早期的数据库系统的设计目标是事务处理。数据库系统是为记录更新和事务处理而设计，数据的访问的特点是基于主键，大量原子，隔离的小事务，并发和可恢复是关键属性，最大事务吞吐量是关键指标，因此数据库的设计都反映了这些需求。 数据仓库的设计目标是决策支持。历史的，摘要的，聚合的数据比原始的记录重要 ...

什么是数据湖? 数据湖是一个存储库，可以存储大量结构化、半结构化和非结构化数据。它是一个以本机格式存储每种类型数据的地方，不受帐户大小或文件的固定限制。它提供了高数据量来提高分析性能和本地集成。 数据湖就像一个大容器，非常类似于真实的湖泊和河流。就像在一个湖中有多个支流，一个数据湖有结构化数据 ...

使用方法 Hive基于UDF进行文本分词 Hive窗口函数row number的用法 数据仓库之拉链表 ...

数据库与数据仓库的区别 数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。 操作性处理，叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing），也可以称面向交易的处理系统，他是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询，修改。用户较为关心 ...

、Sybase、MS SQL Server等。 数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据 ...

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 ...

见过很多人搞不清楚数据仓库和数据集市的区别，下面是我见过的最好的关于“什么是数据仓库”的回答： 　　“数据仓库是一种关系数据库模式，其中保存了来自一个或者多个源数据库的历史数据和元数据。数据仓库的目的是便于将数据的报告和分析汇总到多个层次。” 或者更简单点： 　　“一个存放企业各个领域 ...

数据库和数据仓库的区别 数据库：传统的关系型数据库的应用，主要是基本的、日常的事务处理，更关注业务交易处理（OLTP） 数据仓库：数据仓库支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询效果，更关注数据分析层面（OLAP） 随着业务指数级的增长，数据量陡增，从最初粗放的数据 ...