数据库与数据仓库

集合系统的名词解释随着科技的不断发展，各种集合系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。

从社交媒体平台到电商网站，从智能家居到自动驾驶系统，无一不依赖于集合系统的设计和优化。

然而，在我们谈论这些系统时，很少有人能清晰地解释它们背后的核心概念。

因此，本文旨在对集合系统的一些重要名词进行解释，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。

1. 数据库（Database）数据库是集合系统的核心组成部分之一。

它是指按一定的结构和规则组织起来的、用于存储和管理大量数据的集合。

数据库通常由一个或多个表组成，每个表由行和列组成，分别代表数据的记录和属性。

通过数据库，我们可以方便地存储、查询和更新大量数据，保证数据的一致性和完整性。

2. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库指的是一个用于存储大量历史数据的集中式仓库。

与传统的数据库不同，数据仓库旨在支持决策支持和分析工作，而不是日常的事务处理。

数据仓库通常采用异构的数据源，并经过清洗、集成和转换，以提供决策者所需的一致、准确的数据视图。

数据仓库的架构通常分为数据提取、数据转换、数据加载和数据查询等环节，以确保数据的完整性和可用性。

3. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是一种通过在大规模数据集中发现模式和规律的技术。

它包括从数据中提取特征、进行统计分析、构建模型和预测未来趋势等过程。

数据挖掘可以帮助我们发现隐藏在庞杂数据背后的知识，为决策和预测提供支持。

常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。

4. 人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是一种使机器能够像人类一样思考和行动的技术。

在集合系统中，人工智能常常用于处理和分析大量数据，以及实现自动化的决策和推荐。

其中，机器学习是人工智能的重要方法之一，它通过从数据中学习并建立模型，实现对未知数据的预测和分类。

5. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。

数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。

数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。

因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。

1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。

数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。

数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。

数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。

2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。

数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。

b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。

ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。

c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。

d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。

3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。

需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。

b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。

概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。

c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。

数据源和数据收集方法
关于数据源和数据收集方法介绍如下：
一、数据源类型
数据源是指用于获取数据的来源，其类型多种多样，主要可以分为以下几类：
1. 数据库：数据库是一种结构化的数据存储方式，可以存储大量的数据，并且可以根据需要进行查询和检索。

常见的数据库类型包括关系型数据库和非关系型数据库。

2. 数据仓库：数据仓库是一种大型、集中式的存储系统，用于存储和管理大量的数据。

数据仓库中的数据通常经过清洗、整合和转换，以提供更加准确和可靠的数据支持。

3. 传感器数据：传感器可以监测各种物理量，如温度、湿度、压力等，这些传感器数据可以被收集并用于分析。

4. 社交媒体数据：社交媒体平台上的用户生成内容，如文本、图片、视频等，也是一种重要的数据源。

5. 政府和企业公开数据：政府和企业会发布一些公开的数据，如财务报表、人口普查数据等，这些数据可以通过相应的渠道进行收集。

二、数据收集方法
数据收集是指从数据源中获取数据的过程，其方法多种多样，主要可以分为以下几类：
1. 网络爬虫：网络爬虫可以通过自动化程序访问网页，并提取其中的数据。

这种方法常用于从网站上获取大量结构化数据。

2. 数据API：许多企业和组织提供数据API，可以通过这些API 获取相应的数据。

这种方法通常用于获取实时数据或大量数据。

3. 传感器监测：对于传感器数据，可以通过相应的硬件和软件进行实时监测和采集。

4. 调查问卷：通过设计调查问卷，向目标人群发放并收集相关数据。

这种方法常用于获取特定领域或特定人群的数据。

5. 手工录入：对于一些非电子化的数据，可以通过手工录入的方式进行收集。

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据,采用ER数据模型.相似：它们都为数据挖掘提供了源数据,都是数据的组合。

1。

3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子.答:特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA:Grade point aversge）的信息，还有所修的课程的最大数量。

区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较.最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓,就像具有高GPA 的学生的75％是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65％不是.关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。

例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为:major(X，“computing science"）⇒ owns（X，“personal computer”）［support=12％, confidence=98％］其中，X 是一个表示学生的变量.这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机.这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98％（置信度,或确定度）。

分类与预测不同,因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值.它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。

