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数据结构固定，难以适应业务变化
事实型数据库（OLAP）以其高效的数据查询和分析能力，在商业智能领域得到了广泛应用，事实型数据库在数据结构固定、难以适应业务变化方面存在一定的局限性。
1、数据结构固定：事实型数据库在建立时，需要预先定义好数据结构，包括维度、事实、度量等，一旦数据结构确定，就难以进行修改，在实际应用中，随着业务的发展，数据结构可能需要调整，但事实型数据库难以满足这一需求。
2、业务变化适应困难：在业务发展过程中，企业可能会新增一些维度或度量，或者对现有维度进行扩展，由于事实型数据库的数据结构固定，这些变化需要重新设计数据库，导致开发成本增加，实施周期延长。
数据更新速度慢，实时性不足
事实型数据库主要用于历史数据的查询和分析，其数据来源通常是ETL（Extract, Transform, Load）过程从其他数据库系统中提取，这种数据获取方式导致事实型数据库的实时性不足。
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1、数据更新速度慢：ETL过程涉及数据抽取、转换和加载，这一过程需要一定的时间，在数据量较大或数据源较为复杂的情况下，数据更新速度会进一步降低。
2、实时性不足：由于数据更新速度慢，事实型数据库难以满足实时性要求较高的业务场景，在金融、电信等行业，实时数据分析对于企业运营至关重要，而事实型数据库难以满足这一需求。
数据冗余，存储空间浪费
事实型数据库在存储数据时，存在一定的冗余现象，这主要体现在以下几个方面：
1、维度冗余：事实型数据库中，维度数据被重复存储在多个事实表中，一个销售事实表可能包含多个时间维度，而每个时间维度都存储了相同的时间信息。
2、度量冗余：在事实型数据库中，度量数据也可能存在冗余，同一度量在不同的事实表中可能重复出现。
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这种数据冗余现象导致存储空间浪费，增加维护成本。
扩展性差，难以应对海量数据
随着企业业务的快速发展，数据量呈现爆发式增长，事实型数据库在扩展性方面存在一定的局限性：
1、扩展性差：在数据量增长的情况下，事实型数据库的性能会受到影响，为了应对海量数据，可能需要增加服务器、存储设备等硬件资源，导致成本增加。
2、难以应对实时数据：随着实时性要求的提高，事实型数据库在处理实时数据方面存在一定的局限性，在实时数据分析场景中，事实型数据库可能无法满足需求。
数据整合困难，难以实现跨系统数据共享
事实型数据库通常与其他数据库系统（如OLTP）分离，在实际应用中，企业可能需要整合来自不同系统的数据，以实现跨系统数据共享，事实型数据库在数据整合方面存在一定的困难：
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1、数据格式不统一：不同数据库系统的数据格式可能存在差异，导致数据整合困难。
2、数据质量参差不齐：由于数据来源多样，数据质量难以保证，在整合过程中，需要花费大量时间和精力进行数据清洗和预处理。
事实型数据库在数据结构固定、实时性不足、数据冗余、扩展性差、数据整合困难等方面存在一定的局限性，在实际应用中，企业需要根据自身业务需求，选择合适的数据库技术，以充分发挥其优势，规避其局限性。
标签： #事实型数据库的缺点
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