数据仓库与视图
虽然数据仓库和视图都用于数据管理和分析，但它们的功能和特性各不相同。本文将讨论数据仓库和视图之间的区别，以及它们各自的最佳使用时机。
数据仓库
数据仓库(一种大型数据管理系统)的功能是存储和管理大量历史数据、汇总数据和集成数据。它根据主题领域进行组织，并针对报告和分析(而非事务处理)进行了优化。维度模型是一组用于在数据仓库中构建数据的模型，使其易于分析和查询。数据仓库的元数据解释了数据的来源、组织方式和重要性。
从源系统检索数据，将其转换为可用格式，然后输入到仓库中以构建数据仓库。为了保持相关性，数据仓库中的数据会定期更新，通常每天或每周更新一次。
数据仓库提供对集成、整合和历史数据的访问，从而增强企业情报和决策能力。分析师、数据科学家和其他用户可以分析数据仓库中的数据，以识别趋势和洞察，从而为业务决策提供信息。
视图
数据库中一个或多个表中的数据被组合在一起，创建一种称为视图的虚拟表。视图为用户提供了一种无需创建复杂查询即可查看和修改数据的机制，从而简化了数据维护和分析的过程。视图可用于限制对私人信息的访问，禁止未经授权的用户查看这些信息。
视图为客户提供了数据的精简视角，有助于数据管理和分析。开发人员、分析师和其他用户可以使用视图查询数据并生成报告。此外，视图还可用于简化复杂的搜索并连接来自多个表的数据。
视图与数据仓库的区别
以下是数据仓库与视图之间的主要区别 -
用途 - 创建数据仓库的目的是管理和存储大量组合数据、历史数据和集成数据，这些数据最适合用于报表和分析。另一方面，视图为用户提供了一种无需创建复杂查询即可访问和更改数据的方法，旨在简化数据管理和分析。
数据量 − 数据仓库用于处理海量数据，通常达到 TB 级别。相反，视图用于访问一个或多个数据库表中的数据子集。
数据管理 − 数据从源系统中提取，转换为数据仓库可以使用的格式，然后加载到数据仓库中。另一方面，视图是通过合并一个或多个数据库表中的信息来创建的。
查询复杂性 − 数据仓库旨在处理具有挑战性的查询，并针对报告和分析进行了优化。另一方面，视图为用户提供了一种无需创建复杂查询即可访问和更改数据的方法，旨在简化数据管理和分析。
结论
总而言之，数据管理和分析是两个不同的过程，分别利用数据仓库和视图。数据仓库能够存储和管理大量的历史数据、汇总数据和集成数据，尤其适用于报表和分析。有趣的是，视图提供了一种更直接的方法来获取和更改信息，而无需复杂的问题，这有助于理顺信息的组织和调查。数据仓库和视图在数据管理和分析中都扮演着重要的角色，因此选择最适合特定用例的方案至关重要。
