oracle数据仓库和数据库有什么区别？详细解释数据仓库和数据库的区别。数据仓库本身是一个非常大的数据库，但是数据仓库存储从组织工作数据库集成的数据，数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的，数据库一般存储业务数据，而数据仓库一般存储历史数据，数据库设计是尽可能避免冗余。一般是针对某个业务应用而设计的，比如简单的用户表，记录的是用户名、密码等简单数据，符合业务应用，但不符合分析，数据仓库有意识地进行冗余设计，根据分析需求、分析维度和分析指标进行设计。
主要区别在于数据库性能。SQLServer是中型数据库，主要用于一般商业环境，处理几百万到几千万的数据是没有问题的，而DB2是大型数据库，主要用于电信或者数据中心应用，可以处理超过1亿的数据。另外，SQLServer只能运行在Windows环境下，而DB2主要运行在UNIX或Linux环境下，所以DB2的性能比SQLServer要好。
但是如果对方是管理层成员呢？公司经理主要关心的是收入增长、成本控制、产品质量和上市时间。一般来说，这些人不关心锁粒度、服务器内存管理、SQL语句优化等技术问题。他们不关心DB2技术本身的特性(虽然DB2技术很酷)，而是关心DB2在实现组织目标中能起到什么作用。本文将帮助使用DB2的人从商业价值的角度讨论DB2技术。
Unix和Windows(LUW)多维集群等等。但如果对方是管理层成员呢？公司经理主要关心的是收入增长、成本控制、产品质量和上市时间。一般来说，这些人不关心锁粒度、服务器内存管理、SQL语句优化等技术问题。
3、DB2的版本DB2有许多版本或许可证。为了弱化“版本”的概念，增强选择性，IBM允许客户不购买不需要的功能。示例版本包括Express、Workgroup和Enterprise版本。基于Linux/UNIX/Windows最复杂的版本是DB 2 data warehouse Enterprise Edition，缩写为DB2DWE。
DB2DWE包括一些商业智能特性，如ETL、数据挖掘、OLAP加速和在线分析。DB2Everyplace主要用于移动计算。移动计算的真正力量不在于移动设备本身，而在于使用其他来源数据的能力。DB2Everyplace不仅仅是一个移动计算基础设施。它是一个完整的环境，包括构建、部署和支持强大的电子商务应用程序所需的工具。
4、mysql和db2有什么区别mysql最初归sun所有，个人使用免费，开源。后来甲骨文收购mysql之后，好像又出了大招。简而言之，mysql是最便宜的关系数据库，一般用于PC服务器和linux集群。Db2是ibm的，功能齐全，可以部署在所有级别的服务器或集群上，从pc到刀片服务器，从机架式服务器到小型机和大型机。MYSQL免费，功能不错，适合个人网站和一些小企业的网站应用。DB2非常大。类似ORACLE，数据仓库和数据挖掘都挺好的。尤其是集群技术可以将DB2的可伸缩性发挥到极致。
我从数据库专家那里听到的第一件事是MySQL缺少事务、回滚和子选择的功能。如果你打算用MySQL写一个关于银行和会计的应用，或者打算维护不同种类的需要随时线性增加的计数器，那么你就会缺少事务的功能。
5、请问数据仓库都用什么建立?数据仓库是管理数据，主要是思想。具体的实现工具就是解决问题，比如异构/不同源数据的数据抽取。要使用etl，根据具体情况，您可以使用工具或编写自己的程序。数据仓库的模型构建需要erwin等建模工具；数据的存储一般是借助关系数据库来实现的，所以会用到oracle之类的。但是现在我们已经开始逐渐抛弃传统的关系数据库，借助一些Nosql平台，比如hadoop上的hive。
6、oracle数据仓库与数据库的区别???首先，oracle是一个DBMS，即关系数据库管理系统。它是一个使用sql语句来操作数据查询和存储的工具。根据你的问题，我估计你所认为的oracle数据库是指oracle遵循关系数据库理论，使用sql引擎查询和管理数据的部分。你所认为的oracle数据仓库是oracle数据库的功能扩展套件，可以支持一些数据处理和分析的高级功能，有助于建立企业数据仓库。
7、数据仓库与数据挖掘问题哪个挖掘机更强？在山东找到蓝翔。公共通信平台1介绍了数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据集合。数据仓库技术是基于信息系统业务发展和数据库系统技术的需要而产生的一系列新的应用技术，并逐渐独立出来。数据仓库系统可以看作是基于数学和统计的严密逻辑思维来实现“科学判断和有效行为”的工具，也是实现“数据集成和知识管理”的有效手段。
8、详解数据仓库和数据库的区别数据仓库本身是一个非常大的数据库，但是数据仓库存储的是从组织职务数据库整合的数据；数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的。数据库一般存储业务数据，而数据仓库一般存储历史数据，数据库设计是尽可能避免冗余。一般是针对某个业务应用而设计的，比如简单的用户表，记录的是用户名、密码等简单数据，符合业务应用，但不符合分析，数据仓库有意识地进行冗余设计，根据分析需求、分析维度和分析指标进行设计。
