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随着信息技术的飞速发展，数据仓库在企业的数据分析、决策支持等方面发挥着越来越重要的作用，数据仓库的建设离不开数据库技术的支持，数据仓库用什么做数据库呢？本文将结合实际案例，探讨数据仓库建设中的数据库选择与应用策略。
数据仓库常用的数据库类型
1、关系型数据库（RDBMS）
关系型数据库是数据仓库建设中最常用的数据库类型，如Oracle、MySQL、SQL Server等，关系型数据库具有以下特点：
（1）数据结构清晰，便于数据存储和管理；
（2）支持SQL语言，便于数据查询和操作；
（3）具有较高的稳定性和可靠性。
2、NoSQL数据库
NoSQL数据库在近年来逐渐受到关注，如MongoDB、Cassandra、Redis等，NoSQL数据库具有以下特点：
（1）分布式存储，支持海量数据；
（2）易于扩展，可满足大规模数据需求；
（3）支持多种数据模型，如文档、键值对、列族等。
3、新型数据库
新型数据库如NewSQL、分布式数据库等，结合了关系型数据库和NoSQL数据库的优点，旨在解决大数据时代下的数据存储和查询问题。
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数据仓库数据库选择策略
1、根据业务需求选择数据库
（1）对数据一致性要求较高的场景，如企业核心业务系统，宜选择关系型数据库；
（2）对数据实时性要求较高的场景，如电商、社交网络等，可考虑选择NoSQL数据库；
（3）对海量数据存储和查询性能要求较高的场景，如大数据分析、机器学习等，可考虑选择新型数据库。
2、考虑数据库性能和可扩展性
（1）性能：数据库应具备高效的数据存储、查询、索引等功能，以满足数据仓库的高性能需求；
（2）可扩展性：数据库应具备良好的扩展性，能够适应数据仓库的规模增长和业务发展。
3、考虑成本和易用性
（1）成本：选择适合企业预算的数据库，降低成本投入；
（2）易用性：数据库应具备良好的易用性，降低运维成本。
数据仓库数据库应用策略
1、数据模型设计
（1）根据业务需求，设计合理的数据模型，如星型模型、雪花模型等；
（2）确保数据模型具有良好的扩展性，便于后续业务发展。
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2、数据存储和索引优化
（1）合理分配存储资源，提高数据存储效率；
（2）优化索引策略，提高查询性能。
3、数据导入和清洗
（1）建立完善的数据导入流程，确保数据质量；
（2）对导入的数据进行清洗，去除重复、错误等无效数据。
4、数据分析和挖掘
（1）根据业务需求，选择合适的数据分析工具和算法；
（2）对数据进行深度挖掘，为企业提供决策支持。
数据仓库用什么做数据库，应根据业务需求、性能、成本等因素综合考虑，在实际应用中，企业应结合自身情况，选择合适的数据库，并制定相应的应用策略，以提高数据仓库的建设效果。
标签： #数据仓库用什么做数据库
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