数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、传统数据库的设计思路
众所周知，传统数据库是以应用或服务为粒度来进行设计的，如：商品服务、订单服务、用户服务、促销服务等。
而数据仓库则是面向主题进行设计的，我们可以将主题理解为一个宏观的分析领域， 是在较高层次上将业务系统中某一分析对象的数据进行整合、归类并分析的一种范围。如：销售主题、客户主题、供应商主题等。数字化转型网www.szhzxw.cn
面向主题设计的优势在于，用户能够更简单直接地利用数据进行多维复杂分析，而不需要从各个不同的业务系统中寻找并串联数据，可大幅提升工作效率和实现更深入的业务洞察。
二、传统数据库的核心用途
传统数据库的核心用途，是用来管理业务系统所产生的业务数据，如：电商交易、银行转账、客户关系管理等。
而数据仓库则用于构建面向分析的集成化数据环境，通过报表分析和数据洞察的方式，为企业的战略决策提供数据依据。
数据仓库不生产任何数据，其数据来源于各个业务系统的数据库，数据仓库也不会对数据进行消费，只是将数据分析后的结果开放给各个外部系统使用。数字化转型网www.szhzxw.cn
我们以常见的电商场景为例：
三、传统数据库的构成部分
传统数据库的构成部分比较简单，是由数据库本身和数据库管理系统（DBMS）组成。
而数据仓库则要复杂很多，由数据源、ETL 工具、数据存储、元数据管理和数据访问分析工具共同构成。
其中，ETL 工具负责从数据源抽取数据，并经过清洗转换之后加载到数据仓库中，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
数据存储是数据仓库中最为的核心部分，通常采用多维数据模型（星型模型、雪花模型）来组织数据，并通过列式存储的方式来减少数据读取范围和提升数据压缩比，以达到提升查询性能的目的。
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