第06章数据库和数据仓库技术

数据库技术及应用知识点总结数据库技术及应用是计算机科学与技术领域中的重要分支之一，它主要研究数据的存储、管理和检索等相关问题。

数据库技术在现代信息系统中得到了广泛的应用，尤其在大数据时代背景下，数据库技术更是扮演着不可或缺的角色。

以下是数据库技术及应用的一些重要知识点总结。

一、数据库的基本概念1.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，它是一个存储、管理和检索数据的集合。

2.数据库管理系统（DBMS）：它是实现数据库的软件系统，负责处理用户对数据库的请求，对数据进行管理、操作和存取控制。

3.数据库系统（DBS）：数据库系统是由数据库、数据库管理系统、应用系统和数据库管理员组成的一个整体。

二、数据库设计与建模1.实体-关系模型（ER模型）：ER模型是一种用于描述实体及其关系的图形化表示方式，它包含实体、属性和关系等基本概念。

2.关系数据库模型（RDBMS）：关系数据库模型采用表格形式来组织数据，使用关系代数和关系演算等数学理论来处理关系数据库。

3.数据库的三范式：数据库的三范式指的是在数据库设计过程中遵循的一些规范，包括第一范式、第二范式和第三范式，用于保证数据库的规范性、稳定性和高效性。

三、SQL语言及数据库操作1. SQL语言：SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种用于访问和操作数据库的标准语言。

它包括数据定义语言（DDL）、数据查询语言（DQL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）等部分。

2.数据查询：通过使用SQL语句进行数据库查询，可以实现对数据库中数据的检索和筛选。

3.数据插入、删除和更新：通过使用SQL语句可以实现对数据库中数据的插入、删除和更新等操作。

4.数据库事务：事务是数据库操作的一个基本单位，可以保证数据库操作的一致性和可靠性。

四、数据库索引与优化1.数据库索引：数据库索引是一种用于提高数据库查询速度的数据结构，可以加快数据检索的速度。

中等职业院校电子商务专业课程标准专业代码：121100一、培养目标本专业坚持立德树人，面向商业行业企业，培养通过电子商务平台从事网络营销、网店编辑、客户服务等工作，德智体美全面发展的高素质劳动者和技能型人才。

二、职业岗位本专业面向电子商务运营岗位群，主要包括网店运营与推广、网店美工与视觉设计、网络客户服务与管理、网络营销与推广、网站建设与网页设计等岗位三、职业范围四、课程标准1、电子商务基础教程电子商务基础教程，978-7-115-47493-3，宋俊骥，2018-08-01 本教材作为电子商务专业的基础教材，非常全面地介绍了电子商务的基本内容，以帮助读者对电子商务的最新理论、技术与应用有一个清晰完整的了解。

全书共10章，对电子商务基础知识、电子商务业务模式、电子商务技术基础、网络营销、电子商务物流基础、电子商务网络支付、电子商务法规、电子商务安全技术、移动电子商务、跨境电子商务、典型电商案例分析进行了专题介绍。

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第 1章电子商务基础知识第一节电子商务概述第二节电子商务的基本概念第2章电子商务业务模式第一节商业模式及其要素第二节B2B电子商务商业模式第三节B2C电子商务商业模式第四节C2C电子商务商业模式第3章电子商务技术基础第一节电子商务的技术体系第二节计算机网络技术基础第三节Internet技术基础第四节Web技术基础第五节数据库及数据仓库技术第六节电子数据交换技术第4章网络营销第一节网络营销概述第二节网络市场调研第三节网络营销常用的工具和方法第四节网络广告第五节网络营销策略第5章电子商务物流基础第一节电商物流概述第二节电商物流环节第三节电商物流模式第6章电子商务网络支付第一节电子支付与电子货币第二节常用电子支付工具第三节网上银行第四节第三方支付第7章电子商务法规第一节电子商务法概述第二节电子合同法律制度第三节电子签名与电子认证法律制度第四节电子支付法律制度第五节电子商务中的知识产权问题第8章电子商务安全技术第一节电子商务中的安全问题第二节电子商务安全技术第三节电子商务交易中的安全协议第9章移动电子商务和跨境电子商务第一节移动电子商务第二节跨境电子商务2、网店运营与推广（第2版视频指导版）网店运营与推广（第2版视频指导版）, 刘莉萍978-7-115-42941-4,2019-06-01本书对淘宝运营和推广进行了深入讲解，并分享资深店主的成功经验。

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。

数据仓库技术简介(doc 11页)数据仓库技术概述数据仓库技术随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，无论是利用早期的RDB、Dbase，还是后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业已经积累了大量的数据，这些数据信息为企业的发展提供了客观依据。

