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随着大数据时代的到来，企业对数据的需求日益增长，数据仓库作为企业数据存储、处理和分析的核心平台，其重要性不言而喻，如何选择合适的数据仓库存储方案，成为了众多企业关注的焦点，本文将针对数据仓库数据存储，详细介绍常用的数据库类型及其特点，以帮助读者更好地了解和选择。
数据仓库常用的数据库类型
1、关系型数据库
关系型数据库（Relational Database）是最传统的数据存储方式，以表格形式组织数据，支持SQL查询语言，在数据仓库领域，关系型数据库具有以下特点：
（1）数据结构清晰：关系型数据库通过表格组织数据，便于数据管理和维护。
（2）查询效率高：关系型数据库支持高效的SQL查询，满足数据仓库查询需求。
（3）事务处理能力强：关系型数据库支持事务处理，保证数据的一致性和完整性。
（4）易于扩展：关系型数据库可扩展性强，可根据需求调整存储容量。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
2、NoSQL数据库
NoSQL（Not Only SQL）数据库是近年来兴起的一种新型数据库，适用于大规模、高并发的数据存储场景，NoSQL数据库具有以下特点：
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（1）分布式存储：NoSQL数据库支持分布式存储，可扩展性强，适用于海量数据存储。
（2）高并发处理：NoSQL数据库采用非关系型数据结构，可满足高并发查询需求。
（3）灵活的数据模型：NoSQL数据库支持多种数据模型，如键值对、文档、列族等，可适应不同业务场景。
（4）易于使用：NoSQL数据库操作简单，易于上手。
常见NoSQL数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
3、新型数据库
近年来，随着大数据技术的发展，一些新型数据库应运而生，如NewSQL、图数据库等，以下介绍两种新型数据库：
（1）NewSQL：NewSQL数据库结合了关系型数据库和NoSQL数据库的优点，旨在提高数据库的并发处理能力和扩展性，常见NewSQL数据库有Google Spanner、Vitess等。
（2）图数据库：图数据库以图结构存储数据，适用于处理复杂关系型数据，常见图数据库有Neo4j、JanusGraph等。
数据仓库数据库选择与应用
1、数据仓库数据库选择原则
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（1）数据规模：根据数据仓库的数据规模，选择合适的数据库类型，对于海量数据，建议采用NoSQL数据库。
（2）查询需求：根据数据仓库的查询需求，选择支持高效查询的数据库，关系型数据库在查询效率方面具有优势。
（3）事务处理：根据数据仓库的事务处理需求，选择支持事务处理的数据库，关系型数据库在事务处理方面具有优势。
（4）扩展性：根据数据仓库的扩展需求，选择可扩展性强的数据库，NoSQL数据库和NewSQL数据库在扩展性方面具有优势。
2、数据仓库数据库应用案例
（1）关系型数据库应用案例：某企业采用Oracle数据库作为数据仓库存储，存储了大量的销售数据，通过SQL查询，企业可以实时获取销售报表，为决策提供支持。
（2）NoSQL数据库应用案例：某电商平台采用MongoDB数据库作为数据仓库存储，存储了大量的用户行为数据，通过MongoDB的文档查询，企业可以分析用户行为，为精准营销提供依据。
（3）NewSQL数据库应用案例：某金融公司采用Google Spanner数据库作为数据仓库存储，存储了大量的交易数据，通过Spanner的高并发处理能力，企业可以实现实时风险管理。
数据仓库数据库选择是数据仓库建设的关键环节，企业应根据自身业务需求、数据规模、查询需求等因素，选择合适的数据库类型，本文介绍了关系型数据库、NoSQL数据库和新型数据库，并分析了其在数据仓库中的应用，希望对读者在选择数据仓库数据库时有所帮助。
标签： #数据仓库用什么存储数据
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