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数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、…在复杂多变的数据环境中您的数据仓库是否真的“达标”了本文将深入探讨数据仓库的定义、合格标准及其与数据库的区别帮助您全面审视并优化您的数据仓库。 一、什么是数据仓库
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。由事实表、维度表和模式共同组成它们协同工作为存储和分析大量数据创建一个结构化且有序的环境。
事实表是数据仓库的核心。它包含称为事实的数字或可量化的数据表示业务流程的度量或指标。事实表通常有多个列代表不同的维度为这些事实提供上下文。
维度表为事实表中数据提供描述性信息和上下文存储与事实表相关的描述性属性。
模式定义了数据仓库的逻辑结构和组织方式。它们决定了事实表和维度表在数据库模式中如何相互关联。常用的模式类型有星型模式和雪花型模式。
二、您的数据仓库合格吗
一个合格的数据仓库除了具备上述基础要素外还应该在以下几个方面表现突出
数据集成能力能够从多个数据库提取和整合历史数据以便创建统一的数据分析视图。
多维数据模型采用星型或雪花型模式等多维数据模型便于多维查询和分析大量历史数据支持业务用户从不同角度深入分析数据快速获得洞察。
数据质量保障严格把控数据质量采用数据清洗消除不一致和错误数据确保数据的高质量和可信度。
灵活性与可扩展性随着企业规模的扩大和业务需求的变化数据仓库需要具备足够的灵活性和扩展性以支持数据量和查询负载的增长。
易用性与自助服务现代数据仓库应当提供直观的用户界面和强大的自助服务功能使业务人员无需依赖IT专家就能进行基本的数据探索和报告生成促进数据驱动的文化。
卓越性能通过列存储、数据分区和并行处理等技术实现快速查询和数据分析满足即时决策需求。列存储按列组织数据只检索分析所需的特定列可以减少磁盘I/O并提高查询速度。数据分区将大型数据集根据特定标准如日期、区域范围划分为多个小分区便于更快地查询和访问相关数据子集。并行处理技术允许在多个处理器或节点上分布查询并分析比传统数据库更迅速地得出结果。
三、数据仓库和数据库有什么区别
数据仓库和数据库仅一字之差很多人容易混淆。数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库是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。与数据仓库一样都是存储、处理数据的系统。
但数据库主要存储实时业务数据用于支持日常的业务操作和事务管理使用对象通常为客户或员工。而数据仓库的数据来源为多个数据库的历史数据主要用于支持商业智能和决策制定使用对象一般为数据分析师、决策者。
核心区别总结如下
