操作数据库系统和数据仓库之间的差异

数据库系统和数据仓库的简介

数据库系统是一个包含存储、管理和操作数据的软件系统。它们通常用于企业应用程序、网站和其他需要存储大量数据的应用程序中，例如客户关系管理、财务管理和供应链管理。数据库系统还用于数据分析、业务智能和其他数据驱动的应用程序中。

数据仓库是一个设计用于支持企业决策制定过程的应用程序。它通常包含大量的历史数据，这些数据来自多个源系统，并被聚合到一个统一的数据模型中。数据仓库通常用于数据分析和报告。

操作数据的目的

在数据库系统中，操作的目的是存储、检索和更新数据。这些操作通常是实时的，因为数据必须在应用程序和用户之间进行交互。

在数据仓库中，操作的目的是支持企业决策制定过程。这些操作通常是批量处理的，因为它们需要计算大量的历史数据，并将其聚合到一个统一的数据模型中。

数据存储方式

数据库系统通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储数据。这些系统使用表、列和行的结构来组织数据。每个表都有一个唯一的标识符，称为主键，它用于确定表中的每个行。

数据仓库通常采用多维数据模型来组织数据。这些模型包含维度、度量和聚合。维度是描述数据的属性，例如时间、地点和产品。度量是被计算的数据值，例如销售额。聚合是在维度上对度量进行计算和总结的过程。

数据处理方式

在数据库系统中，数据通常是按需处理的。当用户请求数据时，数据库系统将检索数据并将其返回给用户。如果用户更新数据，则数据库系统将在后台更新数据。

在数据仓库中，数据通常是批量处理的。每天或每周，数据仓库将从生产系统中提取大量数据，并将其加载到数据仓库中。一旦数据加载完毕，就会进行计算和聚合，以便支持企业决策制定过程。

数据访问方式

在数据库系统中，数据通常是通过应用程序直接访问的。这些应用程序可以是Web应用程序、移动应用程序或桌面应用程序。数据访问通常是针对单个记录或记录集进行的，而用户通常只能访问他们有权访问的记录。

在数据仓库中，数据通常是通过商业智能（BI）工具或报告工具进行访问的。这些工具使用户能够执行高级分析，例如趋势分析、比较分析和预测分析。用户可以访问整个数据仓库，甚至可以访问他们没有权限访问的数据。

总结

数据库系统和数据仓库都是用于存储和管理数据的应用程序，但它们的目的、数据存储方式、数据处理方式和数据访问方式都有所不同。程序员需要根据业务需求选择适当的应用程序来存储和管理数据。需要考虑到应用程序对数据的存储、处理和访问方式，以及提供的功能和性能。