在閱讀本文前，請(qǐng)先回答下面兩個(gè)問題：

1. 數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫有什么區(qū)別？

2. 某大公司Hadoop Hive里的關(guān)系表不完全滿足完整/參照性約束，也不完全滿足范式要求，甚至第一范式都不滿足，這種情況正常嗎？

3.Oracle會(huì)在三年之內(nèi)被代替嗎？為什么？

如果您不能五秒內(nèi)給出答案，那么本文應(yīng)該是對(duì)您有幫助的。

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數(shù)據(jù)庫的"分家"

隨著關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論的提出，誕生了一系列經(jīng)典的RDBMS，如Oracle，MySQL，SQL Server等。這些RDBMS被成功推向市場(chǎng)，并為社會(huì)信息化的發(fā)展做出的重大貢獻(xiàn)。然而隨著數(shù)據(jù)庫使用范圍的不斷擴(kuò)大，它被逐步劃分為兩大基本類型：

1. 操作型數(shù)據(jù)庫

主要用于業(yè)務(wù)支撐。一個(gè)公司往往會(huì)使用并維護(hù)若干個(gè)數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫保存著公司的日常操作數(shù)據(jù)，比如商品購(gòu)買、酒店預(yù)訂、學(xué)生成績(jī)錄入等；

2. 分析型數(shù)據(jù)庫

主要用于歷史數(shù)據(jù)分析。這類數(shù)據(jù)庫作為公司的單獨(dú)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，負(fù)責(zé)利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)公司各主題域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；

那么為什么要"分家"？在一起不合適嗎？能不能構(gòu)建一個(gè)同樣適用于操作和分析的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫？

答案是NO。一個(gè)顯然的原因是它們會(huì)"打架"......如果操作型任務(wù)和分析型任務(wù)搶資源怎么辦呢？再者，它們有太多不同，以致于早已"貌合神離"。接下來看看它們到底有哪些不同吧。

操作型數(shù)據(jù)庫 VS 分析型數(shù)據(jù)庫

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因?yàn)橹鲗?dǎo)功能的不同(面向操作/面向分析)，兩類數(shù)據(jù)庫就產(chǎn)生了很多細(xì)節(jié)上的差異。這就好像同樣是人，但一個(gè)和尚和一個(gè)穆斯林肯定有很多行為/觀念上的不同。

接下來本文將詳細(xì)分析兩類數(shù)據(jù)庫的不同點(diǎn)：

1. 數(shù)據(jù)組成差別 - 數(shù)據(jù)時(shí)間范圍差別

一般來講，操作型數(shù)據(jù)庫只會(huì)存放90天以內(nèi)的數(shù)據(jù)，而分析型數(shù)據(jù)庫存放的則是數(shù)年內(nèi)的數(shù)據(jù)。這點(diǎn)也是將操作型數(shù)據(jù)和分析型數(shù)據(jù)進(jìn)行物理分離的主要原因。

2. 數(shù)據(jù)組成差別 - 數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)層次差別

操作型數(shù)據(jù)庫存放的主要是細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，而分析型數(shù)據(jù)庫中雖然既有細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，又有匯總數(shù)據(jù)，但對(duì)于用戶來說，重點(diǎn)關(guān)注的是匯總數(shù)據(jù)部分。

操作型數(shù)據(jù)庫中自然也有匯總需求，但匯總數(shù)據(jù)本身不存儲(chǔ)而只存儲(chǔ)其生成公式。這是因?yàn)椴僮餍蛿?shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，因此匯總數(shù)據(jù)會(huì)在每次查詢時(shí)動(dòng)態(tài)生成。

而對(duì)于分析型數(shù)據(jù)庫來說，因?yàn)閰R總數(shù)據(jù)比較穩(wěn)定不會(huì)發(fā)生改變，而且其計(jì)算量也比較大(因?yàn)闀r(shí)間跨度大)，因此它的匯總數(shù)據(jù)可考慮事先計(jì)算好，以避免重復(fù)計(jì)算。

3. 數(shù)據(jù)組成差別 - 數(shù)據(jù)時(shí)間表示差別

操作型數(shù)據(jù)通常反映的是現(xiàn)實(shí)世界的當(dāng)前狀態(tài)；而分析型數(shù)據(jù)庫既有當(dāng)前狀態(tài)，還有過去各時(shí)刻的快照，分析型數(shù)據(jù)庫的使用者可以綜合所有快照對(duì)各個(gè)歷史階段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

