数据库、数据仓库和数据湖之间的区别主要有以下几点: 数据类型和用途:数据库通常用于存储和管理特定类型的应用程序数据,而数据仓库用于支持企业决策分析,数据湖则用于支持大数据分析和机器学习应用程序。 数据质量:数据库和数据仓库中的数据通常需要经过清洗、整合和转换,以确保数据质量,而数据湖中的数据则保留了原始数据...
1、数据库是面向事务设计的;数据仓库是面向主题设计的 2、数据库一般存储的是在线交易数据,有很高的事务要求;数据仓库存的是历史数据 3、数据库设计采用范式设计,尽量避免冗余;数据仓库采用反范式设计,有意引入冗余 数据库三大范式( 一、列的原子性:列不可再分; 二、属性完全依赖于主键:每个实例或行唯一区分; 三...
事实上，很多人在看到数据仓库的第一眼，就把数据仓库当成了数据库。当然这也很正常，毕竟从名字来看这两者确实区别不大，真正区分两者的是定位、作用等更深一层的东西。不过在这里还是先解释数据仓库的概念，不同之处后边会进行详细讲解。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化但信息本身相对稳定的数据集合...
数据仓库中,数据存储的结构与其定义的schema是强匹配的,也就是先建模再使用,简单点说,数据仓库就像是一个大型图书馆,里面的数据需要按照规范放好,你可以按照类别找到想要的信息,存储在仓库中都是结构化数据,可以直接消费。 而数据湖存储其中的数据不需要满足特定的schema,数据湖也不会尝试去将特定的schema施行其上,...
数据库、数据仓库和数据湖是三种不同的数据存储和管理概念,它们在数据处理和分析方面有不同的适用场景和特点。 数据库(Database): 数据库是用于存储结构化数据的集合,它采用表格形式组织数据,使用预定义的模式和模型来定义数据的结构和关系。数据库管理系统(DBMS)用于管理数据库,并提供对数据的增删改查操作。
二、数据库→数据仓库 1. 例子 随着企业的发展,线上的业务系统随着业务进行会源源不断的产生数据,一般这些数据会存储在我们企业的业务数据库中,也就是上面讲到的关系型数据库,当然不同的企业使用的数据库可能不尽相同例如上述的Oracle,Microsoft SQL Sever,MySQL等,但是底层的技术逻辑都大同小异,这些业务数据库支撑...
区别: 数据结构和模型:数据库使用结构化数据模型,通过表格和关系来组织和管理数据。数据仓库采用维度建模和多维数据模型,以支持复杂的分析查询。数据湖则是一种无模式的存储,可以容纳结构化、半结构化和非结构化的原始数据。 数据处理方式:数据库是事务性的,支持实时的交易处理。数据仓库则是面向分析的,用于支持复杂查...
我们经常听到别人谈论数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的相关概念,它们都与数据有关系,但它们之间又有什么区别,下面我们将围绕数据仓库、数据平台、数据湖和数据中台的概念、架构、使用场景进行介绍。 一、数据仓库 1. 数据仓库概念 数据仓库由比尔·恩门(Bill Inmon,数据仓库之父)于1990年提出,主要功能是将企业...
一、数据湖 上文通过有序性与开放性分别对数据仓库与数据湖进行描述并对比,现在我们来详细地了解一下数据湖。 1. 数据湖的起源 数据湖主要是为了解决存储全域原始数据,其名称中的“湖”字将数据湖的含义表现得淋漓尽致。像企业的生产数据(非结构化数据与结构化数据)、业务历史数据、临时数据,诸如IOT设备,移动应用...