数据库与数据仓库的本质区别是什么?搞清楚其实很简单!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:496 次浏览
2024-03-11 15:23:02

很多人知道数据库,但是不知道数据仓库的概念,也不知道数据湖和数据源上层通用协议,后两者相当于数据库的概念来说,是比较新颖的概念。

比较受欢迎的数据库有:MySQL,Oracle,SqlServer等,数据仓库有AWS,Hive等

那数据库和数据仓库可以用来数据分析?数据仓库的概念是什么?数据库的概念又是什么?就拿电商公司为例吧。

一阶段:属于电商公司刚刚起步的时候,有个数据库如mysql,用户能下单,产品图片再修一修,就可以开门了。

二阶段:流量开始起来了,用户也开始多了,之前的野路子就不再适用了,逐渐发现数据库支撑不住了,查询开始变得困难。

三阶段:越来越精细化,关注的问题也越来越不同,之前可能只看这个星期的gmv,pv,uv等等,现在需要查询30-40岁男性对这款剃须刀的关注和需求是怎么样的,下单停留时间是多久等等,这就意味着数据决策化。

这时候数据库的查询功能就不够用了,需要利用数据源上层通用协议做大数据的复杂查询,数据仓库就出来了。既然说本质区别,一个是为了响应时间,一个是为了吞吐量。

再举个例子,我的人力、客户、物流、零售数据全都放在一起分析可以吗?当然可以,但是需要重新组合,模型重新设计下,就是数据仓库。

以下这张架构图使用最广泛的数据库的概念体系结构,它由顶层、中层和底层组成。

数据源上层通用协议,数据仓库的概念,数据库的概念

底层:数据仓库服务器的数据库作为底层,通常是一个关系数据库系统,使用数据源上层通用协议后端工具将数据清理、转换并加载到该层。

中间层:数据仓库中的中间层是使用ROLAP或MOLAP模型实现的OLAP服务器。对于用户,此应用程序层显示数据库的抽象视图,这一层还充当最终用户和数据库之间的中介。

顶层:顶层是前端应用层,连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者API,通常的应用包括数据查询、报表制作、BI数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开发。

从功能应用和技术架构来展开,以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库的概念架构图了。

数据源上层通用协议,数据仓库的概念,数据库的概念

数据仓库的4层核心组件:底层源数据库(数据存储方案)、ETL、前端应用、还有OLAP服务。

总而言之,在数字化时代下,大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻,然而实现的困难有时也让人望而却步,因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品,能过为企业提供一站式的数据服务,通过快速连接、高时效融合多种数据,提供低代码Data API敏捷发布平台,帮助企业解决数据孤岛难题,有效提升企业数据价值。

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