2018-10-20
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数据库的局限性有哪些?
传统的数据库在操作型数据处理上取得了巨大的成功,但是在分析型数据处理上却遇到了瓶颈。主要有以下几个原因:
(1) 数据的分散。操作型数据处理往往只需要涉及一个部门业务或者一个系统的数据,因此现在企业的数据是分散在各个操作型数据库,而分析型操作往往面向整个企业、跨部门进行。
(2) 数据不一致的问题。从各个操作型数据库中抽取数据会存在数据不一致的问题,比如同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致等,因此在分析操作前必须首先对这些数据进行预处理。
(3) 历史数据问题。分析型数据操作往往需要大量的历史数据,但是操作型数据库一般存放的是短期数据。
(4) 数据粒度问题。分析型数据操作往往关注的是综合性数据,但是操作型数据库中存放的是细节数据,如果在分析前对细节数据进行综合,会严重影响分析的效率。
因此,为了克服以上问题,使两种数据操作都能够有效的进行,就产生了数据仓库。
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