探索数据世界：维度数据库有哪些选择？(维度数据库有哪些)

在当今数据驱动的时代，数据处理和存储变得越来越重要。许多公司和组织在处理大量数据时需要使用维度数据库。这种数据库支持复杂的数据结构以及高效的数据查询和检索，适用于具有较高数据量和复杂关系的应用程序。本文将介绍维度数据库的基础知识，并讨论几个常见的维度数据库。

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维度数据库的概念和基础知识

维度数据库是一种复杂的数据库类型，旨在存储和处理具有多维度和多层次组织的数据。这种数据库可以处理来自不同来源的数据，其中每个数据项都可以通过多个维度进行分类和组织。例如，一个销售数据可能包括时间、地点、产品、客户等多个维度，这些维度可以组合在一起以提供有意义的数据查询和分析。

维度数据库的基本组成部分是维度表和事实表。维度表包含数据的所有维度，而事实表包含数据的度量或数量，如总销售额、销售量等。在这两种表之间，可以使用外键建立联系以表示数据维度和事实之间的关系。维度模型帮助创建一个易于使用的数据仓库，使数据分析更加方便和可靠。

常见的维度数据库

1. Oracle OLAP

Oracle OLAP是一种基于多维度和多层次结构的数据库，适用于复杂的企业级应用程序。它可以处理大量数据并提供高效的查询、分析和报告功能。此外，Oracle OLAP还支持对多个数据源进行连接和分析。

2. Microsoft SQL Server Analysis Services

Microsoft SQL Server Analysis Services是一种针对Microsoft SQL Server的维度数据库。它使用多维度数据模型来存储和分析大量数据，并提供丰富的数据分析和可视化功能。Microsoft SQL Server Analysis Services还支持分析基础设施（BI）应用程序，如数据挖掘、报告和分析。

3. IBM DB2

IBM DB2是一种高性能的维度数据库，支持大型企业应用程序。它使用并行处理技术来处理大量数据，并支持实时数据分析和报告功能。IBM DB2还具有灵活的数据管理功能和强大的安全性和可靠性。

4. SAP NetWeaver Business Warehouse

SAP NetWeaver Business Warehouse是一种集成BI和数据分析功能的维度数据库。它支持多个数据源的连接，并提供多维度数据模型以及基于Web的数据分析和报告功能。此外，SAP NetWeaver Business Warehouse还支持大型企业数据仓库的管理和维护工作。

结论

数据世界变得越来越复杂，我们需要强大的数据库来处理和存储大量数据。维度数据库是一种高效的数据库类型，适用于具有多种维度和层次结构的数据应用程序。在许多企业和组织中，Oracle OLAP、Microsoft SQL Server Analysis Services、IBM DB2和SAP NetWeaver Business Warehouse是常见的维度数据库选择。通过选择正确的数据库，组织可以更好地管理和分析复杂的数据，并帮助做出更加准确和有效的商业决策。

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数据仓库和多维数据库的区别在哪里

数据仓库，简称为DW（Data Warehouse的缩写），是一个很大的数据存储，通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。

数据仓斗蠢库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

多维数据库由一个基本维度（它表示没有应用任何读取端隐私策略的数据库）和许多用户维度（它们是数据库的转换副本）组成。

为了获得良好的查空携陪询性能，我们希望预先计算每个用户的Universe。如果我们天真地那样做，我们最终会有很多领域需要存储和维护，而存储需求本身将是令人望而却步的。

一个空间和计算效率高的多维数据库显然不能将所有用户维度全部实现，必须支持对用户维度的高性能增量更新。因此，它需要支持高性能更新的部分具体化视图。最近的研究提供了这个丢失的密钥原语。具体来说，可伸缩的并行流数据流计算系统现在支持部分有状态和动态变化的数据流。这些想法使得建立一个高效的多元维度数据库成为可能。

因此，我们将基础维度中的数据库表作为数据流的根顶点，并且随着基础维度的更新，记录将通过流移动到用户维度中。当数据流图中的边跨越通用边界时，将插入任何必要的数据流运算符以强制执行所需的隐私策略。所有适用的策略都应用于转换到给定用户群的每个边缘，因此无论数据通过哪个路径到达该边缘，我们都知道策略将被强制执行。

我们可以动态地构建数据流图，在之一次执行查询时为用户范围扩展流。隐察通过在两个维度之间共享计算和缓存数据，可以减少基本更新所需的计算量。将其实现为一个联合的部分状态数据流是安全地执行此操作的关键。

通过将所有用户的查询作为一个联合数据流进行推理，系统可以检测到这样的共享：当存在相同的数据流路径时，它们可以合并。

逻辑上不同但功能上等价的数据流顶点也可以共享一个公共的后备存储。在给定的维度中，任何到达这样一个顶点的记录都意味着维度可以访问它，因此系统可以安全地公开共享副本。

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