数据是任何软件应用程序或计算机程序的每一点。对于软件开发人员来说，了解后端系统中存在的技术是至关重要的。这些系统负责存储、组织和处理数据，以便用户及时查找和提取相关信息。它们有不同的尺寸和功能。不仅有各种数据库，还介绍了数据仓库技术。拥有正确的知识有助于选择满足用户需求所需的技术。

大多数普通人，有时甚至是专业人士都想知道:如果我已经有了数据库为什么我需要一个数据仓库？

我们必须理解这两个应用程序和它们的使用，只有这样我们才能明智地实现它们。数据库和数据仓库用于生成不同类型的信息，由两者生成的信息用于不同的目的。

考虑一个组织，它必须每天处理数十万个事务，并且必须存储已经发生的事务的历史。这样的组织绝对需要数据库和数据仓库。在这种情况下，了解哪些数据将为哪个系统处理是很重要的。

让我们进一步了解这两个系统。

数据库与数据仓库

数据库	数据仓库
支持操作流程，如存储、检索和可访问性	支持分析和性能报告
获取并维护数据的可访问性	探索数据
100年mb-gb	100年gb-tb
简短的转换查询	复杂的查询
当前数据	历史数据
事务发生时更新	按预定程序更新
通过单点事务优化了读写操作	优化了检索大型数据集，以聚合数据
ER的基础	星型花,雪花
面向应用的	面向主题的
数据被规范化，没有数据复制	数据被非正规化并存储在一个简单的结构中
原始和高度详细。	总结和巩固
在更新实时数据时观察数据的准确性。	确保大量的数据用于超时分析。
访问的数据数量更少	大量的数据被访问
例如OLTP、CSV、文本文件、excel电子表格和XML文件	例子是OLAP

为什么我们需要数据库?

简单地说，数据库就是以指定的方式收集相关元素的集合。它构成了应用程序的关键构建块。结构化信息以电子方式存储在计算机中，由数据库管理系统(DBMS)控制，并执行特定的任务，如存储、访问和检索。

数据库系统的主要任务是执行在线事务和查询处理。

数据库不负责分析数据。要从数据中生成模式或知识，数据库毫无帮助。它们只是帮助以一种易于访问和结构化的方式存储数据。一个数据库通常被限制为一个应用程序。

但是，OLTP和OLAP系统都以表、列、索引、键、视图和数据类型的形式存储和管理数据，并且都使用SQL来查询数据

它提供了数据的安全性及其访问控制，以及消除冗余的任务。数据库提供了多种技术来存储和检索数据，并作为一个有效的处理程序来平衡使用相同数据的多个应用程序的需求。

DBMS提供了完整性约束，以获得高度的保护，防止访问被禁止的数据，并确保对客户信息的100%机密性。它遵循ACID遵从性，这代表了原子性、一致性、隔离性和持久性。实体-关系模型用于部署数据库。系统故障直接关系到系统的前端，可能会导致混乱。

为什么我们需要一个数据仓库?

W.H. Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的知识集合，以支持管理的决策过程。数据仓库是数据库的顶层，它从数据库中获取(提取、转换和加载)数据并存储它们以供分析。然后对这些数据进行处理以获得其见解。

它与组织的运营数据库分开维护，旨在为信息处理和数据的历史分析提供一个平台。数据仓库是创建和使用数据仓库的过程。它们是通过集成多个异构数据源构建的。

这里的数据不需要操作更新，只需要加载和访问数据两种操作，数据以静态格式加载，不需要任何修改。数据仓库不包含最新的信息。它服务于来自不同源系统的数据之间的相关性。

数据仓库用于在线分析处理(OLAP)，它服务于知识工作者的决策和数据分析角色。通过排除对流程无用的数据，它提供了一个围绕特定主题的简单而简洁的视图。它用于提取重要的见解和简化业务流程，是业务智能中的一个重要元素。它使业务用户能够更快地访问与查询相关的数据，并提高数据的一致性和质量。

数据仓库在金融、电信、运输等各个领域都有应用。

作者

Shriya Upasani
麻省理工学院的世界和平大学