数据仓库(data warehousing)和数据集市(data marts)的区别
数据仓库与数据集市
你应该先建立哪一个：数据仓库还是数据集市？这个问题最近一直困扰着IT经理。大多数供应商都会说，数据仓库很难做到，而且成本很高，因此不可取。他们说建立数据仓库需要很长时间。此外，他们还表示，公司同时面临着许多与公司面临的问题有关的问题。其中一些问题是遗留数据的集成，以及管理大量数据的困难。数据集市无疑使数据仓库的形象黯淡，但这些都不是真的。对于这种误解，需要有一个彻底的定义和区别引用。但什么是数据集市和数据仓库？
首先必须知道数据集市代表一个特定的公司。它代表了它的程序、数据、软件和硬件。这意味着每个部门都有单独的数据集市。例如，有一个用于生产、财务、销售部门和营销的数据集市。每个数据集市都有其特定的功能和特性。它与其他部门的其他数据集市不同，但它们可以协同工作。数据集市专注于个人和特定部门，这就是为什么它不能处理大数据。星型连接结构数据库用于收集所有数据集市数据库进行设计。有两种数据集市，独立数据集市（这是较强的数据）和依赖数据集市（这是较弱的数据）。必须创建多个独立的数据集市，以便用于组织。
数据仓库是广泛的，不局限于只专注于特定的部门。它可以代表整个公司；它包括公司数据的所有主题和模型。数据仓库不仅限于与部门和公司的主题领域相关。与数据集市相比，数据仓库中存储的数据更加详细。数据仓库索引的方式很简单，因为它必须处理大量的数据。数据仓库覆盖了企业或公司的很大一部分，这就是为什么处理它需要很长时间的原因。这也是为什么数据集市能够快速且易于使用、设计和实现的原因，因为它只处理少量的数据。这也是数据仓库比数据集市更昂贵的原因。
总结：
1.
数据集市集中于企业或公司的各个部门，而数据仓库可以代表整个企业或公司的整体。
数据集市只能处理少量数据，不像数据仓库可以处理大量数据。
数据仓库可能会变得昂贵和难以使用，因为它覆盖了公司或企业的广泛部分，而不像数据集市那样经济实惠和方便，因为它处理的是公司或企业的小部门。
- 发表于 2021-06-23 12:41
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- 分类：IT
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