數據庫與數據倉庫的聯系與區別有哪些

這期內容當中小編將會給大家帶來有關數據庫與數據倉庫的聯系與區別有哪些，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

背景

接觸大數據兩年的時間里，數據倉庫這個詞頻繁出現在我的耳朵里，隨著知識的逐漸積累，對數據倉庫和數據庫也有了一個大概的了解。

概念

   數據庫（DB）

簡單來說，數據庫就是存儲數據的倉庫，主要有關系型數據庫和非關系型數據庫，這是一種邏輯上的概念。

   數據倉庫（DW）

從邏輯上來理解，和數據庫的概念一致，都是存儲數據的倉庫，只是數據倉庫的數據量更大。

數據倉庫的特點

• 數據倉庫是面向主題的

那么什么是主題呢，簡單來說，主題就是用戶在使用數據倉庫時所關心的方面。

• 數據倉庫時不支持修改的，這點好理解，數據倉庫不像數據庫，不支持update和delete操作。

• 數據倉庫的數據是隨時間的變化而變化的，這與上一條并不沖突，這個變化不是指update或是delete兒產生的變化，而是隨著時間的變化，不斷的增加新的內容，或是刪除舊的內容。

• 數據倉庫是多個異構數據源所集成的

數據倉庫存儲的一般是歷史數據

• 數據倉庫是弱事務的，因為數據倉庫存的是歷史數據，一般都讀（分析）數據場景。

• 數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

數據庫和數據倉庫的區別

數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。 數據庫和數據倉庫的區別本質上是OLTP與OLAP的區別

OLTP:聯機事務處理（On-Line Transaction Processing）是傳統的關系型數據庫的應用。

OLTP是面向用戶的、用于程序員的事務處理以及客戶的查詢處理。

OLTP系統強調數據庫內存效率，強調內存各種指標的命令率，強調綁定變量，強調并發操。用戶較為關心操作的響應時間、數據的安全性、完整性和并發的支持用戶數等問題。

OLTP系統的訪問由于要保證原子性，所以有事務機制和恢復機制。 主要用于數據抓取。

OLAP:聯機分析事務處理（On-Line Analytical Processing）

OLAP是面向市場的，用于知識工人（經理、主管和數據分析人員）的數據分析。

OLAP通常會集成多個異構數據源的數據，數量巨大。

是數據倉庫系統的主要應用，支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。

OLAP系統則強調數據分析，強調SQL執行市場，強調磁盤I/O，強調分區等。 主要用于數據分析。

OLAP系統一般存儲的是歷史數據，所以大部分都是只讀操作，不需要事務。

上述就是小編為大家分享的數據庫與數據倉庫的聯系與區別有哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。