《MIS中数据仓库与操作型数据库的主要区别剖析》
一、数据性质
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1、操作型数据库
- 操作型数据库主要存储的是事务处理数据，在一个企业的销售管理系统中，操作型数据库会记录每一笔销售订单的详细信息，包括订单编号、客户信息、销售产品、销售数量、销售日期、销售人员等，这些数据是企业日常运营过程中实时产生的，具有高度的细节性和事务性。
- 数据的更新频率非常高，以电商企业的订单管理数据库为例，每当有新订单生成、订单状态变更（如从已下单变为已发货）或者订单被取消时，数据库中的相关记录就需要及时更新，这种频繁的更新操作是为了确保数据库中的数据能够准确反映企业当前的运营状态。
2、数据仓库
- 数据仓库存储的是集成化的数据，它从多个操作型数据库以及其他数据源（如外部市场数据、行业统计数据等）抽取数据，并进行清洗、转换和集成，一家跨国公司的数据仓库可能会整合来自各个国家分公司的销售数据、财务数据等，将这些数据按照统一的标准进行处理，消除数据的不一致性。
- 数据相对稳定，数据仓库中的数据一旦加载，不会像操作型数据库那样频繁更新，它更多地是进行定期的追加（如每月、每季度添加新的数据）或者对历史数据进行修正，这是因为数据仓库主要用于支持决策分析，而不是实时的业务操作。
二、数据结构
1、操作型数据库
- 操作型数据库通常采用规范化的数据结构，遵循数据库设计的范式，以关系型数据库为例，为了减少数据冗余和提高数据的一致性，会将数据分解到多个表中，并通过关系（如外键）进行关联，在一个企业的人力资源管理系统中，员工基本信息可能存储在一个表中，员工的岗位信息存储在另一个表中，通过员工编号这个外键来建立两者之间的联系。
- 这种结构有利于高效的事务处理，如插入、更新和删除操作，但在进行复杂的数据分析时，可能需要进行多表连接操作，这在一定程度上会影响查询性能。
2、数据仓库
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- 数据仓库的数据结构往往是多维的，采用星型模型或雪花模型，以销售数据仓库为例，星型模型会有一个事实表（如销售事实表，包含销售额、销售量等关键指标），以及围绕它的多个维度表（如时间维度表、产品维度表、客户维度表等），雪花模型则是对星型模型的进一步细化，维度表可能会被进一步分解。
- 这种多维结构非常适合进行数据分析和数据挖掘操作，用户可以方便地从不同的维度对数据进行切片、切块、钻取等操作，快速获取所需的分析结果。
三、数据用途
1、操作型数据库
- 操作型数据库主要用于支持企业的日常运营活动，在生产制造企业中，操作型数据库为生产计划安排、物料管理、质量控制等业务流程提供数据支持，它确保企业的各项业务能够有条不紊地进行，如生产线上根据库存数据库中的物料数量信息及时安排物料的采购和补充。
- 面向的用户主要是企业内部的基层业务人员，如销售员、仓库管理员、生产工人等，这些用户通过操作型数据库系统进行日常的业务操作，如录入订单、查询库存等。
2、数据仓库
- 数据仓库的主要用途是支持企业的决策分析，企业的管理人员可以通过数据仓库中的数据了解企业的整体运营状况，分析业务趋势，发现潜在的问题和机会，企业的高层管理者可以通过数据仓库分析不同地区、不同产品的销售趋势，从而制定市场战略和产品规划。
- 面向的用户主要是企业的中高层管理人员、数据分析师和业务分析师等，这些用户需要从大量的数据中提取有价值的信息，进行深入的分析和研究，为企业的决策提供依据。
四、数据时效性
1、操作型数据库
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- 操作型数据库强调数据的实时性，在金融交易系统中，每一笔交易的发生都需要立即在数据库中得到反映，以便后续的交易处理（如资金结算、风险控制等）能够准确进行，任何延迟都可能导致交易失败或者金融风险。
2、数据仓库
- 数据仓库的数据时效性相对较弱，虽然数据仓库也需要及时更新数据以反映企业的最新情况，但它不需要像操作型数据库那样实时更新，企业的月度销售分析可能允许在次月的上旬将上个月的销售数据加载到数据仓库中进行分析，这种一定程度的延迟并不影响其支持决策分析的功能。
五、数据量
1、操作型数据库
- 操作型数据库的数据量相对较小，主要是与企业当前的业务活动相关的数据，虽然随着企业业务的发展，数据量会不断增长，但它主要关注的是近期和当前的业务数据，一个小型电商企业的订单操作型数据库可能只存储最近几年的订单数据，对于过于陈旧的订单数据可能会进行归档或者删除处理。
2、数据仓库
- 数据仓库的数据量通常非常庞大，由于它整合了企业多年的历史数据以及从多个数据源抽取的数据，并且随着时间的推移不断积累，大型银行的数据仓库可能存储了几十年的客户交易数据、信用记录等，这些海量的数据为银行进行风险评估、客户关系管理等复杂的分析提供了丰富的素材。
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