下载文档原格式
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据仓库基本概念对数据仓库最大的误解是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。
数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。
确切说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。
随着计算机技术的迅速发展,信息处理技术也得到了长足的发展,从70年代中期的MIS系统发展到现代的数据仓库(Data Warehouse)技术。
许多厂商都在开发自已的数据仓库解决方案,并通过各种渠道大力推广。
但就数据仓库技术而言,目前仍存在着许多认识上的误区,本文将着重介绍一些数据仓库的基本概念以及建立数据仓库时应该注意的一些情况。
数据仓库不是现成软件或硬件产品对数据仓库最大的误解可能是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。
事实上,数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。
比较确切地说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。
因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。
由于这个原因,数据仓库的用户不是类似银行柜员的终端操作人员,而是针对各个业务部门的用户和有关决策人员。
因此,数据仓库的用户比传统的OLTP(联机事务处理:On-line Transaction Processing)用户少得多。
OLTP与OLAPOLTP系统也称为生产系统,它是事件驱动、面向应用的,比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。
OLTP的基本特点是:·对响应时间要求非常高;·用户数量非常庞大,主要是操作人员;·数据库的各种操作基于索引进行。
OLAP(联机分析处理:On-line Analytical Processing)是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。
OLAP系统是跨部门、面向主题的,其基本特点是：·基础数据来源于生产系统中的操作数据(Operational Data);·响应时间合理;·用户数量相对较小,其用户主要是业务决策与管理人员;·数据库的各种操作不能完全基于索引进行。
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。
数据仓库基础知识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，如下图：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。
数据库与数据仓库的区别与联系在信息时代的背景下，数据处理已经成为各行各业的核心工作。
数据库和数据仓库作为两个常见的数据管理工具，在实践中有着不同的应用场景和特点。
本文将对数据库和数据仓库的区别与联系进行探讨，以帮助读者更好地理解它们的不同之处和相互关系。
一、数据库的概念和特点数据库是指为了满足用户需求而设计、构建和维护的一系列数据集合。
数据库通过数据结构与数据管理系统，实现对数据的存储、查询、更新和删除等基本操作。
其特点主要包括以下几个方面：1. 数据持久化：数据库中的数据可以长期保留，并在需要时进行读取和修改。
2. 数据共享：数据库可以实现多个用户对数据进行共享和协作，提高数据利用效率。
3. 数据一致性：数据库通过事务机制保证数据的一致性和完整性，避免数据冗余和不一致的问题。
4. 高效查询：数据库通过索引等技术快速定位和获取用户需要的数据，提高查询效率。
二、数据仓库的概念和特点数据仓库是指按照时间顺序、面向主题和集成的方式，将多个异构的数据源进行统一整合和管理的大型数据存储库。
它主要用于支持决策分析和业务智能，具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库基于企业的业务需求，以主题为中心组织和存储数据，方便用户进行专题分析和决策支持。
2. 集成统一：数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术整合来自不同来源的数据，保证数据的一致性和可信度。
3. 历史存储：数据仓库会长期保留历史数据，以支持用户对过去事务和趋势的分析和判断。
4. 复杂分析：数据仓库提供了复杂的分析功能，如数据切片、切块、钻取等，为决策提供更全面和深入的支持。
三、数据库与数据仓库的区别1. 定义和目的：数据库是为了满足用户的日常业务操作需求而设计的，而数据仓库则是为了支持决策分析和业务智能而构建的。
2. 数据类型和时效性：数据库主要存储操作性数据，如订单、库存等，具有实时性要求；数据仓库存储分析型数据，如销售趋势、市场调研等，具有较长的历史时效性。
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计
有什么不同
1.目的和应用：
数据仓库的数据模型设计主要用于支持分析和决策支持系统。
它的目标是将来自多个操作性数据库的数据集成在一个统一的存储中，以便于查询和分析。
数据库系统的数据模型设计主要用于支持业务应用系统的操作和事务处理。
2.数据结构：
3.数据粒度：
4.数据复杂性：
5.数据访问模式：
数据仓库的数据模型设计支持复杂的查询操作，如多维分析和数据挖掘等。
因此，数据仓库的数据模型设计通常需要进行优化，以提高查询性能和响应时间。
