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数据仓库的特点,数据仓库的特点之一是其数据具有多个维度

来源:整理 时间:2023-08-24 06:21:49 编辑:智能门户 手机版

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1,数据仓库的特点之一是其数据具有多个维度

没有本质的区别,数据集市范围比较小,一般是个别部门的数据。 而数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的一系列整合的数据。
类似于客户这种实体维度。。。有时候数据量是比较大的。比如银行客户,上千万,交易事实表上十亿数据量大的维度是很难避免的,除非你行业的数据量本来就小。金融、电信、互联网这些行业的数据仓库中会有大量的维度,维度里面的记录数也很大。

数据仓库的特点之一是其数据具有多个维度

2,电子政务数据仓库的主要特点有哪些

(1)数据仓库是面向主题的.(2)数据仓库是集成的(3)数据仓库具有时间相关性.(4)数据仓库的数据是相对稳定的.关于这个话题网上有更详细的论文讨论。--OA办公软件,电子政务OA自动化系统,推荐考察试用 云海中腾OA智能办公平台,采用国际化java语言十余年持续开发,跨操作系统、跨数据库、跨应用服务器、跨浏览器,千余高端行业客户,配备安卓、苹果ios移动办公app专业客户端,阿里钉钉、微信企业号接口,大量控件免费提供,并提供量身定制拓展开发,提供本地化安装配置实施培训服务。
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电子政务数据仓库的主要特点有哪些

3,数据的数据仓库

根据数据仓库概念的含义,数据仓库拥有以下四个特点:1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新,数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据,而数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。因此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个工程,是一个过程。

数据的数据仓库

4,数据库系统的特点什么数据独立

1.数据结构化数据库系统实现了整体数据的结构化,这是数据库的最主要的特征之一。这里所说的“整体”结构化,是指在数据库中的数据不再仅针对某个应用,而是面向全组织;不仅数据内部是结构化,而且整体式结构化,数据之间有联系。数据结构化体现在数据模型之间的联系上。比如订单和用户,订单和用户是两个关系,将两个关系模型从现实中抽象出来后利用属性列表示为某个特定关系;用户和订单两个关系之间是存在某种关系,比如用户可以没有下订单,但是所下的订单必须对一个用户。2.数据的共享性高,冗余度低,易扩充因为数据是面向整体的,所以数据可以被多个用户、多个应用程序共享使用,可以大大减少数据冗余,节约存储空间,避免数据之间的不相容性与不一致性。这个很容易理解,数据放在数据库中,只要合法用户均可使用数据;同一个数据表可对应不同应用视图,比如订单表,可以在这个表上建立多个视图,而不是根据多应用建立多个表。因为数据是结构化的,扩充只需要对表的结构进行修改即可,而不需要修改整个数据库。3.数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和逻辑独立性。物理独立性是指数据在磁盘上的数据库中如何存储是由DBMS管理的,用户程序不需要了解,应用程序要处理的只是数据的逻辑结构,这样一来当数据的物理存储结构改变时,用户的程序不用改变。这个很容易理解,就和去仓库领用物品一样,你不需要知道东西放在哪怎样存储的,只要能从仓库管理员到你要的东西即可,这个仓库管理员就是DBMS。逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的,也就是说,数据的逻辑结构改变了,用户程序也可以不改变。逻辑结构是对数据的定义,比如数据库里面有一个model系统数据库是专门存放对数据的定义的。就是说当改变数据的定义时,你写的程序也可以像原来一样运行。数据与程序的独立,把数据的定义从程序中分离出去,加上存取数据的由DBMS负责提供,从而简化了应用程序的编制,大大减少了应用程序的维护和修改。4.数据由DBMS统一管理和控制数据库的共享是并发的(concurrency)共享,即多个用户可以同时存取数据库中的数据,甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。这个很容易理解,DBMS就是仓库管理员,你想管理物资,只需要对仓库管理下达管理命令即可。以上为本人理解,希望对你有所帮助。
支持一下感觉挺不错的

5,数据库与数据仓库的区别

简而言之,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。 单从概念上讲,有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台,客户在银行做的每笔交易都会写入数据库,被记录下来,这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,它从事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一个月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区就有必要设立ATM了。 显然,银行的交易量是巨大的,通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就要求时效性,客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的,它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的,汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作,是按照主题存储的。这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖的;而超市里,白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的,超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。 “与时间相关”:数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出于决策的需要,数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。 “不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然,向数据仓库添加数据是允许的。 数据仓库的出现,并不是要取代数据库。目前,大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。 补充一下,数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库必须有如下几点优点,否则是失败的数据仓库方案。 1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。 2.数据质量。客户要看各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程至少分为3步,2次ETL,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。 3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,客户不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。

6,数据库是什么

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。定义1数据库,简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库",并根据管理的需要进行相应的处理。例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。定义2数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。定义1数据库,简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库",并根据管理的需要进行相应的处理。例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。定义2数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
IT专业入行门槛低,而且如今的工资待遇越来越好,而且目前 IT行业的就业市场是不饱和的,所以从业人员找工作还是相对来说很轻松的。现在的你选择 IT专业,绝对不会错,如果你不想继续读书,选择职业技术学校就读也不错,只要你学好 IT技术,有能力,你就可以找到一份不错的工作岗位
数据库(Database),简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
文章TAG:数据数据仓库仓库特点数据仓库的特点

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