① 請問數據倉庫都用什麼建立
數據倉庫是為了管理數據，主要是思想。
具體實施的工具就是為了解決問題而選取了
比如異構/不同源數據的數據抽取問題，要用到etl，可能會用工具 或者自己寫程序，看情況而定『
數據倉庫的模型建設，要用到erwin等建模工具；
數據的存放一般是藉助關系資料庫來實現，那麼會用到oracle之類。不過現在已經開始慢慢摒棄傳統關系資料庫了，藉助一些No sql平台，比如hadoop上的hive之類。
不過無論用什麼工具，一定要記住，數據倉庫的思想是不變的，就是管理數據、把數據的價值通過有效地管理而展現出來，不經管理的數據就是一堆沒有提煉的金礦，看著很值錢，直接狗屁用沒有。
② 什麼是數據倉庫
數據倉庫（DataWareHouse），簡稱為DW，是為給企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。被認為是商業智能的核心組件，由比爾·恩門於1990年提出。它是信息的中央存儲庫，出於分析性報告和決策支持目的而創建。
③ 資料庫有哪些
目前比較常見的資料庫：
SQL是用於訪問和處理資料庫的標準的計算機語言。
MySQL是小型的開源的關系型資料庫管理系統。
SQL Server 是 Microsoft 開發的關系資料庫管理系統。
Oracle資料庫系統是目前世界上流行的關系資料庫管理系統。
DB2是關系型資料庫平台，其採用多進程多線索的結構，支持多用戶或應用程序在同一條SQL 語句中查詢不同資料庫和數據。
PostgreSQL 是一個對象-關系資料庫伺服器，號稱 "世界上最先進的開源關系型資料庫"。
Hadoop是個很流行的分布式計算解決方案，Hive是基於hadoop的數據倉庫工具，hive 構建在基於靜態批處理的Hadoop 之上。
GreenPlum採用了MPP(大規模並行處理)，是一個由多個獨立的資料庫服務組合成關系型資料庫集群。
ECharts 是一個使用 JavaScript 實現的開源可視化庫，涵蓋各行業圖表。
R是一種集統計分析與圖形顯示為一體的統計分析軟體，具有很強的互動性。
python是一種跨平台的計算機程序設計語言，被廣泛用於系統管理任務的處理和Web編程。
目前，這些資料庫都在樹懶學堂有相關教程，可以跟著一步一步學習
④ 數據中心 一般用什麼資料庫
1、現在一般生產製造業用oracle的比較多；
2、商業企業用sybase較多，也有用oracle的；
3、財務管理用sql server的多（用友等），不過現在也都有for oracle版本的了；
4、中小企業網站方面用mysql、sql server的較多，大型的網上商城用orcale的較多。
oracle、sybase都是大型的資料庫，一般用這類資料庫的伺服器操作系統都是linux的；sql server從操作系統的安全性來說企業級運營都會選擇oracle、sybase。另外雖然mysql也是運行在linux上的，但其由於是免費版本，所以企業級也很少用
⑤ 數據倉庫是什麼
數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
我簡單的做一個比喻，數據倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數據就是這個倉庫的貨物，而數據倉庫的開發人員就是這個倉庫的管理員，所以數據倉庫就是一個怎麼管理好數據，使得數據規范的放在倉庫中，便於BI、AI等其他的使用數據的方面可以更好的使用倉庫裡面的數據，使得數據發揮出更好的價值，顯而易見在一堆有規律，整齊的貨物裡面找一個東西，要比在沒有整理的裡面找更加有效率。
可以參考這篇文章：數據倉庫(1)什麼是數據倉庫 - 知乎 (hu.com)
⑥ 詳解數據倉庫和資料庫的區別
數據倉庫：為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略(數據)集合。
大數據：所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
傳統資料庫：一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。
其實從三個定義，我們好像區別不大。
資料庫指的是數據的集合，數據倉庫也是一個數據集合，大數據也是一個處理和存儲數據的地方。
但是不同的是，在於應用場景，和構建的技術原理不一樣。
傳統資料庫是存儲根據範式建模的關系型數據，主要用於OLTP（on-line transaction processing）翻譯為聯機事務處理的軟體。大數據是根據map rerce範式構建的出局處理，存儲的軟體，主要用於OLAP是做分析處理。大數據和傳統資料庫，還有一個更大的區別在於，處理的數據量以及計算量的大小，當傳統資料庫，無法在人可以接受的短時間內計算出結果，那這個數據就叫大數據，需要使用到大數據技術處理。而數據倉庫本質上是一種數據的處理方式，而不是一種基礎軟體，它可以依賴於傳統資料庫，也可以依賴大數據技術去構建。
可以參考這篇文章：數據倉庫(2)數據倉庫、大數據與傳統資料庫的區別 - 知乎 (hu.com)
⑦ 數據倉庫有哪些
數據倉庫，英文名稱為 Data Warehouse，可簡寫為 DW 或 DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。
數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）於 1990 年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，做有系統的分析整理，以利各種分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智能(BI)。
數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在 1991 年出版的「Building the Data Warehouse」（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。
