数据仓库与传统数据库差别

数据仓库与传统数据库差别

在大数据时代来临的今天，数据成为企业发展不可或缺的一部分。数据在企业内部得到活用对于企业自身发展、市场营销、客户关系管理等各方面都有着深远的影响。数据仓库与传统数据库，是企业数据管理的两种重要形式。本篇技术文旨在剖析数据仓库与传统数据库的差别，并针对其差别进行一些简单代码示例。

一、数据仓库

数据仓库是集成分散于各个数据源中的数据，并对其进行分类、组织、清理、加工等处理后，存放到一个专门的数据仓库中。一般而言，数据仓库采用星型模式或雪花模式进行表的设计，并具有以下几个特点：

1. 面向主题：数据仓库建立在对业务主题的分析、统计、报表等基础之上。通过将具体的业务领域进行提取、分类、组合等方式提取数据，在数据仓库中进行统一处理和管理，以实现决策支持。

2. 集成性：数据仓库会将来自企业各个部门、系统的数据进行集成，避免了数据分散的问题，更好地支撑了决策分析。

3. 历史性：数据仓库提供的数据是历史上关键时刻的历史数据，而不是现有业务数据。因此，数据仓库是一个长期存储及分析历史信息的系统。

下面通过一个简单示例，来说明数据仓库的建立过程：

--员工数据表
CREATE TABLE employee (
  emp_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(20) NOT NULL,
  dept_id INT NOT NULL,
  sign_date DATE NOT NULL
);

--部门表
CREATE TABLE dept (
  dept_id INT PRIMARY KEY,
  dept_name VARCHAR(20) NOT NULL,
  location VARCHAR(20)
);

--订单表
CREATE TABLE order (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  emp_id INT NOT NULL,
  order_date DATE NOT NULL,
  order_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);

--星