隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)在經(jīng)營決策、市場營銷、客戶管理等方面越來越依賴于數(shù)據(jù)分析，而數(shù)據(jù)倉庫便成為了存儲、處理和管理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵系統(tǒng)之一。而要構(gòu)建一個高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)倉庫，選擇合適的數(shù)據(jù)庫則成為了至關(guān)重要的一步。本文將從幾個方面介紹如何選擇合適的數(shù)據(jù)庫來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。

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一、考慮數(shù)據(jù)類型及規(guī)模

不同的數(shù)據(jù)倉庫有不同的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量，因此需要選擇適合的數(shù)據(jù)庫來支持。例如，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如Oracle、SQL Server等）更適合事務(wù)處理型應(yīng)用，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Couchbase等）則更適合大數(shù)據(jù)型應(yīng)用。同時，在數(shù)據(jù)存儲方面，不同類型的數(shù)據(jù)庫也有其不同的優(yōu)勢和劣勢。例如，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫往往擁有更好的數(shù)據(jù)一致性和可靠性，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫則更適合需要快速查詢和處理的場景。

二、考慮系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性

在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時，系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性是不可或缺的因素。因此，在選擇數(shù)據(jù)庫時需要考慮其性能和穩(wěn)定性。例如，如果需要進行高速查詢和處理，那么選擇具有高速查詢和處理性能的數(shù)據(jù)庫（如NoSQL數(shù)據(jù)庫）則是更好的選擇。如果需要具有更高的數(shù)據(jù)可靠性和安全性，那么選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫則是更合適的選擇。

三、考慮數(shù)據(jù)分析要求

不同的數(shù)據(jù)倉庫有不同的分析要求，因此需要選擇適合的數(shù)據(jù)庫來支持。例如，如果需要進行實時數(shù)據(jù)分析，那么選擇支持實時數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫（如Apache Spark、Hadoop等）則是更好的選擇。如果需要進行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，那么選擇支持分布式計算的數(shù)據(jù)庫（如Hadoop、Spark、MongoDB等）則更合適。

四、考慮技術(shù)成本和維護成本

選擇合適的數(shù)據(jù)庫不僅需要考慮功能和性能，還需考慮技術(shù)成本和維護成本。例如，如果企業(yè)的技術(shù)團隊熟練掌握SQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，那么選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫則更好，因為其技術(shù)成本和維護成本相對較低。如果需要更高的處理性能和更復雜的分析要求，那么選擇非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫則更好，但其技術(shù)成本和維護成本則相對較高。

綜上所述，選擇合適的數(shù)據(jù)庫來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫是至關(guān)重要的一步。在選擇數(shù)據(jù)庫時需要考慮數(shù)據(jù)類型、規(guī)模、系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)分析要求以及技術(shù)成本和維護成本等因素。只有選擇了適合企業(yè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫，才能夠構(gòu)建出高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)倉庫，從而更好地支持企業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策。

相關(guān)問題拓展閱讀：

• 數(shù)據(jù)倉庫有哪些？
• 數(shù)據(jù)倉庫的含義,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別.?
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數(shù)據(jù)倉庫有哪些？

數(shù)據(jù)倉庫主流的有兩種架構(gòu)inmon和kimball,兩種架構(gòu)對應(yīng)著維度建模和范式建模。

數(shù)據(jù)倉庫

，英文名稱為 Data Warehouse，可簡寫為 DW 或 DWH。數(shù)據(jù)倉庫，是為企業(yè)所有級別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略。它是單個數(shù)據(jù)存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創(chuàng)建。 為需要業(yè)務(wù)智能的企業(yè)，提供指導業(yè)務(wù)流程改進、監(jiān)視時間、成本、質(zhì)量以及控制。

數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)（dss）和聯(lián)機分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫研究和解決從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題。數(shù)據(jù)倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時變性。

數(shù)據(jù)倉庫 ，由數(shù)據(jù)倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）于 1990 年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統(tǒng)之聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)經(jīng)年累月所累積的大量資料，透過數(shù)據(jù)倉庫理論所特有的資料儲存架構(gòu)，做有系統(tǒng)的分析整理，以利各種分析方法如

