传统数据库与数据仓库对比

以下数据展示了不同数据库在不同硬件环境下，应用于数据仓库时的性能表现。

探讨了ORACLE和IBM数据仓库的多个方面，比较它们在存储、性能和扩展性等方面的差异。随着企业数据管理需求的增长，选择适合的数据仓库解决方案至关重要。ORACLE在大规模数据处理和复杂查询优化上有其独特优势，而IBM则在企业级安全性和可靠性方面表现突出。帮助读者了解并选择最适合其业务需求的数据仓库解决方案。

数据仓库是一种面向主题、集成、不可更新且随时间变化的数据集合，支持企业决策分析。从本质上讲，数据仓库与数据库类似，都是长期存储在计算机中、组织化且可共享的数据集合。

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

数据仓库的特点包括面向特定应用的集成，每个数据库针对特定应用，彼此独立。数据仓库中的数据面向企业级的分析处理，已经实现了数据的集成，从而消除了数据不一致性。与操作型数据库相比，数据仓库具有显著的集成优势。

架构：- ETL 工具- 元数据库（存储库）及元数据管理- 数据访问和分析工具

从决策支持角度阐述数据仓库的设计、建造与管理全流程，涉及数据粒度、分割、元数据管理、外部数据处理等核心技术，适用于数据仓库相关从业人员及信息系统相关师生

数据仓库构建指南 本指南深入探讨数据仓库构建的各个方面，涵盖以下关键领域： 数据仓库: 阐述数据仓库的概念、优势和常见架构，并提供选型建议。 数据建模: 介绍常用的数据仓库模型，例如星型模型和雪花模型，并解释如何根据业务需求选择合适的模型。 数据挖掘: 探讨数据挖掘技术在数据仓库中的应用，例如客户行为分析、预测性维护和欺诈检测，并提供案例分析。 工具和技术 指南中还将介绍与数据仓库构建相关的常用工具和技术，例如： ETL 工具: 比较不同 ETL 工具的功能和优劣，帮助您选择合适的工具进行数据抽取、转换和加载。 数据库技术: 讲解关系型数据库和 NoSQL 数据库在数据仓库中的应用场景，并提供性能优化建议。 数据可视化: 介绍如何使用数据可视化工具，将数据仓库中的数据转化为直观的图表和报告，帮助用户更好地理解数据。