数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？
一、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
二、数据仓库 大数据库
数据仓库和大数据库的重要性
在当今信息爆炸的时代，数据是任何企业成功的关键。随着企业规模和复杂性的增长，数据量也随之急剧增加。为了更好地管理、分析和利用这些海量的数据，数据仓库和大数据库变得愈发重要。
数据仓库是什么
数据仓库是指用于集中存储企业各类数据的数据库系统，是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库不仅可以存储结构化数据，还可以存储半结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据支持。
大数据库的特点
大数据库是指数据量超大、访问并发度高的数据库系统。大数据库具有高可用性、高扩展性、高性能和高安全性等特点，能够支撑企业的关键业务系统。
数据仓库和大数据库的关系
数据仓库和大数据库在企业信息化建设中扮演着重要角色。数据仓库作为数据集中存储的枢纽，负责数据的汇总、清洗、转换和加载，为决策支持系统提供数据基础。而大数据库则是数据仓库的基石，负责数据的存储和管理，保证数据的安全性和高可用性。
数据仓库和大数据库的优势
数据仓库和大数据库的结合能够为企业带来诸多优势。首先，能够实现数据的统一管理和共享，避免数据的重复存储和不一致性。其次，能够提供更加高效的数据分析和查询能力，帮助企业更好地发现数据中的规律和价值。最后，能够为企业决策提供可靠的数据支持，降低决策风险，促进企业发展。
数据仓库和大数据库的挑战
然而，要实现数据仓库和大数据库的优势并不容易，也面临着诸多挑战。首先，数据质量是数据仓库建设的关键，如何确保数据的准确性和完整性是一个难点。其次，数据安全和隐私保护是大数据库管理的重要问题，需要合理的数据权限控制和加密技术来保障数据的安全。再者，数据仓库和大数据库的维护和优化也需要专业的技术团队和有效的管理机制。
未来发展趋势
随着大数据、人工智能等技术的发展，数据仓库和大数据库也将迎来新的发展机遇和挑战。未来，数据仓库和大数据库将更加智能化、自动化，能够更好地满足企业对数据处理和分析的需求。同时，数据安全和隐私保护将成为更加重要的议题，数据仓库和大数据库管理将更加注重数据的合规性和可追溯性。
结语
数据仓库和大数据库作为企业信息化建设的核心基础设施，对企业的发展至关重要。只有不断提升数据管理和分析能力，才能更好地把握信息化时代的机遇，实现企业的可持续发展。
三、数据仓库和数据库的区别？
打个比方来说
你去银行存钱，你1月存了1w，二月取了5k，三月存了2w。
这样，数据库里面会显示你账户余额是2.5w。数据仓库会把你的历史记录下来并分析。
差不多这个意思，数据库的作用是存取数据。仓库的作用在于分析报告。
这样你再结合看百科
四、数据库和数据仓库的的区别？
数据仓库和数据库有以下区别：一、概念和定义不同；二、数据类型和结构不同；三、数据处理和查询方式不同；四、数据存储和性能优化不同；五、数据用途和目标不同。数据仓库和数据库作为数据管理的两个核心概念，在实践中扮演着不同的角色。深入了解两者的区别，可以帮助大家更加有效地管理和利用数据资源。
一、概念和定义不同
数据库是一个用于存储、管理和组织结构化数据的系统。它通常由一组相关的表组成，这些表之间通过键和关系建立联系，以便有效地查询和检索数据。数据库主要用于支持事务处理系统和在线事务处理（OLTP）应用，例如电子商务和银行交易。
数据仓库是一个面向主题的集中式数据存储库，用于支持企业决策制定和分析。它是从多个异构数据源中提取、转换和加载数据的过程，并通过专门的数据模型进行组织和管理。数据仓库旨在提供决策支持系统（DSS）和在线分析处理（OLAP）应用，以支持高级分析、数据挖掘和业务智能。
二、数据类型和结构不同
数据库主要用于存储结构化数据。结构化数据是按照预定义的模式和格式进行组织的数据，例如表格、行和列。数据库使用SQL（结构化查询语言）来管理和查询数据。它适用于处理实时交易和日常业务操作的数据。
数据仓库可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。半结构化数据包括XML文档、JSON对象等，而非结构化数据包括图像、音频、视频等。数据仓库使用ETL（抽取、转换和加载）过程将这些不同类型的数据转化为统一的格式和结构，以便进行高级分析和查询。
三、数据处理和查询方式不同
数据库主要用于支持事务处理和快速的实时查询。它使用索引和优化技术来加快查询速度，并且能够快速响应实时的数据操作。数据库适用于需要频繁更新和查询数据的应用，如在线交易处理系统。
数据仓库更注重复杂的分析和查询。它采用多维数据模型，例如星型或雪花型模型，以支持复杂的OLAP查询。数据仓库的查询通常涉及大量的数据，因此需要进行预计算和聚合，以提高查询性能。数据仓库适用于需要进行大规模数据分析和业务智能的应用。
四、数据存储和性能优化不同
数据库使用基于磁盘的存储和索引技术来管理数据。它通常采用规范化的数据模型，以减少数据冗余和保持数据一致性。数据库可以根据需求进行性能优化，例如创建索引、使用缓存和查询优化等。
数据仓库使用基于磁盘和内存的混合存储技术来处理大规模数据。它通常采用反规范化的数据模型，以提高查询性能和快速数据检索。数据仓库还使用分区和分片等技术来实现数据的水平扩展和并行处理，以支持高吞吐量和并发查询。