高级数据库技术数据库技术在信息时代的发展中起到了至关重要的作用。

随着数据量的快速增长和对数据处理能力的不断追求，高级数据库技术成为了人们关注的焦点。

本文将介绍一些高级数据库技术的应用，包括分布式数据库、数据仓库、数据挖掘和云数据库。

一、分布式数据库分布式数据库是将数据分布到多个计算机节点上进行处理和存储的数据库系统。

它通过将数据分片、复制和分布式事务处理等技术，实现对海量数据的高效管理与查询。

分布式数据库具有高可扩展性、高并发处理能力和可靠性等优势，广泛应用于大型互联网公司、金融机构和电信运营商等领域。

二、数据仓库数据仓库是指将分散在不同系统中的数据集成到一个统一的数据存储中，用于支持决策分析和业务智能的系统。

它通过将多个数据源进行抽取、转换和加载，建立一个统一的数据模型，为用户提供决策支持和数据分析的能力。

数据仓库具有较高的数据质量和一致性，能够从大数据中提取有价值的信息。

三、数据挖掘数据挖掘是从大规模数据中自动发现有用的模式和知识的过程。

它利用统计学、机器学习和人工智能等方法，对数据进行深入分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和潜在的关联。

数据挖掘广泛应用于市场营销、风险管理、客户关系管理等领域，为企业提供战略决策和商业洞察。

四、云数据库云数据库是指将数据库系统部署在云计算环境中的数据库服务。

它通过将数据库系统虚拟化和集中管理，提供了弹性扩展、高可用性和灵活性等特性。

云数据库将数据库作为一种服务提供给用户，降低了用户的维护成本和管理复杂性。

云数据库得到了广泛应用，成为了云计算时代的重要组成部分。

总结：高级数据库技术在当今信息化社会具有重要的应用价值。

分布式数据库、数据仓库、数据挖掘和云数据库等技术的出现和发展，为大数据时代提供了强大的支持和解决方案。

随着科技的不断进步和需求的不断变化，高级数据库技术势必将继续发展，并在各个领域发挥重要作用。

一文概览数据仓库知识和面试1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。

分别是：数据仓库技术、Hadoop。

当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据。

2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。

1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。

3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。

1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。

通俗易懂了解什么是数据仓库什么是数据仓库数据仓库（下⽂以“数仓”称），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以⾦融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。

⽤于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。

从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，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。

他们最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MySQL ⽤于做联机事务处理（OLTP），例如交易事件的发⽣等；⽽数据仓库主要⽤于联机分析处理（OLAP），例如出报表等。

有些同学可能想，数据分析、出报表等⼯作也可以直接通过业务数据库完成呀，数据仓库似乎也不是必需品。

如果是简单的系统，⽐如初创时期，业务量少，⽤户和数据少，⼏台服务器和⼏个MySQL组成的系统，那确实可以实现。

但当业务越做越多，⽤户和数据量很庞⼤，出报表需要跨集群关联多个系统的数据实现的话，那数仓还是很有必要的。

如果还不能理解，先想⼏个问题如果你要的数据分别存放在很多个不同的数据库，甚⾄存在于各种⽇志⽂件中，你要如何获取这些数据？如果你从各数据源中取出了你要的数据，但是发现格式不⼀样，或者数据类型不⼀样，你要怎么规范？如果有⼀天你需要在业务系统查历史数据，但发现这些数据被修改过的，你要怎么办？如果要跨集群关联各个不同业务系统的数据，要怎么做？怎么优化查询时间？……数仓的出现，可以很好的解决上⾯这些问题。

它通过数据抽取和清洗，将各个业务系统的数据整合落地到⼀个系统（数仓），规范化数据，⽅便在出报表做决策的时候获取数据。

数仓的特点集成性数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储⽅式各不相同。

要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。

稳定性数仓中保存的数据是历史记录，不允许被修改。

⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。

动态性数仓的数据会随时间变化⽽定期更新，这⾥的定期更新不是指修改数据，⼀般是将业务系统发⽣变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。

数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。

数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。

数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。

第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。

信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。

数据仓库是信息技术长期发展的产物。

下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。

各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。

联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。

其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。

关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。

2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。

由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。

最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。

也就是所谓的数据驱动决策的制定。

然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。