《MIS中数据仓库与操作型数据库的区别及实例解析》
一、引言
在管理信息系统(MIS)中,数据仓库和操作型数据库都扮演着至关重要的角色,但它们在很多方面存在着显著的区别,理解这些区别有助于企业更有效地管理数据、做出决策以及提升整体的运营效率。
二、数据仓库与操作型数据库的主要区别
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1、数据目的
操作型数据库
- 操作型数据库主要用于支持日常的业务操作,在一个电子商务企业的订单管理系统中,操作型数据库负责实时处理订单的创建、修改、查询和删除等操作,它聚焦于事务处理,确保每一笔业务交易能够准确、快速地完成,当顾客下单购买一件商品时,操作型数据库会立即更新库存表,记录订单详情,处理支付信息等一系列操作,以保证业务流程的顺利进行。
数据仓库
- 数据仓库则是为了支持企业的决策分析,它整合来自多个数据源的数据,这些数据源可能包括企业内部的操作型数据库、外部数据(如市场调研报告)等,数据仓库中的数据经过清洗、转换和集成后,以一种适合分析的结构存储,企业想要分析不同地区、不同时间段的销售趋势,数据仓库可以提供从多年的销售数据中提取出的相关信息,包括销售额、销售量、客户购买行为等,帮助企业管理者制定营销策略。
2、数据结构
操作型数据库
- 操作型数据库通常采用实体 - 关系(E - R)模型构建,具有高度规范化的结构,以一个人力资源管理系统为例,员工表、部门表、职位表等之间存在着严格的关系,员工表中的部门ID字段与部门表中的部门ID字段关联,这种规范化结构有助于减少数据冗余,提高数据的一致性和完整性,在操作型数据库中,数据的更新、插入和删除操作频繁,规范化结构可以确保这些操作的准确性。
数据仓库
- 数据仓库的数据结构通常是多维的,采用星型模型或雪花模型,以销售数据仓库为例,中心事实表可能包含销售金额、销售量等关键指标,周围的维度表包括时间维度(如年、月、日)、地区维度(如国家、省份、城市)、产品维度(如产品类别、产品型号)等,这种多维结构方便进行数据的分析和查询,企业可以很容易地查询某一地区在特定时间段内某类产品的销售情况。
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3、数据更新频率
操作型数据库
- 操作型数据库的数据更新频率很高,在银行的核心业务系统中,每一笔存款、取款、转账等交易都会即时更新账户余额等相关数据,因为它要反映业务的当前状态,所以需要实时或近实时地处理事务并更新数据。
数据仓库
- 数据仓库的数据更新频率相对较低,它可能按照一定的周期(如每天、每周或每月)进行数据的更新,企业的销售数据仓库可能每天晚上将当天的销售数据从操作型数据库中抽取出来,经过清洗和转换后加载到数据仓库中,这是因为决策分析不需要像操作型业务那样实时的数据,而是更关注一段时间内的数据汇总和趋势分析。
4、数据一致性要求
操作型数据库
- 操作型数据库对数据一致性要求极高,在航空订票系统中,如果多个用户同时查询和预订同一航班的机票,操作型数据库必须确保在并发操作下数据的准确性,它通过事务处理机制,如锁机制、并发控制协议等,来保证数据的一致性,当一个用户正在预订某一航班的最后一张机票时,其他用户不能同时预订这张机票,直到第一个用户的预订事务完成。
数据仓库
- 数据仓库的数据一致性要求相对宽松一些,由于数据仓库主要用于分析,即使在数据更新过程中存在短暂的数据不一致,只要不影响最终的分析结果即可,在数据仓库进行数据加载过程中,可能会存在部分数据尚未完全更新的情况,但这对于分析长期的销售趋势等不会产生重大影响。
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5、数据量
操作型数据库
- 操作型数据库主要存储当前的业务数据,数据量相对较小,一个小型零售企业的库存管理操作型数据库可能只存储当前库存的商品信息、近期的进货和销售记录等,数据量可能在几千条到几十万条记录之间,具体取决于企业的规模和业务活动的频繁程度。
数据仓库
- 数据仓库存储的是大量的历史数据以及汇总数据,对于一个大型连锁企业的数据仓库,可能存储多年的销售数据、客户数据等,数据量可能达到数亿条记录甚至更多,这些海量数据为企业进行深度的数据分析和挖掘提供了基础。
三、结论
在MIS中,数据仓库和操作型数据库有着各自独特的功能和特点,操作型数据库侧重于日常业务操作的高效处理,而数据仓库则致力于为企业决策提供全面、深入的数据分析支持,企业需要根据自身的业务需求,合理地构建和使用这两种数据库系统,以提升管理水平和竞争力。
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