数据库系统的数据模型设计则更注重事务处理和并发控制等方面的性能优化。
总结起来，数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计主要在目的、数据结构、数据粒度、数据复杂性和数据访问模式等方面有所不同。
数据仓库的数据模型设计更注重于支持分析和决策支持系统，采用星型或雪花型的数据结构，关注大量和高层次的数据，需要复杂的数据转换和清洗过程，并进行查询性能优化。
数据库系统的数据模型设计更注重于支持业务应用系统的操作和事务处理，采用关系模型的结构，关注细节
和实时的操作数据，不需要涉及复杂的数据处理过程，并进行事务和并发性能的优化。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
数据仓库和数据库有什么区别？
通常情况下基于业务数据库数据分析人员也能完成数据分析需求，但是为什么要建数据仓库？
没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。
业务数据库主要是为业务操作服务的，虽然可以用于分析，但需要很多额度的调整。
一，业务数据库中存在的问题
基于业务数据库来做分析，主要有以下几个问题：
结构复杂，数据脏乱，难以理解，历史缺失，数据量大时查询缓慢。
结构复杂
业务数据库通常是根据业务操作的需要进行设计的，遵循3NF范式，尽可能减少数据冗余。
这就造成表与表之间关系错综复杂。
在分析业务状况时，储存业务数据的表，与储存想要分析的角度表，很可能不会直接关联，而是需要通过多层关联来达到，这为分析增加了很大的复杂度。
数据脏乱
因为业务数据库会接受大量用户的输入，如果业务系统没有做好足够的数据校验，就会产生一些错误数据，比如不合法的身份证号，或者不应存在的Null值，空字符串等。
理解困难
业务数据库中存在大量语义不明的操作代码，比如各种状态的代码，地理位置的代码等等，在不同业务中的同一名词可能还有不同的叫法。
这些情况都是为了方便业务操作和开发而出现的，但却给我们分析数据造成了很大负担。
各种操作代码必须要查阅文档，如果操作代码较多，还需要了解储存它的表。
同义异名的数据更是需要翻阅多份文档。
缺少历史
出于节约空间的考虑，业务数据库通常不会记录状态流变历史，这就使得某些基于流变历史的分析无法进行。
比如想要分析从用户申请到最终放款整个过程中，各个环节的速度和转化率，没有流变历史就很难完成。
大规模查询缓慢
当业务数据量较大时，查询就会变得缓慢。
二，数据仓库解决方案
上面的问题，都可以通过一个建设良好的数据仓库来解决。
业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。
而数据仓库则是面向分析的，主要服务于我们分析人员。
评价数据仓库做的好不好，就看我们分析师用得爽不爽。
因此，数据仓库从产品设计开始，就一直是站在分析师的立场上考虑的，致力于解决使用业务数据进行分析带来的种种弊端。
数据仓库解决的问题
结构清晰，简单
数据仓库不需要遵循数据库设计范式，因此在数据模型的设计上有很大自由。
数据模型一般采用星型模型，表分为事实表和维度表两类。
其中事实表位于星星的中心，存储能描述业务状况的各种度量数据。
维度表围绕在事实表的周围，通过外键一对一的形式关联，提供了看待业务状况的不同角度。
星型模型使用方便，易于理解，聚焦于业务。
当我们做数据分析时，首先选定主题，比如分析用户注册情况；其次根据选定的主题找到对应的业务数据源，然后观察业务数据源提供了哪些分析角度，最后根据数据进行分析。
星形模型非常适合这个思路，并且大大简化了这个过程。
下面以我们目前的模型来举例。
可复用，易拓展
星型模型不仅便于理解和使用，而且维度表还便于重复使用，维度表中字段易于拓展。
比如日期维度表，不仅可以被不同的事实表是使用，在同一张事实表里也可被复用，比如一个事实表里不同的操作日期，一个商品的订单有创建日期、付款日期、发货日期、退款时间、收货时间等等。
维度表中字段易于扩展，只要保证维度数据的主键不变，直接在维度表里添加新的字段内容即可，添加的新内容只会影响到维度表而已。
而且，维度表通常数据量不大，即使完全重新加载也不需要花费多少时间。
数据干净
在ETL过程中会去掉不干净的数据，或者打上标签，使用起来更为方便。
注：由于数据清洗需要建立一定的规则，而目前的工作重心是数据建模和ETL系统设计，没有额外的时间精力设计清洗规则。
为了保证数据的完整性，没有在当前的ETL中做清洗。
数据语义化／统一描述
各种状态都可以直接写成具体的值，不再需要使用操作码进行查询，SQL语句更自然，更易理解。
对于部分常用的组合状态，可以合并成一个字段来表示。
比如在还款分析中，需要根据还款状态、放款状态／发货状态的组合来筛选出有效的订单，可以直接设置一个订单有效的字段，简化筛选条件。
对于同一含义的数据在不同情境下的表示，也可以统一描述了。
比如对于放款日期的描述，在产品是消费贷时，指的是发货的日期，产品是现金贷时，指的是放款给用户的日期。
这两个日期都是表示放款日期，就可以统一起来，同样也简化了筛选条件。
保存历史
数据仓库可通过拉链表的形式来记录业务状态变化，甚至可以设计专用的事实表来记录。
只要有历史分析的需要，就可以去实现。
高速查询
数据仓库本身并不提供高速查询功能。
只是由于其简单的星形结构，比业务数据库的复杂查询在速度上更有优势。
如果仍然采用传统的关系型数据库来储存数据。
在数据量上规模之后，同样也会遇到查询缓慢的问题。
但是，使用Hive来储存数据，再使用基于Hive构建的多维查询引擎Kylin，把星型模型下所有可能的查询方案的结果都保存起来，用空间换时间，就可以做到高速查询，对大规模查询的耗时可以缩短到次秒级，大大提高工作效率
联系：数据仓库是基于数据库技术的，是研究如何将大规模复杂的数据更有效的组织用于方便使用的技术。
