大家好要学数据仓库给点意见啊

geniuson 2003-10-27 09:50:58

赫赫第一次再这里发贴！

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mediafang2003 2003-12-16

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熟练工具的使用！

lumberjake 2003-10-28

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呵呵，那就随便说两句吧！
1、先学好数学阿！
2、从简单的入手，先用用microsoft Analysis Server，再用oracle或IBM的工具
3、实际动手练练！

文章背景：相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系：数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系数据库与数据仓库的区别与联系数据库与数据仓库基础概念：数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的

结构化数据场景：如订单管理、用户认证等需要强事务支持的业务非结构化/半结构化场景：如物联网设备日志、社交网络数据、实时推荐系统：基于传统关系型数据库（SQL Server）的云原生服务，支持ACID事务和复杂SQL查询Cosmos DB：全球分布式NoSQL数据库，支持多模型（文档、键值、图、宽列）和弹性扩展两者的架构设计哲学有何本质区别？数据建模和查询语言的差异如何影响开发体验？一致性、可用性、吞吐量的权衡模型如何选择？典型业务场景下的选型决策依据是什么？技术原理对比。

本文解析了Python项目中自动生成的database.db文件的作用和使用方法。该文件是SQLite数据库的默认存储文件，包含表结构、数据记录和索引等信息。文章详细介绍了SQLite的存储原理、查看和操作方法（命令行与可视化工具）、备份策略及常见问题解决方案，并强调数据库管理需严谨，避免数据丢失。掌握.db文件的特性能帮助开发者更高效地进行项目调试和数据库维护。

数据库和人工智能可以相互受益。一方面，人工智能可以使数据库更加智能（AI4DB）。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化人工智能模型（DB4AI）。例如，人工智能很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码和训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用人工智能模型的复杂性，加速人工智能算法，并在数据库内提供人工智能能力

数据库是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。 数据仓库是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大的多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助做决策。数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。用途上的不同决定了这两种架构的特点不同。各自特点数据库(Database)的特点

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