Ⅰ Mysql建立數據倉庫用什麼好
數據倉庫就是資料庫，只不過是按照業界不同的提法說法不同而已； 一般的數據倉庫的說法是要建立一個高性能的可查詢資料庫，一般說來是提供高效的查詢而不是交互。
從軟體出發考慮：
MySQL現有的幾種資料庫從5.5後預設的數據引擎是Innodb, 性能在查詢上和MyISAM差不多，不過對事物的支持更加好。 如果需要建立一個有規模的數據倉庫首先必須考慮查詢和聚合運算的效率問題， 從MySQL內部的函數的使用效率出發選用innodb可以支持復雜的存儲過程讓運算集中在伺服器上運行，可以高效的發揮伺服器的運算性能和SQL集合運算的效率。
從平台考慮：
數據倉庫的數據源可能來自不同的操作系統和資料庫， 怎麼把數據同步到本地可以參考通用的方法，作為數據倉庫需要考慮的是數據的一致性，比如一個流程的不同環節的數據來自不同的資料庫，這時就需要考慮怎麼來定製來保證數據的時效和一致，比如不允許第一步的數據還未進行同步，第二步的數據就已經同步到本地，這樣的話後台的應用在讀取數據的時候就會非常的混亂
從硬體出發考慮：
數據倉庫一般是從業務資料庫導出到另外一個獨立資料庫作為計算分析， 這樣的好處在於把計算分開，避免非業務的大規模運算對正常業務的影響。即使軟硬體崩潰也不會對正常業務造成影響，而數據重建只需要按照原來的方法恢復即可。在往數據倉庫上同步數據的過程要靈活考慮數據同步的方法，預設可直接使用Mysql的主從備份。 如果不想對業務伺服器造成太多影響，也可以採用自己定製的方法來進行增量備份和差異備份。
從SQL的使用出發考慮：
能夠交由SQL完成的工作最好全部使用SQL來完成聚合，表和表進行聯合的時候先進行添加約束，和外部的程序，比如統計分析的計算，盡量讓SQL輸出一個計算後的數據集給後台應用。
Ⅱ 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。
Ⅲ 如何建立倉庫SQL數據表關系
市 面上所謂的破解軟體都一般是沒有破解完的,軟體功能不全的,
我 們公司使用的易 順 佳 軟體不錯。
很 詳細的幫助文件與使用視頻。
Ⅳ 資料庫與數據倉庫的區別
資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料：
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。
目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
Ⅳ 怎樣用SQL寫一個倉庫管理系統
首先配置SQLSERVER2005：
打開」Microsoft SQL Server Management Studio「 直接用Windows 用戶連接進入，再在「安全性」中的「登錄名」內的「新建登錄名」，你就對應的添好「確定」就可以了。
再在你對應的「資料庫」里「安全性」用戶，把你建的用戶添加進去。
關鍵地方，查看「伺服器 屬性」在 「安全性」選上 「SQL Server 和 Windows 身份驗證模式」點 「確定」系統會提示你重新啟動SQL Server 你「停止」重啟一下就配好了。
接著看C#連接SQL Server2005的代碼語句：
strcon = strcon + @"Data Source=" + strcons[0];
strcon = strcon + "," + strcons[2] + ";";
strcon = strcon + "Network Library=" + strcons[1] + ";";
strcon = strcon + "Initial Catalog=" + strcons[3] + ";";
strcon = strcon + "User ID=" + strcons[4] + ";";
strcon = strcon + "Password=" + strcons[5] + ";";
strcon = strcon + "Persist Security Info=True";
strcons[0] 伺服器名稱，一般添機器的IP
strcons[1]協議DBMSSOCN（為tcp/ip協議）
strcons[2]]埠號，一般為1433
strcons[3] 資料庫名
strcons[4] 用戶名
strcons[5]密碼
埠號也要配置一下：
在控制面板里的服務和應用程序中的SQL Server配置管理中的SQL Server 2005網路配置內的SQL
Server2005的協議TCP/IP默認為已禁用，在它的屬性設置它的埠號為1433 「確定」 啟動。