聯(lián)機分析處理

(OLAP)、

數(shù)據(jù)挖掘

(Data Mining)之進行，并進而支持如決策支持系統(tǒng)(DSS)、主管資訊系統(tǒng)(EIS)之創(chuàng)建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應(yīng)外在環(huán)境變動，幫助建構(gòu)商業(yè)智能(BI)。

數(shù)據(jù)倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立數(shù)據(jù)倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的

數(shù)據(jù)

，用于支持管理決策(Decision Making Support)。

1、數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的；操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題與進行組織。主題是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進行決策時所關(guān)心的重點方面，一個主題通常與多個操作性信息系統(tǒng)相關(guān)。

2、數(shù)據(jù)倉庫是集成的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數(shù)據(jù)倉庫；

數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。

數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去譽高某一時點(如開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

3、數(shù)據(jù)倉庫是不可更新的，數(shù)據(jù)倉庫主要是為決策分析提供數(shù)據(jù)，所涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢；

4、數(shù)據(jù)倉庫是隨時間而變化的，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)比較適合處理格式化的數(shù)據(jù)，能夠較好地滿足商業(yè)商務(wù)處理的需求。穩(wěn)定的數(shù)據(jù)以只讀格式保存，且不隨時間改變。

5、匯總的。操作性數(shù)據(jù)映射成決策可用的格式。

6、大容量。

時間序列

數(shù)據(jù)通常都非常大。

7、非規(guī)范化的。Dw 數(shù)據(jù)可以逗神是而且經(jīng)常是冗余的。

8、

元數(shù)據(jù)

。將描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)保存起來。

9、數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)來自內(nèi)部的山虛虧和外部的非集成操作系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)倉庫的含義,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別.?

數(shù)據(jù)倉庫概念:

英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持（Decision Support）。它出于分析性報告和決策支持目的而創(chuàng)建。

數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)賣正據(jù)，同時自身也不需要“消費”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于外部，并且開放給外部應(yīng)用，這也是為什么叫“倉庫”，而不叫“工廠”的原因。

首先我們來了解數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫分別是什么：

1、數(shù)據(jù)庫:是一種邏輯概念，用來存放數(shù)據(jù)的倉庫，通過數(shù)據(jù)庫軟件來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫由很多表組成，表是二維的，一張表里面有很多字段。字段一字排開，對數(shù)和配迅據(jù)就一行一行的寫入表中。數(shù)據(jù)庫的表，在于能夠用二維表現(xiàn)多維的關(guān)系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。

2、數(shù)據(jù)倉庫：是數(shù)據(jù)庫概念的升級。從邏輯上理解，數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫沒有區(qū)別，都是通過數(shù)據(jù)庫軟件實現(xiàn)存放數(shù)據(jù)的地方，只不過從數(shù)據(jù)量來說，數(shù)據(jù)倉庫要比數(shù)據(jù)庫更龐大德多。數(shù)據(jù)倉庫主要用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，輔助領(lǐng)導做決策；

區(qū)別主要總結(jié)為以下幾點：

1.數(shù)據(jù)庫只存放在當前值，數(shù)據(jù)倉庫存放歷史值；

2.數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)是動態(tài)變化的，只要有業(yè)務(wù)發(fā)生，數(shù)據(jù)就會被更新，而數(shù)據(jù)倉庫則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定期添加喚此、刷新；

3.數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對簡單；

4.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)訪問頻率較高，但訪問量較少，而數(shù)據(jù)倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

5.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的目標是面向業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持，而數(shù)據(jù)倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

6.數(shù)據(jù)庫在訪問數(shù)據(jù)時要求響應(yīng)速度快，其響應(yīng)時間一般在幾秒內(nèi)，而數(shù)據(jù)倉庫的響應(yīng)時間則可長達數(shù)幾小時

什么是數(shù)據(jù)倉庫

目前，數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個統(tǒng)一的定義，著名的數(shù)據(jù)倉庫專家 W.H.Inmon 在其著作《 Building the Data Warehouse 》一書中給予如下描述：數(shù)據(jù)倉庫（ Data Warehouse ）是一個面向主題的（ Subject Oriented ）、集成的（ Integrate ）、相對穩(wěn)定的（ Non-Volatile ）、反映歷史變化（ Time Variant ）的數(shù)據(jù)，用于支持管理決策。 對于數(shù)據(jù)倉庫的概念我們可以從兩個層次予以理解，首先，數(shù)據(jù)倉庫用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫；其次，數(shù)據(jù)倉庫是對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進行了重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。

