数据仓库与数据库

传统数据库与数据仓库对比 | 比较项目 | 传统数据库 | 数据仓库 ||---|---|---|| 总体特征 | 围绕高效的事务处理 | 以提供决策为目标 || 存储内容 | 以当前数据为主 | 历史、存档、归纳 || 面向用户 | 普通业务处理人员 | 高级决策管理人员 || 功能目标 | 面向业务操作，注重实时 | 面向主题，注重分析汇总 || 情况 | 原始数据 | 多层次汇总，数据细节损失 || 数据结构 | 结构化程度高，适合运算 | 结构化程度适中 |

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。

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。

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。

数据仓库是企业信息技术中的重要组成部分，专门用于存储和管理大规模历史数据，以支持高效的数据分析和决策。清华大学出版的《数据仓库教程》由陈文伟教授撰写，系统介绍了数据仓库的核心理论、设计原则及实际应用。书中详细解释了数据仓库与在线事务处理系统的区别，强调了其在决策支持方面的重要性。涵盖了数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模（星型模型、雪花模型）、以及现代工具如云数据仓库和大数据处理框架对数据仓库的影响。此外，还探讨了性能优化策略和实际案例，帮助读者理解和应用所学内容。通过本书，读者能够全面掌握数据仓库的设计与实施，提升数据驱动决策的能力。