數據庫故障恢復技術解析
來自： http://blog.csdn.net/dingding_12345/article/details/50465075
一、數據倉庫的定義
將來自多個數據源的數據，以統一的模式，集中存儲在某個站點上。其特征是：歷史數據，海量的數據，數據只添加，只讀，無修改.
二、數據倉庫的開發過程
先看一張圖，如下
1、確定建立數據倉庫要解決的問題，明確主題下的查詢分析需求；
2、選擇數據倉庫軟件平臺，包括數據庫，建模工具，分析工具；
3、建立數據倉庫的邏輯模型，并在軟件平臺下加以實現；
4、對來自不同數據源的異構數據，根據數據模型進行清洗和轉換，匯聚到數據倉庫中
5、開發數據倉庫的分析應用。
三、數據倉庫與數據庫的區別
先上圖，直觀一點。
查了資料，引用知乎上的一個回答。
1，邏輯層面/概念層面：數據庫和數據倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個數據庫軟件，基于某種數據模型來組織、管理數據。但是，數據庫通常更關注業務交易處理（OLTP），而數據倉庫更關注數據分析層面（OLAP），由此產生的數據庫模型上也會有很大的差異。數據庫通常追求交易的速度，交易完整性，數據的一致性，等等，在數據庫模型上主要遵從范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），從而盡可能減少數據冗余，保證引用完整性；而數據倉庫強調數據分析的效率，復雜查詢的速度，數據之間的相關性分析，所以在數據庫模型上，數據倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數據分析的效率。
2，產品實現層面：數據庫和數據倉庫軟件是有些不同的，數據庫通常使用行式存儲，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而數據倉庫傾向使用列式存儲，如SAP IQ，SAP HANA
簡要的說，數據庫是面對業務處理的, 即OLTP,而數據倉庫是側重在分析層面，即OLAP.
以上是自己的個人總結，如有不妥當之處，請在評論中指出！
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