应 , 可操作性高 ; 方便转换...---- 数据仓库中的主题实现有两种方式 : ① 基于多维数据库 : 以多维数组的形式存储 ; ( 处理数据稀疏问题 ) ② 基于关系数据库 : 以表的形式存储 ; 八、基于关系数据库 ---- "主题
ER模型：常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合， 站在企业整体考虑，将各个系统的数据按相似性一致性、合并处理，为数据分析、决策服务，但并不便于直接用来支持分析。...针对性强，主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。...雪花型对维度正规化是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。...在多维体系结构中，所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。...一致性维度 在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓库。
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