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  • 数据库系统的三级模式是概念模式、外模式内模式。 概念模式是数据库系统中全局数据逻辑结构的描述,是...视图和表的区别和联系 区别:1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是   2、视图没有实际的物理记录。而

    数据库系统的三级模式是概念模式、外模式和内模式。

    概念模式是数据库系统中全局数据逻辑结构的描述,是全体用户公共数据视图。

    外模式也称子模式或用户模式,它是用户的数据视图,给出了每个用户的局部数据描述。

    内模式又称物理模式,它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。


    视图和表的区别和联系
    区别:1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是 
          2、视图没有实际的物理记录。而表有。
          3、表是内容,视图是窗口
          4、表只用物理空间而视图不占用物理空间,视图只是逻辑概念的存在,表可以及时对它进行修改,但视图只能有创建的语句来修改
          5、表是内模式,视图是外模式
          6、视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字段构成的数据,只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说,视图可以不给用户接触数据表,从而不知道表结构。
          7、表属于全局模式中的表,是实表;视图属于局部模式的表,是虚表。
          8、视图的建立和删除只影响视图本身,不影响对应的基本表。
    联系:视图(view)是在基本表之上建立的表,它的结构(即所定义的列)和内容(即所有数据行)都来自基本表,它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表,也可以对应多个基本表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。



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  • 简而言之,数据库是面向事务设计... 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,它两个基本元素是维表和事实。维是看问题角度,比如时间,部门,维就是这些东西定义,事实表里放着要查
    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,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的,它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的,汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。

    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,它决不是所谓的“大型数据库”。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。

    “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、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的,超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

    “与时间相关”:数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出于决策的需要,数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。

    “不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然,向数据仓库添加数据是允许的。

    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。

    补充一下,数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库必须有如下几点优点,否则是失败的数据仓库方案。

    1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。

    2.数据质量。客户要看各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程至少分为3步,2次ETL,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。

    3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,客户不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。 

     
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  • 数据库视图是什么,和表有什么区别和联系

    万次阅读 多人点赞 2019-01-21 17:42:19
    区别: 1、视图是已经编译好的sql语句,而表不是。 2、视图没有实际的物理记录,而表有。 3、表是内容,视图是窗口。 4、表只用物理空间而视图不占用物理...6、视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字...

    目录

    区别

    联系

    视图有什么用

    性能损失解决方案

    示例


    区别

    1、视图是已经编译好的sql语句,而表不是;
    2、视图没有实际的物理记录,而表有;
    3、表是内容,视图是窗口;
    4、表占用物理空间而视图不占用物理空间,视图只是逻辑概念的存在,表可以及时对它进行修改,但视图只能用创建的语句来修改;
    5、表是三级模式结构中的概念模式,试图是外模式;


    6、视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字段构成的数据,只是一些SQL语句的集合,从安全的角度说,视图可以不给用户接触数据表,从而不知道表结构;
    7、表属于全局模式中的表,是实表,视图属于局部模式的表,是虚表;
    8、视图的建立和删除只影响视图本身,不影响对应的基本表;
    9、不能对视图进行update或者insert into操作。

    联系

    1、视图(view)是在基本表之上建立的表,它的结构(即所定义的列)和内容(即所有数据行)都来自基本表,它依据基本表存在而存在;
    2、一个视图可以对应一个基本表,也可以对应多个基本表;
    3、视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
    总结:
    视图是一个子查询,性能肯定会比直接查询要低(尽管sql内部有优化),所以使用视图时有一个必须要注意的,就是不要嵌套使用查询,尤其是复杂查询。

    视图有什么用

    1、当一个查询需要频频的作为子查询使用时,视图可以简化代码,直接调用而不是每次都去重复写这个东西。
    2、系统的数据库管理员需要给他人提供一张表的某两列数据,而不希望他可以看到其他任何数据,这时可以建一个只有这两列数据的视图,然后把视图公布给他。

    性能损失解决方案

    对视图的查询语句进行优化。
    通常来说直接查询和查询视图是没有什么区别的(sql 本身会进行优化),除非是视图嵌套了视图,或者子查询很复杂要计算。
    特别说明:
    每次SELECT视图的时候,视图都会重新计算创建它的规则(sql算法),如果算法复杂,数据量大,就会比较慢,那样每次就很慢了。
    而且,表的索引对于视图view来说是无效的,它是全表扫描的。

    示例

    数据库是Oracle,使用的试图工具是免费版Navicat。

    定位到指定数据,点击视图,右边展示所有当前数据库的视图,双击后打开视图窗口,和表看起来并无区别:

    Ctrl+D 即可进入视图的SQL语句进行查看,如下:

    以上是对工作中使用到的视图的简略介绍,如有感悟后续更补,希望对你有帮助!