數(shù)據(jù)庫是一個裝數(shù)據(jù)（信息的原材料）的地方。

數(shù)據(jù)倉庫是一種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)也是用數(shù)據(jù)庫裝東西。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)（用數(shù)據(jù)庫裝東西）與其他基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（例如財務(wù)系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)等，也是用數(shù)據(jù)庫裝東西）的區(qū)別是：

基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的特點是各管各的，例如財務(wù)系統(tǒng)生產(chǎn)了白菜，那么用一個數(shù)據(jù)庫來裝，人力資源系統(tǒng)生產(chǎn)了豬肉，再用一個數(shù)據(jù)庫來或洞裝。我要做一道菜，需要分別到各個數(shù)據(jù)庫去取，比較麻煩（現(xiàn)實的情況是大部分時候讓種菜的農(nóng)民伯伯送過來，但送過來的東西不一定是我想要的，而且不同的時候我想要不同的東西，經(jīng)常會被農(nóng)民伯伯罵行舉，弄得雙方都不開心）。另外一方面，各個數(shù)據(jù)庫中放的是一些比較原始的東西，我要拿過來做菜，還需要經(jīng)過很麻煩的清洗過程，一不小心里面可能就藏著一條大青蟲。

那么，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)就是建立一個大的超市，將各地農(nóng)民伯伯出產(chǎn)的東西收集過來，清洗干凈，分門別類地放好。這樣，你要哪種菜的時候，直接從超市里面拿就可以了。

早期一直不理解數(shù)據(jù)倉庫是什么困惑得很。

宏觀一點講，數(shù)據(jù)倉庫就是堆放公司所有數(shù)據(jù)的地方，之所以把數(shù)據(jù)都堆在一起，是為了從中間找到有價值的東西。

數(shù)據(jù)倉庫更多的是一個概念，不要把數(shù)據(jù)倉庫想成那些號稱是數(shù)據(jù)倉庫的軟件產(chǎn)品們。

數(shù)據(jù)倉庫的物理上就是數(shù)據(jù)庫。相對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫叫 OLTP 數(shù)據(jù)庫（用于業(yè)務(wù)處理），這種數(shù)據(jù)庫叫 OLAP 數(shù)據(jù)庫（用于業(yè)務(wù)分析）。

數(shù)據(jù)倉庫的概念是針對以下基本需求產(chǎn)生的：

公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)很多，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)不方便查詢。不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)往往管理部門不同，地域不同。能不能將所有這些數(shù)據(jù)集中起來，再淘淘有沒有有意義的業(yè)務(wù)規(guī)律。

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫往往很大，因為公司所有的數(shù)據(jù)集中得越多，越能淘到有價值的發(fā)現(xiàn)。例如隨便就 100G 以上。

數(shù)據(jù)倉庫的組成十分繁雜，既有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，又有人事、財務(wù)數(shù)據(jù)，還要自己建一些基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)，例如，公共假期數(shù)據(jù)、地理信息、國家信息等等。

數(shù)據(jù)倉庫概念包含從業(yè)務(wù)生產(chǎn)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的程序，這個程序還不能影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運行。（屬于所謂 “ETL” 過程）

數(shù)據(jù)倉庫包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)長期的歷史數(shù)據(jù)，例如 5 年，用來分析。（所謂 “ODS” 數(shù)據(jù)）

數(shù)據(jù)倉庫包括針對某相業(yè)務(wù)值（例如銷售量）重新打上標簽的業(yè)務(wù)流水數(shù)據(jù)。（所謂 “ 事實表 ” 、 “ 維度表 ” ）。

數(shù)據(jù)倉庫概念興許還包含報表生成工具（所謂 “BI” 工具）。這些工具能夠達到幾年前所謂 DSS （決策分析）的效果。

數(shù)據(jù)倉庫的客戶歷史資量的分析，也許又與 CRM 系統(tǒng)粘點邊。

總之，一點，一個公司想針對已有的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，充分的利用它們，那么就上數(shù)據(jù)倉庫項目。至于哪些嚇唬人的大寫字母的組合，只是達到這個目標的科學技術(shù)罷了。

