如何选择合适的数据库来构建数据仓库？ (数据仓库的数据库选择)

随着大数据时代的到来，企业在经营决策、市场营销、客户管理等方面越来越依赖于数据分析，而数据仓库便成为了存储、处理和管理数据的关键系统之一。而要构建一个高效、稳定的数据仓库，选择合适的数据库则成为了至关重要的一步。本文将从几个方面介绍如何选择合适的数据库来构建数据仓库。

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一、考虑数据类型及规模

不同的数据仓库有不同的数据类型和数据量，因此需要选择适合的数据库来支持。例如，关系型数据库（如Oracle、SQL Server等）更适合事务处理型应用，而非关系型数据库（如MongoDB、Couchbase等）则更适合大数据型应用。同时，在数据存储方面，不同类型的数据库也有其不同的优势和劣势。例如，关系型数据库往往拥有更好的数据一致性和可靠性，而非关系型数据库则更适合需要快速查询和处理的场景。

二、考虑系统性能和稳定性

在构建数据仓库时，系统性能和稳定性是不可或缺的因素。因此，在选择数据库时需要考虑其性能和稳定性。例如，如果需要进行高速查询和处理，那么选择具有高速查询和处理性能的数据库（如NoSQL数据库）则是更好的选择。如果需要具有更高的数据可靠性和安全性，那么选择关系型数据库则是更合适的选择。

三、考虑数据分析要求

不同的数据仓库有不同的分析要求，因此需要选择适合的数据库来支持。例如，如果需要进行实时数据分析，那么选择支持实时数据分析的数据库（如Apache Spark、Hadoop等）则是更好的选择。如果需要进行大规模数据分析，那么选择支持分布式计算的数据库（如Hadoop、Spark、MongoDB等）则更合适。

四、考虑技术成本和维护成本

选择合适的数据库不仅需要考虑功能和性能，还需考虑技术成本和维护成本。例如，如果企业的技术团队熟练掌握SQL和关系型数据库，那么选择关系型数据库则更好，因为其技术成本和维护成本相对较低。如果需要更高的处理性能和更复杂的分析要求，那么选择非关系型数据库则更好，但其技术成本和维护成本则相对较高。

综上所述，选择合适的数据库来构建数据仓库是至关重要的一步。在选择数据库时需要考虑数据类型、规模、系统性能和稳定性、数据分析要求以及技术成本和维护成本等因素。只有选择了适合企业业务的数据库，才能够构建出高效、稳定的数据仓库，从而更好地支持企业数据分析和决策。

相关问题拓展阅读：

• 数据仓库有哪些？
• 数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.?
• 在建立ORACLE数据库时，选择“事务处理”模板与选用“数据仓库”模板的区别

数据仓库有哪些？

数据仓库主流的有两种架构inmon和kimball,两种架构对应着维度建模和范式建模。

数据仓库

，英文名称为 Data Warehouse，可简写为 DW 或 DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的

结构化数据

环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于 1990 年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如

联机分析处理

(OLAP)、

数据挖掘

(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的

数据

，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题与进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作性信息系统相关。

2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；

数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去誉高某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；

4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好地满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。

5、汇总的。操作性数据映射成决策可用的格式。

6、大容量。

时间序列

数据通常都非常大。

7、非规范化的。Dw 数据可以逗神是而且经常是冗余的。

8、

元数据

。将描述数据的数据保存起来。

9、数据源。数据来自内部的山虚亏和外部的非集成操作系统。

数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.?

数据仓库概念:

英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

数据仓库本身并不“生产”任何数卖正据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。

首先我们来了解数据仓库和数据库分别是什么：

1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数和配迅据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。

2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；

区别主要总结为以下几点：

1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加唤此、刷新；

3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

什么是数据仓库

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家 W.H.Inmon 在其著作《 Building the Data Warehouse 》一书中给予如下描述：数据仓库（ Data Warehouse ）是一个面向主题的（ Subject Oriented ）、集成的（ Integrate ）、相对稳定的（ Non-Volatile ）、反映历史变化（ Time Variant ）的数据，用于支持管理决策。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。

数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。

数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：

基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来或洞装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂行举，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。

那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。

宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。

数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。

数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫 OLTP 数据库（用于业务处理），这种数据库叫 OLAP 数据库（用于业务分析）。

数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的：

公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。

数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就 100G 以上。

数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。

数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓 “ETL” 过程）

数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如 5 年，用来分析。（所谓 “ODS” 数据）

数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓 “ 事实表 ” 、 “ 维度表 ” ）。

数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓 “BI” 工具）。这些工具能够达到几年前所谓 DSS （决策分析）的效果。