4. 技術(shù)差別 - 查詢數(shù)據(jù)總量和查詢頻度差別

操作型查詢的數(shù)據(jù)量少而頻率多，分析型查詢則反過來，數(shù)據(jù)量大而頻率少。要想同時(shí)實(shí)現(xiàn)這兩種情況的配置優(yōu)化是不可能的，這也是將兩類數(shù)據(jù)庫物理分隔的原因之一。

5. 技術(shù)差別 - 數(shù)據(jù)更新差別

操作型數(shù)據(jù)庫允許用戶進(jìn)行增，刪，改，查；分析型數(shù)據(jù)庫用戶則只能進(jìn)行查詢。

6. 技術(shù)差別 - 數(shù)據(jù)冗余差別

數(shù)據(jù)的意義是什么？就是減少數(shù)據(jù)冗余，避免更新異常。而如5所述，分析型數(shù)據(jù)庫中沒有更新操作。因此，減少數(shù)據(jù)冗余也就沒那么重要了。

現(xiàn)在回到開篇是提到的第二個(gè)問題"某大公司Hadoop Hive里的關(guān)系表不完全滿足完整/參照性約束，也不完全滿足范式要求，甚至第一范式都不滿足。這種情況正常嗎？"，答曰是正常的。

因?yàn)镠ive是一種數(shù)據(jù)倉庫，而數(shù)據(jù)倉庫和分析型數(shù)據(jù)庫的關(guān)系非常緊密(后文會(huì)講到)。它只提供查詢接口，不提供更新接口，這就使得消除冗余的諸多措施不需要被特別嚴(yán)格地執(zhí)行了。

數(shù)據(jù)倉庫(data warehouse)定義

聰明的讀者應(yīng)該已經(jīng)意識(shí)到這個(gè)問題：既然分析型數(shù)據(jù)庫中的操作都是查詢，因此也就不需要嚴(yán)格滿足完整性/參照性約束以及范式設(shè)計(jì)要求，而這些卻正是關(guān)系數(shù)據(jù)庫精華所在。這樣的情況下再將它歸為數(shù)據(jù)庫會(huì)很容易引起大家混淆，畢竟在絕大多數(shù)人心里數(shù)據(jù)庫是可以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫畫上等號(hào)的。

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那么為什么不干脆叫"面向分析的存儲(chǔ)系統(tǒng)"呢？

事實(shí)上數(shù)據(jù)倉庫不應(yīng)讓傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)，因?yàn)殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫最少也要求滿足第1范式，而數(shù)據(jù)倉庫里的關(guān)系表可以不滿足第1范式。也就是說，同樣的記錄在一個(gè)關(guān)系表里可以出現(xiàn)N次。但由于大多數(shù)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的表的統(tǒng)計(jì)分析還是用SQL，因此很多人把它和關(guān)系數(shù)據(jù)庫搞混了。

知道了什么是數(shù)據(jù)倉庫后，再來看看它有哪些特點(diǎn)吧。某種程度上來說，這也是分析型數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)：

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1. 面向主題

面向主題特性是數(shù)據(jù)倉庫和操作型數(shù)據(jù)庫的根本區(qū)別。操作型數(shù)據(jù)庫是為了支撐各種業(yè)務(wù)而建立，而分析型數(shù)據(jù)庫則是為了對(duì)從各種繁雜業(yè)務(wù)中抽象出來的分析主題(如用戶、成本、商品等)進(jìn)行分析而建立；

2.集成性

集成性是指數(shù)據(jù)倉庫會(huì)將不同源數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)匯總到一起；

3.企業(yè)范圍

數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)是面向公司全局的。比如某個(gè)主題域?yàn)槌杀?#xff0c;則全公司和成本有關(guān)的信息都會(huì)被匯集進(jìn)來；

4.歷史性

較之操作型數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫的時(shí)間跨度通常比較長(zhǎng)。前者通常保存幾個(gè)月，后者可能幾年甚至幾十年；

5.時(shí)變性

時(shí)間性是指數(shù)據(jù)倉庫包含來自其時(shí)間范圍不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)快照。有了這些數(shù)據(jù)快照以后，用戶便可將其匯總，生成各歷史階段的數(shù)據(jù)分析報(bào)告；

