数据仓库和数据超市的区别

数据仓库和数据超市都服务于相同目的；它们都是数据存储库。但是，我们可以根据它们可以存储的数据量来区分数据仓库和数据超市。数据仓库是一个大型数据存储库，从不同组织收集数据，而数据超市是数据仓库的一个逻辑子集。

阅读本文以了解有关数据仓库和数据超市的更多信息以及它们彼此之间的区别。让我们从这两个方面的基本概述开始。

什么是数据仓库？

数据仓库是一个大型数据存储库，从公司内的不同组织收集数据。因此，数据仓库表示有助于管理层决策过程的时间变化的、非易失的和集成的数据集。换句话说，数据仓库是从多个来源收集的大量数据和信息的集合，并存储在统一的模式中。

数据仓库使用集中式系统。它们使用略微反规范化数据并遵循自上而下的数据模型。数据仓库的特征包括灵活性、更长的生命周期、数据导向等。但是，设计数据仓库可能是一项艰巨的任务，因为它们的结构不断发展。

数据超市基本上是数据仓库的一种子类型。换句话说，数据超市是对应于特定用户组的数据子集。数据超市主要用于为企业做出战术决策。在数据仓库中，存在几个部门和逻辑数据超市，它们必须在其数据说明中足够强大，以确保数据仓库的稳健性。

设计数据超市的过程相对容易，因为它们处理的数据量较小。数据超市是在低成本的部门服务器上实现的，并且每周都会对其实现进行监控。

根据它们处理的数据来源，数据超市可以分为两类——相关数据超市和独立数据超市。

下表重点介绍了数据仓库和数据超市之间的重要区别——

关键	数据仓库	数据超市
定义	它是一个大型数据存储库，从公司内的不同组织收集数据。	它是数据仓库的一种子类型。
用途	它有助于做出战略决策。	它有助于为企业做出战术决策。
目标	主要目标是提供一个集成的环境和业务的连贯图像。	它旨在满足特定用户组的需求。
设计	数据仓库的设计过程相当复杂。它可能在维度模型中使用也可能不使用。它可以馈送维度模型。	设计数据超市相对容易。它通常用于部门级别的业务部门。它是通过关注维度模型来构建的。
易用性	它包含来自多个组织的数据，因此处理来自数据仓库的数据需要很长时间。	数据超市易于实现和使用。它们只能处理少量数据。

尽管数据仓库和数据超市服务于相同的目的，但它们在许多方面都不同，如上表所述。最显著的区别在于，数据仓库是一个独立于应用程序的大型数据存储库，而数据超市是特定于决策支持系统应用程序的数据仓库的逻辑子集。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于：2022年12月20日

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