毫无疑问，在竞争激烈的商业环境下，信息将是取胜的关键因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访问企业数据，才能有效地做出计划和决策。

在这种需求牵引下，形成了数据仓库（Data Warehouse）的新概念、新技术。

1数据仓库的概念数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速发展为基础，是解决信息技术（IT）在发展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。

数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中央数据仓库。

它为企业决策支持系统（DSS）和经理信息系统（EIS）提供所需的信息。

它是一种信息管理技术，为预测利润、风险分析、市场分析以及加强客户服务与营销活动等管理决策提供支持的新技术。

数据仓库技术对大量分散、独立的数据库经过规划、平衡、协调和编辑后，向管理决策者提供辅助决策信息，发挥大量数据的作用和价值。

概括地说，数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented）、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时间的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营管理中决策制订过程。

数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。

主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少或根本不修改的；数据仓库是不同时间的数据集合，它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。

计算机数据库管理与数据仓库技术数据在当今社会中扮演着非常重要的角色，它们作为组织和个人的资产，需要进行有效的管理和利用。

计算机数据库管理与数据仓库技术应运而生，为我们提供了强大的工具来存储、组织和分析大量的数据。

本文将介绍计算机数据库管理与数据仓库技术的基本概念和应用，并探讨其在实际场景中的意义和挑战。

一、计算机数据库管理技术计算机数据库管理技术是指通过软件工具和技术手段，对大量数据进行组织、存储和管理的过程。

它涉及到数据的建模、索引、查询、更新和维护等方面。

数据库管理系统（DBMS）是实现这些功能的核心工具，它提供了一套API和查询语言，使得用户可以方便地对数据进行操作。

数据库管理技术有很多应用场景。

在企业中，通过数据库管理技术可以实现对销售、采购、库存等业务数据的管理；在学术界，可以使用数据库管理技术来存储和查询大量的科研数据；在社交网络中，可以利用数据库管理技术来维护用户信息和社交关系。

数据库管理技术的应用非常广泛，对于提高数据的管理效率和准确性具有重要意义。

二、数据仓库技术数据仓库技术是一种用于存储和分析大规模数据的技术。

与传统的数据库管理技术相比，数据仓库技术更加关注数据的分析和决策支持。

它通过对数据的抽取、转换和加载，将多个异构数据源的数据集成到一个统一的数据仓库中，为用户提供快速、灵活的查询和分析功能。

数据仓库技术主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询等环节。

首先，数据仓库技术通过数据抽取从各个数据源中获取数据；然后，通过数据转换对数据进行清洗和整合；接下来，通过数据加载将数据载入到数据仓库中；最后，用户可以使用数据查询功能对数据进行分析和决策支持。

数据仓库技术在企业决策支持和商业智能领域有着广泛的应用。

通过数据仓库技术，企业可以对销售、市场、财务等多个方面的数据进行综合分析，从而帮助决策者制定更加科学和有效的决策。

三、计算机数据库管理与数据仓库技术的挑战尽管计算机数据库管理与数据仓库技术为我们提供了强大的数据管理和分析能力，但也面临着一些挑战。

数据仓库技术介绍数据仓库技术是企业数据管理和分析的关键工具。

它用于集成、存储和管理大量企业数据，为企业决策提供准确、一致和及时的信息。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。

数据仓库技术主要包括数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模、数据存储和数据查询等关键步骤。

首先，数据抽取是将源系统的数据提取到数据仓库中的过程。

它可以通过多种方式进行，如批量抽取、增量抽取和实时抽取等。

数据抽取还可以包括数据清洗、数据转换和数据集成等处理步骤，以确保抽取的数据质量和一致性。

其次，数据转换是将源系统的数据进行转换和处理，以满足数据仓库的需求。

这包括数据格式转换、数据清洗、数据合并、数据分割和数据聚合等操作。

数据转换可通过各种数据转换工具和编程语言来实现，如ETL工具和SQL语言等。

然后，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以采用批量加载或实时加载方式，具体取决于数据仓库的需求和实时性要求。

