数据仓库和数据库有什么不同?

[claider]

这个问题很菜,不好意思打搅大家了

[Tommy Chang]

数据仓库跟传统数据库交易系统在用法和逻辑模型有非常大的不同。


:)

[MacroStrong]

目的不同，应用范围不同，对数据量的大小也不同

[Tommy Chang]

数据量不一定会差很远，因为数据仓库中虽然历史数据很多，但是通常不会保存所有的明细数据，而是大量的聚合结果。

:)

[alphapaopao]

up

我也想学学

[dragonerfish]

个人理解：
数据仓库是以数据库为基础，并进行更深一步的数据挖掘，提供更多的信息。

[lyllirui]

什么多维数据啊，什么oltp、olap啊，总之概念一大堆！！！！！！

[Tommy Chang]

如果讲究历史的话，数据仓库并不是根据数据挖掘的需求而产生的，只是有了数据仓库之后，人们发现这种模型对于data mining有许多帮助而已。

:)

[wolfboy]

数据库是实时数据
数据仓库是数据库历史记录的分析

[claider]

有点知道了

[claider]

哦，有意思
大家尽情发言

[jackeych]

数据仓库不是一种产品，而是一个过程。

[Tommy Chang]

数据仓库本身只是一个逻辑的容器，本身结构上有一些特点，而其上的应用通常是分析、挖掘...，而分析再具体点就是钻取、旋转、切片、查询、分区、假设（What-if）等

:)

[playmud]

数据仓库一般应用于数据比较稳定,数据量比较大,而又需要经常超找某些纪录的地方.
如果数据经常变化,则使用数据仓库不好.因为据说数据仓库的搜索和数据库不同,
数据库是一维搜索,好像应该是这样,而数据仓库呢,好像可以多维搜索,因为他的结构
不同于我们常见的数据库,举例来说,一个数据仓库主要纪录某年某月有什么事情发生,
她可以一维是年份,一维是月份,搜索的时候定位到交点,这样数据量大了以后就速度
就回比数据库高很多.以上是在下的理解,请各位大虾指教!

[Tommy Chang]

呵呵，oracle express, ibm olap server(hyperion essbase)、SAP的BW都是典型多维的概念。

:)

单提数据仓库通常是指数据仓库引擎的，不是说一个传统数据库所能做的，例如没人会用informix 7,oracle 7,sql server 6等这些东西来做数据仓库一样。针对数据仓库的模型，必须提供相应的优化机制，否则根本不是可用的系统，像star join这种功能，传统数据库很慢的。

[antian]

可是象ESSBASE那一类的东西不是数据仓库服务，而应该是为OLAP的服务提供的一种存储结构了（我的理解，不知是否正确）。
我感觉整个流程应该是从业务数据库，到一个存放结果数据的数据库（通常已经是多维模型的结构了），然后再到为OLAP或者数据挖掘提供数据的一种存储空间（不知道该怎么称呼，里面其实应该都已经不是表的方式了），最后才是通过前端展示工具体现出来。
刚接触不久，可能不是很正确，请多多指教。

[antian]

大部分的数据仓库解决方案中提供的数据仓库实质上讲都是关系型的数据库，只是其结构上可能和关系型数据库有少许差别（或者没有，象IBM的其实还是用的DB2的数据库）。
数据仓库其实不能称为产品，而是从头至尾的一系列的一种解决方案，包括了从业务数据库中取得数据，将数据进行抽取，转换，聚合等等操作，把形成的聚合度很强的数据结果放在数据仓库中，然后通过OLAP或者数据挖掘进行分析