數(shù)據(jù)倉庫組件

數(shù)據(jù)倉庫的核心組件有四個(gè)：各源數(shù)據(jù)庫，ETL，數(shù)據(jù)倉庫，前端應(yīng)用。如下圖所示：

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1. 業(yè)務(wù)系統(tǒng)

業(yè)務(wù)系統(tǒng)包含各種源數(shù)據(jù)庫，這些源數(shù)據(jù)庫既為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)也作為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源(注：除了業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫也可從其他外部數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù))；

2.ETL

ETL分別代表：提取、轉(zhuǎn)換、加載。其中提取過程表示操作型數(shù)據(jù)庫搜集指定數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換過程表示將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為指定格式并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，加載過程表示將轉(zhuǎn)換過后滿足指定格式的數(shù)據(jù)加載進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫。

數(shù)據(jù)倉庫會(huì)周期不斷地從源數(shù)據(jù)庫提取清洗好了的數(shù)據(jù)，因此也被稱為"目標(biāo)系統(tǒng)"；

3.前端應(yīng)用

和操作型數(shù)據(jù)庫一樣，數(shù)據(jù)倉庫通常提供具有直接訪問數(shù)據(jù)倉庫功能的前端應(yīng)用，這些應(yīng)用也被稱為BI(商務(wù)智能)應(yīng)用，其核心是以可視化的圖表將數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來，使其具有對(duì)業(yè)務(wù)的決策指導(dǎo)意義。

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數(shù)據(jù)集市(data mart)

數(shù)據(jù)集市可以理解為是一種"小型數(shù)據(jù)倉庫"，它只包含單個(gè)主題，且關(guān)注范圍也非全局。

數(shù)據(jù)集市可以分為兩種，一種是獨(dú)立數(shù)據(jù)集市，這類數(shù)據(jù)集市有自己的源數(shù)據(jù)庫和ETL架構(gòu)；另一種是非獨(dú)立數(shù)據(jù)集市，這種數(shù)據(jù)集市沒有自己的源系統(tǒng)，它的數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)倉庫。

當(dāng)用戶或者應(yīng)用程序不需要/不必要/不允許用到整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)時(shí)，非獨(dú)立數(shù)據(jù)集市就可以簡(jiǎn)單為用戶提供一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的"子集"。

數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)流程

在數(shù)據(jù)庫系列的第五篇中，曾詳細(xì)分析了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)流程。數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)流程和數(shù)據(jù)庫的比較相似，因此本文僅就其中區(qū)別進(jìn)行分析。

較之?dāng)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)，數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)只多出ETL工程部分。然而這一部分極有可能是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)流程中最為耗時(shí)耗資源的一個(gè)環(huán)節(jié)。

因?yàn)樵摥h(huán)節(jié)要整理各大業(yè)務(wù)系統(tǒng)中雜亂無章的數(shù)據(jù)并協(xié)調(diào)元數(shù)據(jù)上的差別，所以工作量很大。在很多公司都專門設(shè)有ETL工程師這樣的崗位，大的公司甚至專門聘請(qǐng)ETL專家。

小結(jié)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)倉庫的重要性更勝以往。Hadoop平臺(tái)下的Hive，Spark平臺(tái)下的Spark SQL都是各自生態(tài)圈內(nèi)應(yīng)用最熱門的配套工具，而它們的本質(zhì)就是開源分布式數(shù)據(jù)倉庫。

在國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司里，很多數(shù)據(jù)引擎是架構(gòu)在數(shù)據(jù)倉庫之上的。不少員工認(rèn)為，開發(fā)成本應(yīng)更多集中在數(shù)據(jù)倉庫層，不斷加大數(shù)據(jù)建設(shè)的投入。

因?yàn)橐坏┮?guī)范、標(biāo)準(zhǔn)、高性能的數(shù)據(jù)倉庫建立好了，在之上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、跑推薦算法等都是輕松愜意的事情。反之如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)沒梳理好，各種臟亂數(shù)據(jù)會(huì)搞得人焦頭爛額，苦不堪言。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的零基础也能看懂！数据仓库与数据库的这几个问题，你能回答出来吗的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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