数据加载还可以包括数据质量检查和数据索引等步骤，以确保加载的数据准确性和高效性。

此外，数据建模是数据仓库中最重要的环节之一。

数据建模用于定义数据仓库的结构和关系，以满足用户查询和分析的需求。

常用的数据建模方法包括星型模型、雪花模型和事实表-维度表模型等。

数据建模还可以使用各种建模工具和规范来实现，如ER图表和维度建模等。

最后，数据存储是将转换后的数据存储在数据仓库中的过程。

数据存储可以使用各种存储技术，如关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。

不同的存储技术具有不同的优点和适用场景，可以根据数据仓库的特点和需求来选择合适的存储技术。

总之，数据仓库技术是企业管理和决策的重要工具。

它通过数据抽取、转换、加载、建模和存储等关键步骤，为企业提供准确、一致和及时的数据信息，以支持企业的决策制定和业务发展。

数据仓库技术在企业中的应用越来越广泛。

它不仅可以帮助企业管理者更好地了解企业运营情况，还可以提供支持决策的可靠数据基础。

数据库与数据仓库数据库和数据仓库是现代数据处理和存储的两个重要概念。

数据库是用于存储和管理结构化数据的软件，而数据仓库是用于集成和分析大量数据的特殊类型的数据库。

数据库是一种用于存储和管理数据的软件系统。

它可以用于记录、检索和操作数据，并提供了一些数据完整性和安全性的功能。

数据库系统可以被广泛应用于各种应用程序和系统中，包括企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、电子商务平台等等。

数据库通常被组织成表，其中每个表由一组列组成，每个列存储特定类型的数据。

数据仓库是一个特殊类型的数据库，它专门用于集成和分析大量数据。

数据仓库从多个来源收集数据，并将其组织成易于查询和分析的结构。

数据仓库通常用于支持决策支持系统和业务智能应用，它提供了来自不同来源的数据的一致视图，以帮助组织进行更好的数据分析和决策制定。

数据库和数据仓库之间存在一些重要的区别。

首先，数据库主要用于事务处理，而数据仓库主要用于分析。

数据库的重点是数据的存储和检索，而数据仓库的重点是数据的集成和分析。

其次，数据库通常包含当前和实时的数据，而数据仓库通常包含历史和大量的数据。

此外，数据库通常被设计为支持高并发的多用户操作，而数据仓库通常被设计为支持复杂的查询和分析。

数据库和数据仓库对于现代组织和企业来说非常重要。

数据库可以帮助组织在日常运营中有效地存储和管理数据，提供实时的数据支持。

而数据仓库则可以帮助组织从大量的数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务分析。

总之，数据库和数据仓库是现代数据处理和存储的重要组成部分。

数据库用于存储和管理结构化数据，而数据仓库用于集成和分析大量数据。

它们在不同方面有不同的用途和功能，但都对组织和企业的数据处理和决策制定起着重要的作用。

数据库与数据仓库的概念和应用在现代企业和组织中变得越来越重要。

它们被广泛应用于各行各业，包括金融、制造、零售、医疗等。

随着企业和组织不断生成和积累大量的数据，数据库和数据仓库的有效管理和利用成为提高业务效率和竞争力的关键。

数据仓库技术及其应用随着信息化的发展，数据的重要性越来越凸显，企业需要对自身的数据进行管理，以便更好地进行决策和分析。

数据仓库技术便应运而生，它是一种集成、可靠、易用、可扩展的数据集合，可以为企业提供更准确、更全面的信息支持。

本文将介绍数据仓库技术的基础知识、应用场景和实例。

一、数据仓库技术的基础知识1. 数据仓库定义数据仓库是一个使用联机分析处理（OLAP）技术的、集成的、主题导向的、稳定的、面向主题的数据集合，旨在支持企业和管理人员进行决策和分析。

2. 数据仓库组成数据仓库主要由以下四部分组成：（1）数据源：数据仓库的数据来自多个信息系统、应用程序等，数据会经过抽取、转化、加载（ETL）等过程，在数据仓库中进行统一存储。

（2）数据存储：数据仓库使用多维数据模型，存储的数据以事实表和维度表的形式进行组织。

（3）联机分析处理：数据仓库使用OLAP技术进行分析处理，可以进行多维分析、切片和钻取等操作。

（4）数据访问：数据仓库提供了多种方法进行数据访问，如查询工具、报表工具、数据挖掘工具等。

3. 数据仓库的优点（1）数据集成：数据仓库可以将来自不同系统和应用的数据进行集成，提高了数据的一致性和可靠性。

（2）面向主题：数据仓库是面向主题的，可以根据业务需求选择不同的主题进行分析处理。

（3）多维分析：数据仓库使用多维数据模型，并使用OLAP技术进行分析处理，使得分析和决策更加直观、灵活。

（4）数据历史：数据仓库可以存储历史数据，用于分析业务变化和趋势。

二、数据仓库技术的应用场景1. 营销分析企业可以通过数据仓库分析客户信息、购买记录和市场趋势等，以便更好地了解客户需求和市场动态，制定更科学的营销策略。

2. 成本分析企业可以通过数据仓库对成本进行分析，了解在不同阶段的成本分布情况，以便进行成本控制和降低成本。

3. 基于时间序列的数据分析数据仓库可以存储历史数据，可以对基于时间序列的数据进行分析，获取历史趋势和周期性信息。