数据库与数据仓库 (数据仓库 设计规范)
数据库房与数据库的主要差异有
首要咱们来了解数据库房和数据库别离是什么：
1、数据库:是一种逻辑概念，用来寄存数据的库房，经过数据库软件来完成。数据库由许多表组成，表是二维的，一张表里边有许多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维体现多维的联系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据库房：是数据库概念的晋级。从逻辑上了解，数据库和数据库房没有差异，都是经过数据库软件完成寄存数据的当地，只不过从数据量来说，数据库房要比数据库更庞大德多。数据库房主要用于数据发掘和数据剖析，辅佐领导做决议计划；
差异主要总结为以下几点：
1.数据库只寄存在当时值，数据库房寄存前史值；
2.数据库内数据是动态改变的，只需有业务发作，数据就会被更新，而数据库房则是静态的前史数据，只能定时增加、改写；
3.数据库中的数据结构比较杂乱，有各种结构以合适业务处理体系的需求，而数据库房中的数据结构则相对简略；
4.数据库中数据拜访频率较高，但拜访量较少，而数据库房的拜访频率低但拜访量却很高；
5.数据库中数据的方针是面向业务处理人员的，为业务处理人员供给信息处理的支撑，而数据库房则是面向高层办理人员的，为其供给决议计划支撑；
6.数据库在拜访数据时要求呼应速度快，其呼应时刻一般在几秒内，而数据库房的呼应时刻则可长达数几小时
数据库与数据库房的实质不同是什么？
数据库与数据库房的实质不同如下：
1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据库房其实是相同的或许及其类似的，都是经过某个数据库软件，根据某种数据模型来安排、办理数据。可是，数据库一般更重视业务买卖处理（OLTP），而数据库房更重视数据剖析层面（OLAP），由此发作的数据库模型上也会有很大的差异。
2、数据库一般寻求买卖的速度，买卖完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵照范式模型（1NF，2NF，3NF等），然后尽可能削减数据冗余，确保引证完整性；而数据库房着重数据剖析的功率，杂乱查询的速度，数据之间的相关性剖析，所以在数据库模型上，数据库房喜爱运用多维模型，然后进步数据剖析的功率。
3、产品完成层面：数据库和数据库房软件是有些不同的，数据库一般运用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据库房倾向运用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。
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传统数据库和数据库房的差异简而言之，数据库是面向业务的规划，数据库房是面向主题规划的。
数据库一般存储在线买卖数据，数据库房存储的一般是前史数据。
数据库规划是尽量防止冗余，一般选用契合范式的规矩来规划，数据库房在规划是有意引进冗余，选用反范式的方法来规划。
数据库是为捕获数据而规划，数据库房是为剖析数据而规划，它的两个底子的元素是维表和现实表。维是看问题的视点，比方时刻，部分，维表放的便是这些东西的界说，现实表里放着要查询的数据，一起有维的ID。
单从概念上讲，有些不流畅。任何技能都是为使用服务的，结合使用能够很简略地了解。以银行业务为例。数据库是业务体系的数据渠道，客户在银行做的每笔买卖都会写入数据库，被记录下来，这儿，能够简略地了解为用数据库记帐。数据库房是剖析体系的数据渠道，它从业务体系获取数据，并做汇总、加工，为决议计划者供给决议计划的根据。比方，某银行某分行一个月发作多少买卖，该分行当时存款余额是多少。假如存款又多，消费买卖又多，那么该区域就有必要建立ATM了。
明显，银行的买卖量是巨大的，一般以百万乃至千万次来核算。业务体系是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需求几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时刻的数据。而剖析体系是过后的，它要供给重视时刻段内一切的有用数据。这些数据是海量的，汇总核算起来也要慢一些，可是，只需能够供给有用的剖析数据就到达意图了。
数据库房，是在数据库现已许多存在的情况下，为了进一步发掘数据资源、为了决议计划需求而发作的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据库房与传统数据库比较，有哪些不同呢?让咱们先看看W.H.Inmon关于数据库房的界说:面向主题的、集成的、与时刻相关且不可修正的数据调集。
“面向主题的”:传统数据库主要是为使用程序进行数据处理，未必依照同一主题存储数据;数据库房侧重于数据剖析作业，是依照主题存储的。这一点，类似于传统农贸商场与超市的差异—商场里边，白菜、萝卜、香菜会在一个货摊上，假如它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也便是说，商场里的菜(数据)是依照小贩(使用程序)归堆(存储)的，超市里边则是依照菜的类型(同主题)归堆的。
“与时刻相关”:数据库保存信息的时分，并不着重必定有时刻信息。数据库房则不同，出于决议计划的需求，数据库房中的数据都要标明时刻特点。决议计划中，时刻特点很重要。相同都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这关于决议计划者含义是不同的。
“不可修正”:数据库房中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据库房反映的是前史信息，并不是许多数据库处理的那种日常业务数据(有的数据库例如电信计费数据库乃至处理实时信息)。因而，数据库房中的数据是很少或底子不修正的;当然，向数据库房增加数据是答应的。
数据库房的呈现，并不是要替代数据库。现在，大部分数据库房仍是用联系数据库办理体系来办理的。能够说，数据库、数据库房相得益彰、各有千秋。
弥补一下，数据库房的计划建造的意图，是为前端查询和剖析作为基础，因为有较大的冗余，所以需求的存储也较大。为了更好地为前端使用服务，数据库房必须有如下几点长处，否则是失利的数据库房计划。
1.功率满足高。客户要求的剖析数据一般分为日、周、月、季、年等，能够看出，日为周期的数据要求的功率最高，要求24小时乃至12小时内，客户能看到昨日的数据剖析。因为有的企业每日的数据量很大，规划欠好的数据库房常常会出问题，推迟1-3日才干给出数据，明显不可的。
2.数据质量。客户要看各种信息，肯定要精确的数据，但因为数据库房流程至少分为3步，2次ETL，杂乱的架构会更多层次，那么因为数据源有脏数据或许代码不谨慎，都能够导致数据失真，客户看到过错的信息就可能导致剖析出过错的决议计划，形成丢失，而不是效益。
3.扩展性。之所以有的大型数据库房体系架构规划杂乱，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不必太快花钱去重建数据库房体系，就能很安稳运转。主要体现在数据建模的合理性，数据库房计划中多出一些中间层，使海量数据流有满足的缓冲，不至于数据量大许多，就运转不起来了。