数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与 CRM 系统粘点边。

总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。

牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。

数据仓库可以说是决策支持系统，能帮助老板了解企业的整体全貌，看档团碧到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到更具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的更好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。

沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（ Business Intelligence ，简称ＢＩ）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是 25 岁到 35 岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。

数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

数据仓库 (DATA WAREHOUSE/DATA MART) 的另一重要概念是数据从不同的数据库 (DATABASES) 里调出经过 ETL 工具 ( 如 POWERCENTRE ， DECISIONSTREAM, SQL SERVER 2023 DTS, SQL SERVER 2023 SSIS) 过程进行清理，确证，整合并设计成多维 (dimensional framework) 。 以保证数据的正确、准确、完整 , 这是非常重要的一点。

我们现在的项目稳定运行了 6 年多，一直自己开发，最近慢慢开始使用 datastage 。很多大型项目之所以用工具，是因为工具的本身的特点是开发快，效率相对还可以，让你更好地有精力用在业务、数据库的优化以及数据测试上，和数据质量本身并没有关系。

而数据质量关系最密切的还是从设计（架构、模型等）、业务关系的理解、项目管理（含和客户的交流，以及遵从开发流程和测试流程）等一系列项目工程的过程。这也是为什么很多项目使用了 ETL 工具，但是数据质量还是提高不大的主要原因。

数据仓库的作用重在数据的集中管理。集中管理的最终目的是为了分析，预测。

所谓的 ETL 。不过是数据仓库的构建的一个必须过程。数据的抽取转换与装载，都是为了集中管理所做的基础工作，这些数据与动作的描述，都会有有响应的元数据进行描述。

在数据仓库建模的过程，我们一般都是采用多维模型，如星形，雪花型等等，这样做更大的特点就是效率高，数据的冗余度低。所以，把 OLAP 与数据仓库混为一谈我认为是片面的解释。

我们也可以选择业务逻辑模型建立数据仓库，这是很早以前的做法了，特点就是效率不高，数据的冗余度高，但他能实现非常难以表达的业务逻辑设计。

基于数据仓库最重要的是分析与预测，我认为，历史现在将来是数据仓库的精华。。

基于数据仓库的 DM ， OLAP 都是为了分析与预测。为了让使用企业单位更好的把握现在，预测将来，因此他最实效的说法我认为是给决策者与管理者进行决策管理提供分析与预测的依据。

另外，数据仓库还会起到历史数据分类归档的目的（就像图书馆一样），届时可以通过检索条件方便的查询历史信息；而同类信息在 OLTP 中早已被更新了。

至于它的分析功能，就象气象考古研究工作，在不同深度的冰川中保存着当时的气象信息，否则拿什么预测气候变化趋势呢！

不过，要有相当的管理及技术储备以及管理层的强力支持才可以。先有需求，并具备了必要条件才可上马，否则您的数据仓库将不是超市而是个垃圾堆， “garbage in ， then garbage out” ！

所以，我认为是企业信息化建设及科学管理水平的提高催生了数据仓库的必然产生，不要赶时髦，炒概念，关键还是冷静分析自己企业的现实状况是否到了必须部署数据仓库的阶段了！

至于如何说服管理者，则需要您的努力了，不要站在您技术人员的立场阐述问题， CEO 对技术问题不感兴趣，站在他们的角度考虑问题，回答诸如 “ 我们投入如此大的资金、人力，同时面对升级系统的巨大风险，目的何在？ ” 记住， CEO 和 CFO （甚至包括 CIO ）是更希望用数字说话的，您分析一下公司的管理决策流程，就可以向他们提出很有价值的决策支持报表，而部门经理（或类似人员）每季度也不必头大的制作相关分析报表了，节省的精力可以做更多有价值的事情，这就是企业人力资源利用率的巨大提升，可以节省多少银子，恐怕 CEO 不会用你提示了吧！

7.理解数据仓库的含义，数据仓库和数据库的区别。

答：含义数据仓库是一个面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据，他可以支持企业或组织的决策分析首段山处理。

区别：1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定燃坦期添加、刷新；

.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

.数据库中数据的目标是面向者中业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

在建立ORACLE数据库时，选择“事务处理”模板与选用“数据仓库”模板的区别

事物处理型:经常反基返馈给客户信息,处理大容量或超大容量的数据.

数据仓库型:主要频繁处理小型数据库,只是进搏逗饥行指亮一些查询等操作.

首先你嘚理解仓库和事务性数据库侧重点的不同。

细节方面我就举一个例子吧 事务处理锁级会在每一行每一个字段数据，而仓库型只要卖段表级锁就足够中好誉了。袜郑

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