目录 

总体架构：

一、数据库

二、关系型数据库

三、SQL与数据库

四、 分布式数据库

五、数据仓库

1. 概述

2. 架构

 3、数据仓库的主要特征

3、1 面向主题性

3、2 集成性

3、3 非易失性

3、4 时变性

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总体架构：

一、数据库

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

数据库是存放数据的软件系统。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。

当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

数据库的概念实际包括两层意思：

（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。

（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

数据库作为最重要的基础软件，是确保计算机系统稳定运行的基石。

二、关系型数据库

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。

用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。

关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。 [1]

主流的关系型数据库有Oracle、DB2、MySQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access等多个品种，每种数据库的语法、功能和特性也各具特色。

Oracle数据库是由甲骨文公司开发，并于1989年正式进入中国市场。虽然当时的Oracle尚名不见经传，通过多年的发展积聚了众多领先性的数据库系统开发经验，在集群技术、高可用性、安全性、系统管理等方面都取得了较好的成绩。Oracle产品除了数据库系统外，还有应用系统、开发工具等。在数据库可操作平台上，Oracle可在所有主流平台上运行，因而可通过运行于较高稳定性的操作系统平台，提高整个数据库系统的稳定性。

MySQL数据库是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），可以使用最常用结构化查询语言进行数据库操作。也因为其开源的特性，可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL数据库因其体积小、速度快、总体拥有成本低而受到中小企业的热捧，虽然其功能的多样性和性能的稳定性差强人意，但是在不需要大规模事务化处理的情况下，MySQL也是管理数据内容的好选择之一。

Microsoft SQL Server数据库最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个操作系统版本。在Windows NT 推出后，Microsoft 将SQL Server 移植到Windows NT系统上，因而SQL Server数据库伴随着Windows操作系统发展壮大，其用户界面的友好和部署的简捷，都与其运行平台息息相关，通过Microsoft的不断推广，SQL Server数据库的占有率随着Windows操作系统的推广不断攀升。

三、SQL与数据库

SQL (Structured Query Language) 是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。

SQL语言不仅能独立应用于终端，还可以作为子语言为其他程序设计提供有效助力，该程序应用中，SQL可与其他程序语言一起优化程序功能，进而为用户提供更多更全面的信息

大数据时代中，数据库系统的数据类型与规模在不断扩增，这给数据库管理带来了一定的挑战。在社会生产生活中，对于数据库的应用范围逐步增大，提升数据库开发及应用的效率，是保障我国社会生产生活高效运转的关键。

SQL作为一种操作命令集, 以其丰富的功能受到业内人士的广泛欢迎, 成为提升数据库操作效率的保障。SQL Server数据库的应用，能够有效提升数据请求与返回的速度，有效应对复杂任务的处理，是提升工作效率的关键。

由于SQL Servers数据库管理系统具有较高的数据管理性能，因其优越的性能，应用范围非常广，大量应用于服务器和客户体系结构中。

SQL Servers数据库的性质主要由以下几个方面体现：系统的吞吐量、响应时间以及并行处理能力, 发出请求服务器回应的速度、还有不同屏幕之间切换的速度等等。

四、 分布式数据库

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。

根据我国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统抽象为4层的结构模式。这种结构模式得到了国内外的支持和认同。

4层模式划分为全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层，在各层间还有相应的层间映射。这种4层模式适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。

五、数据仓库

1. 概述

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

 数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。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（Decision Support）。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；

同时数据仓库自身也不需要“消费”（删除或消耗）任何的数据，其结果开放给各个外部应用使用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。

2. 架构

 3、数据仓库的主要特征

数据仓库是面向主题性（Subject-Oriented ）、集成性（Integrated）、非易失性（Non-Volatile）和时变性（Time-Variant ）数据集合，用以支持管理决策 。

3、1 面向主题性

数据库中，最大的特点是面向应用（不同的应用，有不同的关系型数据结构）进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。

而数据仓库则是面向主题（某种战略目标）的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

操作型处理（传统数据）对数据的划分并不适用于决策分析。而基于主题组织的数据则不同，它们被划分为各自独立的领域，每个领域有各自的逻辑内涵但互不交叉，在抽象层次上对数据进行完整、一致和准确的描述。

3、2 集成性

        确定主题之后，就需要获取和主题相关的数据。当下企业中主题相关的数据通常会分布在多个操作型（增删减查）数据库系统中，彼此分散、独立、异构。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，对数据进行抽取、清理、转换和汇总，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：

        （1）要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等。

        （2）进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。

        下图说明了保险公司综合数据的简单处理过程，其中数据仓库中与“承保”主题有关的数据来自于多个不同的操作型系统。这些系统内部数据的命名可能不同，数据格式也可能不同。把不同来源的数据存储到数据仓库之前，需要去除这些不一致。

3、3 非易失性

数据仓库是分析数据的平台，而不是创造数据的平台，也不是生成数据的平台。我们是通过数据仓库去分析数据中的规律，而不是去创造、修改其中的规律。因此数据进入数据仓库后，它便稳定且不会改变。

操作型数据库主要服务于日常的业务操作，使得数据库需要不断地对数据实时更新，以便迅速获得当前最新数据，不至于影响正常的业务运作。在数据仓库中只要保存过去的业务数据，不需要每一笔业务都实时更新数据仓库，而是根据商业需要每隔一段时间把一批较新的数据导入数据仓库。

数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。

数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘，一旦数据进入数据仓库以后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少。

3、4 时变性

数据仓库包含各种粒度的历史数据，数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。

虽然数据仓库的用户不能修改数据，但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况，当业务变化后，挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要随着时间更新，以适应决策的需要。从这个角度讲，数据仓库建设是一个项目，更是一个过程 。

数据仓库的数据随时间的变化表现在以下几个方面。
        （1）数据仓库的数据时限一般要远远长于操作型数据的数据时限。
        （2）操作型系统存储的是当前数据，而数据仓库中的数据是历史数据。
        （3）数据仓库中的数据是按照时间顺序追加的，它们都带有时间属性。
 

六、数据集市

数据集市（Data Mart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。