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引言
一、数据库
1.简介
数据库因数据处理的需要而产生。例如，在20世纪60年代后期，美国为了战争的需要，将各种情报收集在一起，存储隐藏在计算机内，这就是数据库的起源。随着计算机技术的发展，数据库从文件系统阶段发展为数据库阶段，再到高级数据库阶段。现在，数据库已经广泛应用于实际应用、计算机技术和网络技术中，如分布式数据库、面向对象数据库和网络数据库等。
数据：数据库中存储的基本对象，用于描述事物的符号记录
数据库：以一种结构化的方式存储数据的文件系统
数据库由表组成，表由记录组成，记录由字段组成
①：域
②：记录
③：数据
2.数据库管理系统(DBMS)
使用户可以定义，创建和维护数据库并且提供数据库受控访问的一个软件系统。
例如：DB2, Oracle, MS SQL Server, MySQL, MS Access
DBMS的重要功能：
数据存储, 检索 (SQL), 和更新(创建/插入，读取，更新，删除)
事务支持，确保对应一个给定的事务所有更新都做了或者都没
并发控制服务，确保当多个用户同时更新数据库时，数据库正确更新
二、数据仓库
数据仓库是一种语义上一致的仓库，可作为一个决策支持数据模型的物理实现，存储企业作出的战略决策所需要的信息。数据仓库被看做是一个建筑，通过整合来自多个异构数据源而构建，用来支持结构或即席查询，分析报告和做出决策.
数据仓库特征
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
面向主题的
(1)围绕重要的课题或主题,如顾客.产品和销售。
(2)着眼于决策者的数据建模和分析,而不是日常对数据的操作或事务处理。
(3)通过排除对决策支持过程中无用的数据，提供一个围绕特定主题的简明的意见。
集成的
时变的
非易失的
数据仓库作用
提升客户关注度
- 购买模式、购买偏好
微调生产策略
- 重新配置产品和管理产品组合
分析业务操作和寻找利润来源
管理客户关系
数据仓库和DBMS对比
OLTP (On-Line Transaction Processing，联机事务处理)：传统相关DBMS的主要任务。日常运作：购买、库存、金融、生产制造、工资单、登记、会计等
OLAP (On-Line Analytical Processing，联机分析处理)：数据仓库系统的主要任务、数据分析和决策
OLTP和OLAP的主要区别
(1)处理对象:
- OLTP是面向顾客的，为顾客提供事务处理和查询处理等操作;
- OLAP是面向市场的,为数据分析人员提供数据分析的支持。
(2)数据内容:
- OLTP处理的数据是当前详细的数据;
- OLAP处理的数据是历史的数据，合并集成统一后的数据。
(3)数据库的设计:
- OLTP系统是采用“实体关系"模型，也就是ER图的数据模型和面向应用的数据设计;
- OLAP往往采用星型模式和面向主题的数据库设计。
(4)视图:
- OLTP关注的是当前和本地的数据,而不去关注历史的数据信息;
- OLAP关注的数据是不同演变和不同数据源集成过来的数据信息。
(5)访问模式:
- OLTP中访问模式包括对数据的更新、查询等操作,这种操作需要并行化的控制和恢复机制；
- OLAP的数据访问模式主要是只读操作,而且这种读操作大部分是比较复杂的查询操作。
分离数据仓库和数据库
提高两个系统的高性能
- DBMS ——OLTP(查询、并发控制、恢复)
- 数据仓库——OLAP (复杂的OLAP查询)
不同功能和不同数据
- 决策支持需要历史数据，而业务数据库并没有保存
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