數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系

第一階段

企業(yè)信息化達到一定程度之后，一定會有報表的需求，此時直接從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行查詢。

第二階段

直接查詢業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，很容易對業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成影響，這時可能會將數(shù)據(jù)抽取出來，放在一個鏡像數(shù)據(jù)庫里進行查詢。

第三階段

當數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，報表與數(shù)據(jù)分析的需求也隨之增多。開始對數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化的規(guī)劃與管理時，數(shù)據(jù)倉庫的雛形也已建立起來。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的星形（或雪花型）結(jié)構(gòu)是數(shù)據(jù)倉庫的常見形式之一，但不是唯一的形式，只要能做到將數(shù)據(jù)有序管理，基本上就可以稱之為數(shù)據(jù)倉庫。

當建立起心形或雪花型的數(shù)據(jù)倉庫的時候，已經(jīng)可以做一些基本的數(shù)據(jù)分析了。但是會有一些弊端。星形或水上行結(jié)構(gòu)雖然模擬了多維數(shù)據(jù)模型，但是其本質(zhì)上還是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表字段以及數(shù)據(jù)行的模型。無法做到真正意義上的面對業(yè)務(wù)時的數(shù)據(jù)分析。而且這種直接建立在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之上的模型，很難讓業(yè)務(wù)人員自主進行數(shù)據(jù)分析。

第四階段

基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫星型或雪花型結(jié)構(gòu)所建立的數(shù)據(jù)倉庫，雖然可以進行數(shù)據(jù)分析，但分析能力不強。

星型或雪花型結(jié)構(gòu)雖然模擬了多維數(shù)據(jù)模型，但其本質(zhì)上還是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表及字段模型，無法做到真正意義上面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析，而且這種直接建立在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之上的模型，很難讓業(yè)務(wù)人員獨立進行數(shù)據(jù)分析。

第五階段

由于多維數(shù)據(jù)庫維度既業(yè)務(wù)的特性，所以基于多維數(shù)據(jù)庫所建立的數(shù)據(jù)體系的分析能力要強很多，而且也能將讓業(yè)務(wù)人員自主分析這一目標落地實現(xiàn)。

多維數(shù)據(jù)庫向外提供維度與數(shù)據(jù)集市模型，數(shù)據(jù)的實際物理存儲則對外屏蔽。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以作為多維數(shù)據(jù)庫的一種底層實現(xiàn)，當然還有其他的方式，比如數(shù)據(jù)塊文件、分布式存儲等。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的星型（或雪花型）結(jié)構(gòu)容易與多維數(shù)據(jù)庫的維度與數(shù)據(jù)立方體結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一些混淆，主要是由于以下兩點原因：

多維數(shù)據(jù)庫可以使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)實際存儲方案；

多維數(shù)據(jù)庫的MDX與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的SQL在語法結(jié)構(gòu)上的類似。

以上兩點原因使得在關(guān)系數(shù)據(jù)庫的星型（或雪花型）模型上使用SQL進行查詢被誤認為是可以進行多維分析的，實際上這是非常錯誤的認識，原因在于表及字段模型和維度及數(shù)據(jù)立方體模型本質(zhì)上的區(qū)別。

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