牢記住數(shù)據(jù)倉庫的基本需求，不要被供應(yīng)商嚇著。

數(shù)據(jù)倉庫可以說是決策支持系統(tǒng)，能幫助老板了解企業(yè)的整體全貌，看檔團碧到數(shù)據(jù)倉庫提供的經(jīng)過整理統(tǒng)計歸納的數(shù)據(jù)后老板憑自己的管理經(jīng)驗可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)的問題或困難或成功因素在哪一方面，然后可以不斷的追溯數(shù)據(jù)，直到確定到更具體的細節(jié)上，這樣能夠不斷提升老板或管理層的管理水平，不斷改善企業(yè)的管理。我們知道的更好的一個例子就是美國某大型超市啤酒和尿布的故事。

沃爾瑪公司在美國的一位店面經(jīng)理曾發(fā)現(xiàn)，每周，啤酒和尿布的銷量都會有一次同比攀升，一時卻搞不清是什么原因。后來，沃爾瑪運用商業(yè)智能（ Business Intelligence ，簡稱ＢＩ）技術(shù)發(fā)現(xiàn)，購買這兩種產(chǎn)品的顧客幾乎都是 25 歲到 35 歲、家中有嬰兒的男性，每次購買的時間均在周末。沃爾瑪在對相關(guān)數(shù)據(jù)分析后得知，這些人習慣晚上邊看球賽、邊喝啤酒，邊照顧孩子，為了圖省事而使用一次性的尿布。得到這個結(jié)果后，沃爾瑪決定把這兩種商品擺放在一起，結(jié)果，這兩種商品的銷量都有了顯著增加。

數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫實際上也是由數(shù)據(jù)庫的很多表組成的。需要把存放大量操作性業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫經(jīng)過篩選、抽取、歸納、統(tǒng)計、轉(zhuǎn)換到一個新的數(shù)據(jù)庫中。然后再進行數(shù)據(jù)展現(xiàn)。老板關(guān)注的是數(shù)據(jù)展現(xiàn)的結(jié)果。

數(shù)據(jù)倉庫 (DATA WAREHOUSE/DATA MART) 的另一重要概念是數(shù)據(jù)從不同的數(shù)據(jù)庫 (DATABASES) 里調(diào)出經(jīng)過 ETL 工具 ( 如 POWERCENTRE ， DECISIONSTREAM, SQL SERVER 2023 DTS, SQL SERVER 2023 SSIS) 過程進行清理，確證，整合并設(shè)計成多維 (dimensional framework) 。 以保證數(shù)據(jù)的正確、準確、完整 , 這是非常重要的一點。

我們現(xiàn)在的項目穩(wěn)定運行了 6 年多，一直自己開發(fā)，最近慢慢開始使用 datastage 。很多大型項目之所以用工具，是因為工具的本身的特點是開發(fā)快，效率相對還可以，讓你更好地有精力用在業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化以及數(shù)據(jù)測試上，和數(shù)據(jù)質(zhì)量本身并沒有關(guān)系。

而數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)系最密切的還是從設(shè)計（架構(gòu)、模型等）、業(yè)務(wù)關(guān)系的理解、項目管理（含和客戶的交流，以及遵從開發(fā)流程和測試流程）等一系列項目工程的過程。這也是為什么很多項目使用了 ETL 工具，但是數(shù)據(jù)質(zhì)量還是提高不大的主要原因。

數(shù)據(jù)倉庫的作用重在數(shù)據(jù)的集中管理。集中管理的最終目的是為了分析，預測。

所謂的 ETL 。不過是數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建的一個必須過程。數(shù)據(jù)的抽取轉(zhuǎn)換與裝載，都是為了集中管理所做的基礎(chǔ)工作，這些數(shù)據(jù)與動作的描述，都會有有響應(yīng)的元數(shù)據(jù)進行描述。

在數(shù)據(jù)倉庫建模的過程，我們一般都是采用多維模型，如星形，雪花型等等，這樣做更大的特點就是效率高，數(shù)據(jù)的冗余度低。所以，把 OLAP 與數(shù)據(jù)倉庫混為一談我認為是片面的解釋。

