上海交大深度解析：数据仓库教程与事务分析处理对比

本资源是一份关于"上海交大数据仓库教程"的PPT文档，主要涵盖了数据仓库的基本概念、类型和处理方式，以及它们在企业中的实际应用。首先，文档介绍了数据仓库的两个主要类型：事务型处理（OLTP）和分析型处理（OLAP）。事务型处理主要用于日常事务处理，如业务操作和简单查询，强调实时性和频繁的数据访问；而分析型处理则是决策支持工具，涉及复杂查询和历史数据分析，用于决策制定。 事务型处理数据与分析型处理数据之间存在显著区别，前者是高度结构化的，关注细节，适合实时操作，后者则倾向于非结构化或汇总数据，适合定期更新且用于决策分析。然而，将这两种处理方式整合在一个数据库系统中可能会导致性能冲突，因为事务型处理对资源需求较高，而分析型处理需要长时间运行，可能导致资源瓶颈。 数据库系统的局限性在文档中也有所阐述，它在处理高度结构化数据时表现优异，但对于非结构化、历史性的决策型数据，特别是来自不同数据源的数据，其处理能力有限。此外，多库系统（如数据仓库）虽然可以存储大量数据，但也面临着可用性、响应速度、系统性能和开销等问题，如网络故障、查询延迟和资源消耗。 实施数据仓库需要满足一定的条件，包括企业积累了足够的数据量、面临激烈的市场竞争以及拥有足够的IT投入。随着技术发展，数据仓库的发展历程也被提及，NCR为沃尔玛建立的早期数据仓库案例标志着其在商业领域的广泛应用。 这份教程深入探讨了数据仓库在企业运营中的关键作用，强调了如何有效地管理和利用数据，以支持事务型处理和决策分析的需求，并提醒读者注意在实际应用中可能遇到的问题和挑战。