Ⅵ NewSQL分布式資料庫發展策略討論
作者 石默研
本文對新一代NewSQL分布式資料庫發展策略中的普遍困擾進行討論，包括雲原生（Cloud Native）與本地部署(On Premise)、HTAP進展方向、分布式與單機需求等分布式資料庫商業與技術發展中難以決策的問題。
1. 困擾
分布式NewSQL資料庫近年來蓬勃興起，其原因顯而易見：切中了業務與數據量不斷增長的用戶對關系型資料庫RDBMS需求，這在傳統RDBMS到大數據的發展階段中，有相當一段時間是空白。同時，隨著互聯網技術的不斷發展與普及，用雲計算模式滿足IT需求似乎已經成為未來 社會 產業互聯網發展的明確趨勢，也就是說，有一種共識：不久的將來，絕大多數產業的IT服務是從公共的、行業的或者私有的、混合的雲計算中心提供的。這一共識又帶來了雲原生（Cloud Native）概念與技術的興起，而分布式NewSQL資料庫自然也應該是雲原生的，這決定了其相當多的產品設計決策應以符合這一趨勢為原則。然而，在當今的現實中，滿足業務與數據量不斷增長的RDBMS需求的用戶，與雲原生的用戶，除了互聯網企業外，大多數情況下，並不重合，需要On-Premise部署的用戶仍然佔有很大比重，這就帶來了第一個困擾：雲原生（Cloud Native）與本地部署(On Premise)對產品發展要求的矛盾。
另一個困擾，是關於HTAP，即交易與分析混合負載。HTAP是當今非常火的一個概念與技術，在交易庫上直接進行分析，而不再是將「數據從交易庫搬下來，挪到另一個資料庫中去」這樣的繁瑣過程。可以毫不誇張的說： 歷史 上規模性企業IT復雜度的相當一部分，都來自於「搬數據」，這導致了數據採集、實時採集、全增量合並、數據傳輸、數據載入、數據建模、數據質量、數據標准、企業級元數據管理等繁雜多樣的技術環節的產生，導致了企業數據分布、數據流向、數據模型、主數據、基礎數據平台、ODS/數據倉庫/數據集市、數據治理等復雜的數據架構設計優化領域，導致了由於多系統大規模數據搬遷而帶來的如數據交換平台之類的復雜調度工程......。咋眼一看，感覺該企業的數據技術好厲害，相關各領域的技術產品好豐富，技術人員的相關技能也好受歡迎。但如果在交易庫就能直接滿足分析需求而不影響生產效能的話，這些復雜高級的技術環節不都成了「自己給自己造了一座山，還說自己爬的好辛苦」？然而，現實卻是，問題並不這么簡單，除了在交易庫中進行分析會影響業務效能外，還有很多原因導致這一現象產生：交易庫並不需要存儲那麼長的 歷史 數據，而分析往往是需要建立在大量 歷史 數據之上的；交易庫的模型往往並不適合分析需求，多數情況下需要重要建模，如非常流行且價值不菲的各行業數倉主題模型；用於交易的OLTP資料庫與用於分析的OLAP資料庫，其技術體系完全不同；以及大型企業已固化的內部業務結構並沒有留給交易/分析整合可實施的可行空間......等等。由於， 歷史 積累的企業級數據體系相當復雜，HTAP的發明者迄今為止都沒有系統表達完全替代數據分析需求、自頂而下重構企業數據體系的架構級策略，而是將產品重點定位在技術優化層面：在交易庫上直接完成實時統計分析，滿足高並發需求且不影響業務效能；或者是為實時分析統計/查詢而建設的數據服務中間平台。然而，即使是暫時沒有這種策略性的意向，在面向AP的產品具體研發中，又會發現明確的界限確實不好把握，隨著一個個具體功能的不斷完善，似乎假以時日，技術上也不是沒有完全替代純OLAP平台的可能性。那麼，HTAP究竟如何定位呢？
再者就是規模化的分布式需求，與小規模的單機資料庫需求（這里指邏輯上的單機）之間的矛盾：分布式資料庫，自然而然是要應對規模化的數據管理需求的，長尾的小規模需求當然不應在產品設計考慮之列，同時，大炮轟蒼蠅經常還打不好；然而，分布式NewSQL資料庫又應該是雲原生的，如果把雲原生的業務含義理解為「全自助」，它應該以支持什麼樣的需求為主呢？現實看來，小規模長尾業務對雲原生資料庫的需求最起碼應該是占據相當大的比重的。顯而易見，如果是大規模的數據管理需求，即使是部署在雲上，DBPaaS的「全自助」是其核心需求嗎？這種規模化的業務，如果是雲上的On-Premise又需要做出哪些方面的改變？從互聯網與雲計算發展的 歷史 來看，「雲自助」，其最核心的商業動機當然包括給用戶側的運維帶來了方便，但更重要的可能是給雲服務運營商應對海量長尾客戶的安裝與運維帶來了極大的成本優勢。這正如銀行的小微及個人消費貸款都要走互聯網線上模式，而重客、大客甚至中小企業信貸仍然是以線下為主的策略一樣，本質是成本問題，而不是客戶方便性問題。於是，矛盾顯而易見：分布式是面向規模客戶的，起碼是中、大型客戶，而雲原生卻有可能、最起碼相當一段時間內是要以長尾客戶為主要服務對象的。
