数据库与数据仓库的本质差别是什么 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。
什么是数据仓库？为什么要建立数据仓库？数据仓库有什么特点 数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，。
数据库 与 数据仓库的本质区别是什么？ finance and e-commerce systems as well as other sources like social media feeds.-https：// searchdatamanagement.techtarget.com /definition/data-catalog 。
如何用数据库做仓库管理系统？？我只是学生完成老师作业的，不用太复杂。 n 系统简介给产品增加防伪方案，让产品经销商和客户在拿到产品时，可以根据产品所带的防伪号码到厂家查询，确认产品是正品。这样厂家和用户的利益都可以得到保障，合法经营的经销商也会因此受益。n“窜货“是分销商或代理商受利益的驱动未经许可私自将产品转向非所属的经销区域跨区域销售，结果造成市场失调，供求关系失衡，价格体系破坏。使企业蒙受经济损失，声誉也遭到严重破坏。挫伤了代理商的积极性。生产型企业来说，对产品信息的有效管理能力是企业具备竞争力的重要标志。随着技术的革新与市场竞争的日益激烈，越来越多的企业迫切要求对其产品的制程、包装、销售、流通等信息进行采集、管理、追踪。使用条形码管理系统，对仓储各环节实施全过程控制管理，并可对货物进行货位、批次、保质期、配送等实现条形码标签序列号管理，对整个收货、发货、补货、集货、送货等各个环节的规范化作业，还可以根据客户的需求制作多种合理的统计报表.条码技术与信息技术的结合帮助企业合理有效地利用仓库空间，以快速、准确、低成本的方式为客户提供最好的服务。在对某公司的现行作业分析之后，我们拟订一套成品管理和追踪系统，帮助公司管理其成品，从产品装箱之前，采集每一瓶酒之上的。
什么是数据仓库，数据仓库如何分层？ 什么是数据仓库？简单的说，数据仓库就是一个数据集合，用户支持管理决策，并具有如下特点：面向主题的：数据仓库中的数据采集自不同部门或者不同业务系统，进入数据仓库后我们需对数据进行一个重新的归纳和整理，从企业的高度进行主题划分和整理，便于后续分析使用；不同行业有不同的划分，比如用户域、日志域、交易域等。集成的：集成了不同部门或者不同科室或者不同业务系统的数据，集成了各种形式存储的源数据（数据库数据、日志数据或者excel外部数据等）反映历史变化的：数据仓库一般会按日或者按照某种业务时间节点来进行历史数据的存储，是可复盘的（具体实现模式为快照表或者历史拉链表）。相对稳定的：虽然数据仓库每天都在更新数据库，但它不会修改已经存在的数据，而是通过时间维度或者代理键来区分历史和最新数据，所以说是相对稳定的。数据仓库如何分层？广义上说，数据仓库分层包括架构分层和数据分层。架构分层：包括数据采集、数据存储和数据应用，比如，用时下很火的长安十二时辰中静安司举个例子数据分层：包括ods层、明细层、汇总层、应用层ods层：操作型数据存储，贴源设计，按照源系统模型进行数据存储，只做简单的数据清洗；明细层：根据数据仓库。
简述数据仓库与关系数据库的区别与联系 区别：1、数e68a843231313335323631343130323136353331333431366331据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。2、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。3、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。4、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。5、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。联系：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，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。扩展资料：1、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。
什么是数据仓库，数据仓库如何分层 数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为两种，一种是存储当前需要加载的数据，一种是用于存储处理完后的数据。pdw：数据仓库层，它的数据是干净的数据，是一致的准确的，也就是清洗后的数据，它的数据一般都遵循数据库第三范式，数据粒度和ods的粒度相同，它会保存bi系统中所有历史数据mid：数据集市层，它是面向主题组织数据的，通常是星状和雪花状数据，从数据粒度将，它是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细的数据了，从广度来说，它包含了所有业务数量。从分析角度讲，大概就是近几年app：应用层，数据粒度高度汇总，倒不一定涵盖所有业务数据，只是mid层数据的一个子集。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库的context也可以理解为：数据源。
数据库仓库管理系统 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：hptqtni46343仓库管理系统的数据库设计(一)概述随着经济的飞速发展，仓库管理变成了各大公司日益重要的内容。仓库管理过程的准确性和高效性至关重要。影响着公司的经济发展和管理。利用人工管理强大而数据烦琐的数据库显的效率过于低。利用计算e5a48de588b67a686964616f31333433623761机高效、准确的特点能够很好的满足公司的管理需要。提高公司各个员工的工作效率和公司的运做效率。利用计算机对仓库数据信息进行管理具有着手工管理所无法比拟的优点。仓库管理系统实现了对仓库物资的跟踪等智能化管理，帮助企业提高了仓库的管理效率。传统仓库管理中有着物资储备分散、盘点复杂、信息滞后等问题，一个信息化的仓库管理系统已经成为仓库管理不可缺少的管理手段。1系统目标和建设原则1.1系统目标仓库管理系统主要是为仓库管理人员提供仓库货物的信息的相关的记录、查询和统计功能为管理人员提供重要的信息参考。通过仓库管理系统，仓库管理人员可以对货物的入库、出库、以及库存信息等进行管理，同时系统提供方便的货物管理信息的查询和统计功能，能够满足仓库管理人员的基本管理需求。系统开发的总体任务是实现物资设备管理。
数据库及数据仓库建模方法，建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分。这里我们将要详细介绍如何创建适合自己的数据模型。
如何建立一个仓库数据库