1、數據倉庫是面向主題的；操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題與進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作性信息系統相關。
2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自於分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之後才能進入數據倉庫；
數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；
4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好地滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。
5、匯總的。操作性數據映射成決策可用的格式。
6、大容量。時間序列數據集合通常都非常大。
7、非規范化的。Dw 數據可以是而且經常是冗餘的。
8、元數據。將描述數據的數據保存起來。
9、數據源。數據來自內部的和外部的非集成操作系統。
⑧ 阿里巴巴數據倉庫使用什麼資料庫
11月25日 13:42 阿里巴巴以及淘寶、易趣等大型電子商務網站
都是ORACAL的資料庫，JSP的後台語言（或者J2EE等JAVA類）,UNIX的伺服器
⑨ mes系統用什麼資料庫
mes系統用Oracle資料庫。
MES系統的Oracle資料庫一共有2個，一個是lims系統需要的，存儲著lims系統的配置數據和每天的業務數據;數據量最龐大最核心的一個就是我們所說的TOTALPLANT資料庫，其存儲著系統的核心的模型數據和每天產生的業務數據。如Oracle資料庫出現問題，系統就將癱瘓，所以在Oracle資料庫出現故障的時候，能夠快速進行數據恢復就是非常重要的。HoneyWell公司提供了一個資料庫備份方案，對數據的恢復沒有介紹，其備份方案能對資料庫進行聯機備份，將數據文件和控制文件備份到以當前備份日期為名字的新建文件夾中，將所有的歸檔日誌備份到一個固定的文件夾中。歸檔日誌特別多，而我們的硬碟容量是有限的，如果一天備份一次數據的話，基本上十多天就將整個硬碟空間耗盡，這就需要每天去查看硬碟空間，刪除過時的數據文件備份和歸檔日誌備份，一旦忘記刪除過時備份的話，使得以後的備份都不能進行，資料庫系統也會因為磁碟空間的不足造成宕機，使得資料庫無法正常啟動，這在我們MES系統實施初期就發生過這種現象，給系統的實施造成了不小的麻煩，對於歸檔日誌的刪除還要特別小心，得判斷好日誌是否有用，如果將有用的備份誤刪得話，備份也就無效了，所以制定一個完善可行的備份恢復方案是非常必要的。
⑩ 大量數據用什麼資料庫
http://www.yesky.com/323/93823.shtml
http://hi..com/supersi_pumc/blog/item/6232a17ba79a26f10bd18724.html
比較SQL Server與Oracle、DB2
出處：不祥
關鍵詞：Sql Server, Oracle, 其他
1．選擇一個好的資料庫是非常重要的。
2．如何選擇一個好的資料庫
開放性:
SQL Server
只能在windows 上運行，沒有絲毫的開放性，操作系統的系統的穩定對資料庫是十分重要的。Windows9X系列產品是偏重於桌面應用，NT server只適合中小型企業。而且windows平台的可靠性，安全性和伸縮性是非常有限的。它不象unix那樣久經考驗，尤其是在處理大數據量的關鍵業務時.
Oracle
能在所有主流平台上運行（包括 windows）。完全支持所有的工業標准。採用完全開放策略。可以使客戶選擇最適合的解決方案。對開發商全力支持。
DB2
能在所有主流平台上運行（包括windows）。最適於海量數據。DB2在企業級的應用最為廣泛,在全球的500家最大的企業中,幾乎85%以上用DB2資料庫伺服器,而國內到97年約佔5%.
可伸縮性,並行性
SQL server
DB2
並行實施和共存模型並不成熟。很難處理日益增多的用戶數和數據卷。伸縮性有限。
Oracle
平行伺服器通過使一組結點共享同一簇中的工作來擴展windownt的能力,提供高可用性和高伸縮性的簇的解決方案。
如果windowsNT不能滿足需要, 用戶可以把資料庫移到UNIX中。
DB2
DB2具有很好的並行性。DB2把資料庫管理擴充到了並行的、多節點的環境.
資料庫分區是資料庫的一部分，包含自己的數據、索引、配置文件、和事務日
志。資料庫分區有時被稱為節點或資料庫節點
安全性
SQL server
沒有獲得任何安全證書。
Oracle Server
獲得最高認證級別的ISO標准認證。
DB2
獲得最高認證級別的ISO標准認證。
性能
SQL Server
多用戶時性能不佳
Oracle
性能最高， 保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界記錄。
DB2
適用於數據倉庫和在線事物處理性能較高。
客戶端支持及應用模式
SQL Server
C/S結構，只支持windows客戶，可以用ADO,DAO,OLEDB,ODBC連接.
Oracle
多層次網路計算，支持多種工業標准，可以用ODBC,JDBC,OCI等網路客戶連接
DB2
跨平台，多層結構，支持ODBC,JDBC等客戶
操作簡便
SQL Server
操作簡單,但只有圖形界面.
Oracle
較復雜, 同時提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
DB2
操作簡單,同時提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
使用風險
SQL server
完全重寫的代碼，經歷了長期的測試，不斷延遲，許多功能需要時間來證明。並不十分兼容早期產品。使用需要冒一定風險。
Oracle
長時間的開發經驗，完全向下兼容。得到廣泛的應用。完全沒有風險。
DB2
在巨型企業得到廣泛的應用，向下兼容性好。風險小。