以上困擾實質上，都涉及到了NewSQL分布式資料庫的產品發展策略問題。
2. 討論
問題是客觀而又普遍的，但分析與應對策略往往包含主觀因素：人們的一個決定與決策，很多情況下並不由嚴格推理而來，而是心中已經有一個答案，再來找理由支持它。這里的討論或許也並不能例外。
首先，來看看Cloud Native與On Premise。雲原生本應是資料庫即服務，然而目前真正有規模化數據增長需求的NewSQL應用相當多的情況下卻是付費On Premise與免費On Premise區別，很多互聯網企業的應用也可能只是部署在雲基礎設施上而已，真正的雲原生更多是一些實驗性、嘗試性的需求。但雲原生資料庫在公有雲、行業雲以及大型私有雲上已經逐漸在形成一種意識上的共識，其商業前景不可限量。也就是說，未來的數字化轉型進程中，產業互聯網的資料庫部署，會逐漸向雲基礎設施遷移，長在雲上。它可能是公有雲，也可能是行業雲，也可能是私有雲，它們都是被定義為雲原生NewSQL資料庫的市場范圍。當然，肯定還會有相當一部分資料庫長在雲下，這也不用糾結，將其排除在雲原生市場戰略目標之外即可，就是說，不需要考慮這部分客戶需求對產品規劃的影響，因為前一部分的份額已經足夠大了。這樣看來，以雲原生為目標進行產品規劃的邏輯沒有問題，不過，還是要明確一點：長在雲上的資料庫是不是一定符合我們對「雲原生」的既有理解？這里認為，即使未來，在雲上形成了產業互聯網資料庫市場的主體，需要「全自助」的資料庫即服務可能也是以面向長尾客戶最為迫切、必不可少並且是核心本質，而對中大型以上的需求，「全自助」的意義相對有限，同時比較而言商業模式的轉變或者更關鍵些。那麼，如果是以「長在雲上」為市場目標，似乎可以將其定義為「廣義的雲原生」，同時，只要是「長在雲上」，那麼「雲原生」概念中高彈性、高可用、低成本、快速迭代、存算分離等技術優勢也都能方便獲得。而對「雲原生」策略中「雲原生」一詞的理解不同，對產品規劃決策的影響也應該有所不同：一是目前被認為是On Premise的客戶需求，或許也就是未來「雲原生」主體市場的需求；二是NewSQL資料庫關於雲原生服務的產品策劃，對用戶側「自助」水平的決策或許可以更靈活實用。高水平自助確實可以減輕客戶對IT的依賴程度，但這里認為，雲原生與用戶自行在雲上購買資源進行On-Premise部署相比，最關鍵的價值在於商業模式的改變，能自助多少，不一定是最重要的，因為成為雲服務商後，運營運維的工作只會更多，責任可能會更大，甚至有時連IaaS的運維也需要PaaS服務商兜底。但從一個個客戶的本地服務，變成集中化雲服務，就已經是本質性的模式轉變了。總之，需要就事論事，回到原點，仔細分析後決策，而不是用概念教條的判斷，因為概念本身的定義並不見得准確對應實際的業務需求。
再來看看HTAP，對這個問題，正如在其它文章中表達過的一樣，本文的觀點較為明確。一是隨著計算能力與架構的升級，從技術上講，AP與TP的界限會越來越模糊；另外特別是在雲原生的新世界裡，資料庫的這一特性又猶為重要，因為雲原生的重要作用之一就是要讓客戶盡量擺脫對IT運維的依賴，將越來越多的精力集中到自己的業務發展上來；同時端到端的能力提升對雲原生商業模式的貫徹也至關重要（需要仔細分析下目前DBPaaS的技術要求是否完全符合這一原點的、本質性的動力），過去與純OLAP資料庫的優勢比較糾結在這里也可以得到正面支持；再者，既然架構上已經走向了AP，就很難做到在產品規劃上時刻釐清純AP與混合負載的需求後，再將前者排除在外。於是，以「混合負載滿足部分AP需求」應該是由於投入與階段性市場策略導致的階段性產品規劃，而長遠來講，以一套技術架構滿足大多數需求，應該是雲原生NewSQL資料庫的追求。
接下來，就是關於規模化分布式與小規模單機需求的矛盾了。現在看來，經過上面的討論，這一點已經不是什麼問題了：因為「長在雲上」、從分散服務向集中服務的商業模式轉變就是指廣義的雲原生，而不一定要以小微的、迫切需要全自助的長尾為主流，那麼，雲原生NewSQL資料庫仍然應以規模化分布式為其主體的需求方向，而小規模單機則暫時可以不做為重點來考慮。
最後指出一點，希望也能引發進一步的思考：我們所批判的主機，也聲稱自己是分布式架構，暫且不論其是否客觀，但在現實中主機需要被替代的核心問題並不是有沒有分布式，而是：一、擴展不靈活帶來成本問題：「我只需要擴展一個節點，你卻讓我再買一台主機」；二、不自主可控；三、往往是軟硬體結合的設計策略，包括內存、網路、存儲與IO上的軟硬融合設計，而這一點，是否需要雲原生資料庫從廣義的定義出發進行學習參考，也是需要進一步討論的。