本篇文章给大家谈谈olap和数据库技术的关系，以及olap技术侧重于把数据库中的数据进行分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据仓库的含义是什么?数据仓库和数据库的区别是什么?
数据仓库与数据库的主要区别在于：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。（3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。（4）数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。再看看应用的不同 业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。
【答案】：数据库之存储当前数据，而数据仓库存放历史数据；数据库主要面向业务操作，而数据仓库面向数据分析和决策支持；数据库中的数据是动态变化的、谁是刷新的，而数据仓库中的数据是静态的，一般不会改变；数据库的使用频率比数据仓库的使用频率高，数据访问量少，且要求的响应时间短。
深入理解数据仓库：它是什么，与数据库有何异同？在海量数据的世界里，数据仓库就像一座精心设计的宝藏库，而数据库则是其中的基本存储单元。两者在功能和应用场景上各有侧重，下面我们将通过生动的比喻，揭示它们之间的微妙差异。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。接下来，就是详细说明了。在IT的架构体系中，数据库是必须存在的。必须要有地方存放数据。
说明OLAP和OLTP概念,他们的主要区别
1、两者的概述不同：OLTP的概述：On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程（OLTP），也称为面向交易的处理过程。OLAP的概述：联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
2、OLAP(Online Analytical Processing)在线分析处理：联机分析处理，是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息；数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析；是处理两种不同用途的工具而已。
3、OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。
4、适用人员不同：OLTP主要供基层人员使用，进行一线业务操作。OLAP则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。
5、OLTP：联机事务处理，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。OLAP：联机分析处理，是数据仓库的核心，对OLTP的历史数据进行加工、分析处理，用于处理商务智能、决策支持等重要的决策信息。区别：oltp是明细的数据，olap是汇总数据。oltp记录实时的数据，olap包含2-3年历史数据。
请解释数据库技术如何导致数据挖掘?
1、世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。
2、用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现(KDD：Knowledge Discovery in Databases)的产生，因此，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。
3、以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性，即列)进行描述。
4、楼上说的olap是数据仓库，大体上可以理解为有目录的数据库，或者更大更广义的数据库，数据挖掘的意思就是你如何从一堆看似无用的数据中用各种手段找到有用的信息，也可以叫知识，比如用分类，关联分析、聚类分析等等，这些都可以看书，推荐韩家伟的《数据挖掘》。
数据库和数据仓库的区别
主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。
数据库与数据仓库的本质差别如下： 逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。
其实从三个定义，我们好像区别不大。数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据，主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理的软件。
简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
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