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很多人知道数据库，但是不知道数据仓库的概念，也不知道数据湖和数据源上层通用协议，后两者相当于数据库的概念来说，是比较新颖的概念。
数据库、数据仓库和数据湖的区别 数据库是一种结构化数据存储技术，用于存储和管理有组织的数据。数据库通常使用关系型模型来组织数据，并使用SQL来查询和操作数据。
近几年大数据概念太多了，数据库和数据仓库还没搞清楚，就又出了数据湖，现在又说什么“湖仓一体”。乙方公司拼命造概念，甲方公司不管三七二十一，吭哧吭哧花钱搞数据建设。
因此，需要采用新的技术和方法来管理和存储大规模的历史数据。 1.数据库系统 传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，因此可以考虑使用分布式数据库系统或者NoSQL数据库。
数据库、数据仓库一直都有人不明白，今天就跟大家仔细谈谈： 数据库软件：是一种软件，可以看得见，可以操作。用来实现数据库逻辑功能。属于物理层。 数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。
数据湖：一个存储海量结构化和非结构化数据的中央存储库，可以在需要时快速查询和分析。 数据仓库：一个专门存储企业特定部门或业务领域数据的数据库。
为了实现对数据仓库的有效管理，该公司需要进行一系列数据调度任务，包括： 将接口和数据库中的底层数据同步落地至指定数据库，形成数据仓库 ODS 层数据，并按照一定的时间（例如每周一次）定期更新数据； 将数据仓库
OLTP关系模型 二、数据仓库OLAP系统建模方法 数据仓库OLAP（Online Analytical Processing）系统主要用于数据分析和报表统计，其主要操作是复杂分析查询和报表生成，关注数据整合和数据分析处理性能
为了进一步统一大家的认知，更加清晰的认识数据中台出现的意义，本篇按顺序介绍如下: 数据中台演进的过程 数据仓库、数据平台和数据中台的概念 数据仓库、数据平台和数据中台的架构 数据仓库、数据平台和数据中台的区别与联系
数据操作语言（DML）： 用于执行数据库操作的语言，包括插入、更新、删除和查询数据。数据查询语言（SQL）： 一种标准的数据库查询语言，用于检索和操作数据库中的数据。
当时，企业的数据处理主要依赖于传统的关系数据库，这些数据库虽然在事务处理上表现出色，但在支持复杂的查询和数据分析方面却显得力不从心。
一、从数据库到数据仓库再到数据湖 1. 数据库阶段 数据库是一种数据集合，以某种方式储存，可供多个用户共享，具有最小冗余度，与应用程序相互独立。数据库通常由多个表空间构成。
取到一个固定的数据库，搭建数据仓库。使用 FR/FVS 报表功能进行数据展示，BI 分析功能满足人事部门员工自助业务数据分析。使用帆软产品自带的决策平台将所有内容整合，提供一个登录入口，从而实现门户唯一
执行一次，保证数据填报后尽快同步到数据库表中，详情参见：FR填报补录数据后，FDL任务轮询更新准实时监控大屏传统数据仓库场景下，数据是 T+1 方式进行更新针对部分行业的特定场景，比如：车间生产监控大
数据字典里，类型设置，选数据库表和数据查询有什么区别呢？
两个mysql数据库，怎么跨库查询到一个数据集，不同的服务器
为什么有的数据库表打开数据就过来了，有的库表加进来，一点数据都没有，navicat是有数据的。
数据填报时，后台数据库库表中没有主键控制时，如何才能实现不重复提交？
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