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随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业数据存储、处理和分析的重要平台，其重要性日益凸显，在众多的数据库系统中，如何选择最适合数据仓库的数据库呢？本文将为您详细解析数据仓库建设中的数据库选择问题，帮助您找到最合适的数据库系统。
数据仓库的特点
数据仓库与传统数据库相比，具有以下特点：
1、数据量大：数据仓库需要存储大量的历史数据，以支持数据分析。
2、数据多样化：数据仓库需要存储结构化、半结构化和非结构化数据。
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3、数据一致性：数据仓库要求数据来源一致，保证数据准确性。
4、数据时效性：数据仓库需要保证数据的实时性，以满足业务需求。
5、数据分析性：数据仓库主要用于数据分析，要求数据库系统具有较强的数据处理和分析能力。
数据仓库常用的数据库系统
1、关系型数据库
（1）Oracle：作为全球领先的数据库系统，Oracle在数据仓库领域具有丰富的经验，功能强大，性能稳定。
（2）SQL Server：微软的SQL Server在数据仓库领域也有很高的市场份额，易于集成，支持多种数据分析工具。
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（3）DB2：IBM的DB2在数据仓库领域同样具有很高的地位，具有出色的数据压缩、备份和恢复功能。
2、NoSQL数据库
（1）MongoDB：MongoDB是一款文档型NoSQL数据库，具有灵活的数据模型，支持大规模数据存储和分析。
（2）Cassandra：Cassandra是一款分布式NoSQL数据库，具有高可用性和可扩展性，适用于大数据场景。
（3）HBase：HBase是基于Hadoop的分布式数据库，具有高吞吐量和低延迟，适用于大规模数据存储和分析。
选择数据仓库数据库的考虑因素
1、数据量：根据企业数据量的大小，选择合适的数据库系统，对于海量数据，可以考虑NoSQL数据库。
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2、数据类型：根据数据类型，选择合适的数据库系统，对于结构化数据，可以选择关系型数据库；对于非结构化数据，可以选择NoSQL数据库。
3、数据分析需求：根据数据分析需求，选择具有强大数据处理和分析能力的数据库系统，Oracle、SQL Server等关系型数据库具有丰富的数据分析工具。
4、集成能力：考虑数据库与现有系统的集成能力，确保数据仓库建设顺利。
5、成本：综合考虑数据库系统的采购成本、维护成本和运行成本，选择性价比高的数据库系统。
数据仓库作为企业数据驱动决策的重要平台，选择合适的数据库系统至关重要，在数据仓库建设过程中，应根据企业实际情况，综合考虑数据量、数据类型、数据分析需求、集成能力和成本等因素，选择最合适的数据库系统，通过合理选择数据库系统，为企业数据驱动决策提供有力支持。
标签： #数据仓库用什么做数据库比较好用
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