深入探讨数据仓库构建，如何选择合适的数据库技术，数据仓库用什么做数据库管理系统

本文目录导读：

1. 数据仓库常用数据库技术
2. 选择数据仓库数据库的考虑因素

随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，越来越受到重视，数据仓库是通过对企业历史数据的整理、分析和挖掘，为企业提供决策支持的重要工具，在构建数据仓库的过程中，选择合适的数据库技术至关重要，本文将深入探讨数据仓库构建中所使用的数据库技术，分析其优缺点，以帮助企业选择最适合自己的数据库解决方案。

数据仓库常用数据库技术

1、关系型数据库

关系型数据库（Relational Database）是数据仓库中最常用的数据库技术之一，它以关系模型为基础，具有数据结构清晰、易于维护等优点，市面上常用的关系型数据库有Oracle、SQL Server、MySQL等。

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（1）Oracle：Oracle数据库是全球最流行的数据库之一，具有强大的性能和稳定性，在数据仓库领域，Oracle数据库广泛应用于大型企业，尤其是在数据量庞大、业务复杂的场景下。

（2）SQL Server：SQL Server是微软公司推出的关系型数据库，具有较好的兼容性和易用性，在我国，SQL Server在中小企业中具有较高的市场份额。

（3）MySQL：MySQL是一款开源的关系型数据库，具有成本低、易部署等优点，在我国，MySQL广泛应用于中小型企业，尤其是一些初创公司。

2、非关系型数据库

随着大数据时代的到来，非关系型数据库（Non-relational Database）逐渐崭露头角，非关系型数据库以数据模型灵活、扩展性强等特点受到广泛关注，市面上常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。

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（1）MongoDB：MongoDB是一款基于文档的NoSQL数据库，具有数据模型灵活、易于扩展等优点，在数据仓库领域，MongoDB常用于存储非结构化数据，如日志、网页等。

（2）Redis：Redis是一款开源的内存数据结构存储系统，具有高性能、高可用性等特点，在数据仓库领域，Redis常用于缓存热点数据，提高查询效率。

（3）Cassandra：Cassandra是一款分布式NoSQL数据库，具有高可用性、可扩展性等特点，在数据仓库领域，Cassandra常用于存储海量数据，如物联网数据、社交网络数据等。

选择数据仓库数据库的考虑因素

1、数据量：数据量是选择数据库时的重要考虑因素，对于数据量较大的数据仓库，应选择具有高性能、高扩展性的数据库，如Oracle、Cassandra等。

2、数据类型：数据仓库中的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，选择数据库时，应考虑其支持的数据类型和存储方式。

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3、性能：数据仓库的查询性能对决策支持至关重要，选择数据库时，应考虑其查询优化、索引策略等因素。

4、成本：成本是企业在选择数据库时必须考虑的因素，开源数据库如MySQL、MongoDB等具有较低的成本，但可能需要投入更多的人力进行维护。

5、生态系统：数据库的生态系统包括工具、库、社区等，一个完善的生态系统可以为企业提供更多的支持和便利。

数据仓库是企业发展的重要支撑，选择合适的数据库技术对数据仓库的构建至关重要，本文从关系型数据库和非关系型数据库两个方面分析了数据仓库常用的数据库技术，并提出了选择数据库时需考虑的因素，希望企业能根据自身需求，选择最适合自己的数据库解决方案，构建高效、稳定的数据仓库。

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