五、数据用途和目标不同
数据库主要用于支持业务操作和事务处理。它旨在提供实时的数据更新和查询，以支持日常业务的进行。数据库的目标是确保数据的完整性、一致性和可用性，并提供高效的事务处理能力。
数据仓库旨在支持决策制定和业务分析。它提供历史数据的存储和分析，以帮助企业理解业务趋势、挖掘潜在机会和制定战略决策。数据仓库的目标是提供准确、一致和可信赖的数据，以支持企业层面的决策和战略规划。
综合上文所述，数据仓库和数据库在设计和用途上存在明显的区别。数据库主要用于支持事务处理和实时查询，处理结构化数据，重点在于数据的快速更新和查询；而数据仓库则注重复杂的分析和查询，处理结构化、半结构化和非结构化数据，重点在于提供历史数据的存储和分析，以支持决策制定和业务智能。理解并正确应用这些概念，对于有效地管理和利用数据具有重要意义
五、数据仓库本质上还是数据库？
不是，它们的区别很大，数据库与数据仓库的本质差别如下：
1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。
2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。
六、数据仓库跟数据库有什么异同点？
oracle数据仓库本质上是依赖于关系型数据库来实现了OLAP的，所以ORACLE数据仓库中在建模中会使用星型模型来实现
teradata的话，其实是依赖于teradata的硬件设备来实现，所以它的数据仓库在设计上就不需要设计成星型模型的
设计成星型模型的话，会有数据冗余，但是查询快，而teradata直接有穿透功能，所以就没有必要设计成星型模型了
七、数据仓库的含义是什么？数据仓库和数据库的区别是什么？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
八、Access数据库和数据仓库的主要区别？
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
九、数据库与数据仓库岗位职责
数据库与数据仓库岗位职责
在现代信息技术快速发展的时代，数据库与数据仓库的重要性越来越被企业所重视。作为一个数据库与数据仓库专业人士，了解并承担相关的职责和责任是必不可少的。
数据库与数据仓库岗位的职责范围非常广泛，下面将从数据库管理、数据仓库设计与维护以及数据安全方面进行详细介绍。
数据库管理
数据库管理员（DBA）是数据库与数据仓库团队中的核心角色之一。他们负责数据的组织、存储和管理，以确保数据的可靠性和高效性。
数据库管理员的职责包括但不限于：
- 规划、设计和实施数据库系统，确保系统能够满足业务需求
- 监控和优化数据库性能，提高系统的响应速度和可靠性
- 制定并执行数据库备份和恢复策略，保证数据的安全性和完整性
- 处理数据库故障和问题，并提供技术支持和解决方案
- 管理用户权限和访问控制，保护数据的机密性
数据仓库设计与维护
数据仓库（Data Warehouse）是企业中用于存储和分析大量历史数据的重要组成部分。设计和维护一个高效可靠的数据仓库对企业的决策和发展至关重要。
数据仓库设计与维护的职责包括但不限于：
- 与业务团队紧密合作，了解业务需求，设计和优化数据仓库模型
- 构建ETL（Extract, Transform, Load）工作流程，确保数据从各个来源系统准确地加载到数据仓库
- 管理和维护数据仓库的元数据，保证数据的准确性和一致性
- 协助业务团队进行数据分析和报告，提供决策支持
- 监控和优化数据仓库的性能，提高数据查询和分析的效率
数据安全
数据安全是数据库与数据仓库岗位中最重要的职责之一。作为专业人士，必须了解并遵守相关的数据安全政策和法规，保护企业的敏感信息不被未授权的访问和使用。
在数据安全方面，相关的职责包括但不限于：
- 制定并执行数据安全策略，确保数据的机密性、完整性和可用性
- 管理用户权限和访问控制，防止未授权的数据访问和操作
- 监测和分析数据库和数据仓库的安全日志，及时发现和应对潜在的安全威胁
- 参与数据安全审计和漏洞评估，提出改进建议并进行风险管理
- 定期进行数据备份和灾难恢复演练，确保数据的可靠备份和紧急恢复能力
数据库与数据仓库岗位的职责不仅仅限于以上内容，随着技术的发展和企业的需求不断变化，数据库与数据仓库专业人士需要不断学习和更新知识，以适应新的技术和变化的环境。
总之，作为一个数据库与数据仓库专业人士，熟悉并承担数据库管理、数据仓库设计与维护以及数据安全等职责是非常重要的。只有通过不断学习和实践，不断提升自己的专业能力，才能更好地为企业提供优质的数据库与数据仓库服务。
十、数据仓库十大主题模型？
数据仓库十大的主题模型如下
高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系
中层模型：细化 上层主题 数据项
物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计
维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）
星型：所有维表直接连接到事实表
雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上
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