     

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  • 有时我们在向客户介绍商业智能BI时候,特别是客户第一次听到数据仓库概念,感觉就分不清数据库和数据仓库的区别联系,我这里简单讲解一下: 第一, 先说下数据库,数据库是一组存放数据文件,这些文件存放在...

    数据库和数据仓库有什么区别?
    有时我们在向客户介绍商业智能BI的时候,特别是客户第一次听到数据仓库的概念,感觉就分不清数据库和数据仓库的区别和联系,我这里简单讲解一下:

    第一, 先说下数据库,数据库是一组存放数据的文件,这些文件存放在我们的硬盘上。通过运行在操作系统之上的数据库管理系统 DBMS,可以访问到数据库文件,以这种可视化的操作界面来看到表、行、列、视图、存储过程和查询数据等。 像我们提到的 SQL Server、Oracle、MySQL,这些都是数据库,也可以理解为数据库管理系统,一个数据库管理系统可以管理多个数据库,就是管理多组数据文件。

    第二, 数据库的作用简单理解就是用来存放业务软件的数据,比如ERP系统、OA系统、CRM系统,这些系统用户登录上去在里面录入数据,这些录入的数据就进入到数据库中,写入到一张表或者不同的表。之后就可以查询,按照一定的查询规则从数据库的一张表或者多张表把数据查询出来,也可以修改,也可以删除。所有的数据处理都是通过这些软件系统,程序和数据库进行数据的交互。

    第三, 数据仓库的本质也是一个数据库,也是用来存放数据的,但数据仓库不会有专门对应的业务系统软件入口和数据仓库中的数据进行交互。更多的时候是通过BI可视化的方式对数据仓库的数据做查询,之后再来展现。

    第四, 数据仓库的数据来源也是来自各个业务软件系统下的数据库,可以将一个数据库或者多个数据库中的数据抽取到数据仓库,按照业务的需求对数据进行清洗、整合、合并或者计算等等。

    第五, 数据库主要面向业务过程,是业务系统的基础。数据仓库主要面向分析服务,是BI系统的基础。

    第六, 大部分数据库不会保留历史数据,因为通过业务系统操作底层数据库的数据,数据变了就变了,历史的数据在程序设计的时候很少会做保留,大量的增删改操作。而数据仓库通过每天定时抽取业务系统中数据库的数据,可以保留历史数据,为的是以后的分析目的。因此数据仓库中,很少有删改数据的操作,更多的是通过BI分析工具来做查询。

    第七, 数据库为了业务需要,在设计底层表之间的结构关系的时候,按照三范式建模3NF,形成表之间的一对多,多对多等关系,避免数据冗余。数据仓库为了分析要求,在设计底层表之间的关系时也可以按照三范式建模,但更多的时候采用维度建模。并且通常为了架构的健壮性和可扩展性,也会采用分层的模式,比如ODS层、DIENSION 维度层、FACT 事实层、数据集市 DATA MART 层等,这个分层只是从逻辑上划分的,实际上还是数据库的表,只是通过表的命名去做一些区分。

    所以简单总结,数据库面向业务系统、业务过程,少有保留历史数据,多增删改,三范式建模,通过业务系统来访问;数据仓库面向分析目的,多查询,会从一个或者多个数据库抽取数据,会保留历史数据,可以用三范式建模或者维度建模,通过BI前端可视化软件来访问。本质上是一样,都是数据库,只是组织形式、使用用途、面向软件不同。
    –by packingdata

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  • 数据库数据仓库、数据集市的区别联系

    万次阅读 多人点赞 2018-09-06 19:24:33
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