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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。
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）作为一名数据小白，在日常讲授和杂务工作中经常会接触到数据。
随着用户数据与金融业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。
本篇文章中，无名氏将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。
作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能或者听到大家在讨论数据库，数据仓库，数据集市，数据库数据湖还有最近比较火的数据中台，似乎这些名词都与数据存在着联系，查阅各类相关书籍，大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。
那么这结合我积累的相关方面知识，向大家介绍一下上述这些名词的与联系，以及在各类企业及业务范围上的适用范围，如有不准确的地方，希望大家进行指正。
相信大部分有些许技术背景的都对数据库有一定的了解，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，一般分为“关系型数据库”与“非关系型数据库”。
1.关系型数据库实际上回顾过去的数据库一共有三种模型，即层次模型，网状模型，关系模型。
（1）首先层次模型的数据结构为树状结构，即是一种上下级的社团组织层级关系组织数据的一种方式：（2）带状模型的数据结构为网状网状结构，即将每个数据节点与其他很多节点都连接起来：（3）关系模型的数据结构可以看做是一个二维表格，任何数据都可以通过行号与列号来唯一确定：由于相比于层次模型和网状模型，关系模型理解和使用最简单，最终基于关系型最后数据库在各行各业应用了起来。
关系模型的数学方法第一卷涉及到关系，元组，属性，笛卡尔积，域等等令人头秃的高等数学术语，这里大家如果感兴趣可以看看相关的文献，我就不放出来催眠大家了，尽管数学原理比较复杂，但如果用事务平时学习工作的具体事务举例，就相对容易理解。
我们以某公司的员工信息表为例，该公司的员工信息可以用一个表格存起来。
并且定义如下：同时部门ID对应这另一个职能部门表：我们可以通过给定一个政府部门部门名称，查到一条部门的记录，根据部门ID，又可以记述查到该部门下的员工记录，这样三维的表格就通过ID映射建立了“一对多”的关系。
⼤数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库公司内部的数据⾃下⽽上流动，同时完成数据到信息、知识、洞察的转化过程。
⽽企业内部数据，从⽇常OLTP流程中产⽣，实时存储进不同的数据库中。
同时定期被提取、经格式转化、清洗和加载（ETL），以统⼀的格式存储进数据仓库，以供决策者进⾏OLAP处理，并将处理结果可视化。
OLTP & OLAP企业的数据处理可以分成两⼤类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。
OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）——数据库的增删查改。
是⾯向“事务”类型的操作。
有⼏个显著的特点：要求速度快/操作涉及的数据量不⼤/要求精准操作。
事物型数据⼤多都具有⾼度规范化。
因此OLTP系统是结构化数据的主要数据源。
OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）——⽀持复杂的分析、查询操作，侧重决策⽀持，并且提供直观易懂的查询结果。
解决了涉及多维度数据的问题（传统数据库⽆法满⾜OLAP所需要的数据信息）。
数据库 & 数据仓库数据库的主要应⽤场景为联机事务处理（OLTP），数据仓库的主要应⽤场景为联机分析处理（OLAP）。
数据库（Database）——⽤于存储电⼦⽂件，⽤户可以对⽂件中的数据运⾏新增、截取、更新、删除等操作。
为对数据库进⾏管理，开发设计出数据库管理系统（Database Management System）。
数据仓库（DataWarehouse）——⽤于存储数据的中央、企业级系统，存储的数据多为历史数据。
特点：数据仓库中的数据围绕企业主题（Subject-Oriented ）、经过集成（Integrated）、定期更新（Time-Variant）、具有⾮易失性（Non-Volatile，不可修改，多以只读格式返回给⽤户）；结构：暂存层、集成层、访问层与OLAP的关系：数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，并与OLAP互相促进发展，进⼀步驱动了商务智能的成熟。
数据是信息的载体，信息是有价值有意义的数据。
数据库用于事务处理数据仓库用于决策分析数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。
数据仓库特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库是集成的（3）数据仓库是稳定的（4）数据仓库是随时间变化的（5）数据仓库的数据量很大（6）数据仓库软、硬件要求较高两者区别数据库：面向应用数据是详细的保持当前数据数据是可更新的对数据的操作是重复的操作需求是事先可知的一个操作存取一个记录数据非冗余操作比较频繁查询基本是原始数据事务处理需要的是当前数据很少有复杂的计算支持事务处理数据仓库：面向主题数据是综合的和历史的保存过去和现在的数据数据不更新对数据的操作是启发式的操作需求是临时决定的一个操作存取一个集合数据时常冗余操作相对不频繁查询基本是经过加工的数据决策分析需要过去和现在的数据有很多复杂的计算支持决策分析联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。
也称为实时系统(Real time System)。
E.F.Codd在1993年提出了多维数据库和多维分析的概念，即联机分析处理（On Line Analytical Processing，OLAP）概念。
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。
OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持，OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询结果提供给决策制定人OLTP数据库数据细节性数据当前数据经常更新一次性处理的数据量小对响应时间要求高面向应用，事务驱动OLAP数据仓库数据综合性数据历史数据不更新，但周期性刷新一次处理的数据量大响应时间合理面向分析，分析驱动数据字典与元数据数据字典是描述数据库中各类数据的集合，包括：(1) 数据项(2) 数据结构(3) 数据流(4) 数据存储(5) 处理过程数据字典是数据库的元数据。
大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。
很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。
实现目的的不同一开始就注定它们的差异。
传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。
而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。
主要负责日常操作。
而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。
这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。
数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。
从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。
但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。
数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。
而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。
数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。
而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。
数据库和数据仓库的区别1.概念⽅⾯.数据库：是⼀种逻辑概念，⽤来存放数据的仓库。
通过数据库软件来实现。
数据库由很多表组成，表是⼆维的，⼀张表⾥可以有很多字段。
字段⼀字排开，对应的数据就⼀⾏⼀⾏写⼊表中。
数据库的表，在于能够⽤⼆维表现多维关系。
⽬前市⾯上流⾏的数据库都是⼆维数据库。
如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
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的存放数据的地⽅，只不过从数据量来说，数据仓库要⽐数据库更庞⼤得多。
数据仓库主要⽤于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。
数据库是跟业务挂钩的，⽽数据库不可能装下⼀个公司的所有数据，因此数据库的设计通常是针对⼀个应⽤进⾏设计的。
数据仓库是依照分析需求、分析维度、分析指标进⾏设计的。
2.数据仓库的特点数据仓库是⾯向主题的那么什么是主题呢，简单来说，主题就是⽤户在使⽤数据仓库时所关⼼的⽅⾯。
数据仓库时不⽀持修改的这点好理解，数据仓库不像数据库，不⽀持update和delete操作。
数据仓库的数据是随时间的变化⽽变化的这与上⼀条并不冲突，这个变化不是指update或是delete⼉产⽣的变化，⽽是随着时间的变化，不断的增加新的内容，或是删除旧的内容。
数据仓库是多个异构数据源所集成的数据仓库存储的⼀般是历史数据数据仓库是弱事务的，因为数据仓库存的是历史数据，⼀般都读（分析）数据场景。
3⼆者主要区别：数据库和数据仓库的区别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。
数据库设计是尽量避免冗余，⼀般针对某⼀业务应⽤进⾏设计，⽐如⼀张简单的 User 表，记录⽤户名、密码等简单数据即可，符合业务应⽤，但是不符合分析。
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。
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。
