数据仓库产生于数据库基础中的操作型处理(也称事务处理):这是对数据库联机的日常操作,通常涉及对一个或一组记录的查询和修改。其特点在于快速响应用户请求,对数据的安全性、完整性以及事务吞吐量要求极高。另一方面,数据仓库还涉及分析型处理:主要是对海量历史数据进行查询和分析,操作通常非常复杂,需要访问大量数据。数据仓库技术则是为构建新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。
数据库基础中的数据仓库产生
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数据仓库基础知识
数据仓库是一种特殊设计的数据库系统,主要用于支持企业决策分析和业务智能。数据仓库面向主题,按业务领域需求组织数据,如销售、人力资源或财务,每个主题区域包含与该主题相关的所有详细数据,提供全面视角分析业务情况。数据仓库是集成的,整合了企业内部多个分散的事务处理数据库的数据,通过ETL过程解决数据一致性和重复性问题,确保数据质量和准确性。数据仓库中的数据通常是只读的,侧重于OLAP,用户通过查询工具访问数据获取历史分析结果。由于数据不被频繁更新,管理系统相对简单,不需处理并发控制。数据仓库的数据随时间变化,定期接收新数据并删除过期数据,许多数据按时间分段,便于趋势分析和历史比较。数据仓库发展历程包括简单报表阶段、数据集市阶段和集中全面的分析平台阶段,支持跨部门决策。理解数据仓库的基本概念和特点,对于构建和优化数据仓库系统,提升企业决策效率至关重要。数据仓库不仅存储历史数据,通过整合和分析数据,为企业提供有价值的洞见,促进业务发展和优化。
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标准报表:针对常规数据分析需求,提供稳定的报表输出。
即席查询分析:为用户提供灵活、实时的查询分析功能,支持即时决策。
复杂分析:通过深度分析工具,帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。
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