我們也可以選擇業(yè)務(wù)邏輯模型建立數(shù)據(jù)倉庫，這是很早以前的做法了，特點就是效率不高，數(shù)據(jù)的冗余度高，但他能實現(xiàn)非常難以表達的業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計。

基于數(shù)據(jù)倉庫最重要的是分析與預測，我認為，歷史現(xiàn)在將來是數(shù)據(jù)倉庫的精華。。

基于數(shù)據(jù)倉庫的 DM ， OLAP 都是為了分析與預測。為了讓使用企業(yè)單位更好的把握現(xiàn)在，預測將來，因此他最實效的說法我認為是給決策者與管理者進行決策管理提供分析與預測的依據(jù)。

另外，數(shù)據(jù)倉庫還會起到歷史數(shù)據(jù)分類歸檔的目的（就像圖書館一樣），屆時可以通過檢索條件方便的查詢歷史信息；而同類信息在 OLTP 中早已被更新了。

至于它的分析功能，就象氣象考古研究工作，在不同深度的冰川中保存著當時的氣象信息，否則拿什么預測氣候變化趨勢呢！

不過，要有相當?shù)墓芾砑凹夹g(shù)儲備以及管理層的強力支持才可以。先有需求，并具備了必要條件才可上馬，否則您的數(shù)據(jù)倉庫將不是超市而是個垃圾堆， “garbage in ， then garbage out” ！

所以，我認為是企業(yè)信息化建設(shè)及科學管理水平的提高催生了數(shù)據(jù)倉庫的必然產(chǎn)生，不要趕時髦，炒概念，關(guān)鍵還是冷靜分析自己企業(yè)的現(xiàn)實狀況是否到了必須部署數(shù)據(jù)倉庫的階段了！

至于如何說服管理者，則需要您的努力了，不要站在您技術(shù)人員的立場闡述問題， CEO 對技術(shù)問題不感興趣，站在他們的角度考慮問題，回答諸如 “ 我們投入如此大的資金、人力，同時面對升級系統(tǒng)的巨大風險，目的何在？ ” 記住， CEO 和 CFO （甚至包括 CIO ）是更希望用數(shù)字說話的，您分析一下公司的管理決策流程，就可以向他們提出很有價值的決策支持報表，而部門經(jīng)理（或類似人員）每季度也不必頭大的制作相關(guān)分析報表了，節(jié)省的精力可以做更多有價值的事情，這就是企業(yè)人力資源利用率的巨大提升，可以節(jié)省多少銀子，恐怕 CEO 不會用你提示了吧！

7.理解數(shù)據(jù)倉庫的含義，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。

答：含義數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的，集成的，不可更新的，隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)，他可以支持企業(yè)或組織的決策分析首段山處理。

區(qū)別：1.數(shù)據(jù)庫只存放在當前值，數(shù)據(jù)倉庫存放歷史值；

.數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)是動態(tài)變化的，只要有業(yè)務(wù)發(fā)生，數(shù)據(jù)就會被更新，而數(shù)據(jù)倉庫則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定燃坦期添加、刷新；

.數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對簡單；

.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)訪問頻率較高，但訪問量較少，而數(shù)據(jù)倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的目標是面向者中業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持，而數(shù)據(jù)倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

.數(shù)據(jù)庫在訪問數(shù)據(jù)時要求響應(yīng)速度快，其響應(yīng)時間一般在幾秒內(nèi)，而數(shù)據(jù)倉庫的響應(yīng)時間則可長達數(shù)幾小時

在建立ORACLE數(shù)據(jù)庫時，選擇“事務(wù)處理”模板與選用“數(shù)據(jù)倉庫”模板的區(qū)別

事物處理型:經(jīng)常反基返饋給客戶信息,處理大容量或超大容量的數(shù)據(jù).

數(shù)據(jù)倉庫型:主要頻繁處理小型數(shù)據(jù)庫,只是進搏逗饑行指亮一些查詢等操作.

首先你嘚理解倉庫和事務(wù)性數(shù)據(jù)庫側(cè)重點的不同。

細節(jié)方面我就舉一個例子吧 事務(wù)處理鎖級會在每一行每一個字段數(shù)據(jù)，而倉庫型只要賣段表級鎖就足夠中好譽了。襪鄭

關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫選擇的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。

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當前標題：如何選擇合適的數(shù)據(jù)庫來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？ (數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫選擇)
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