详解数据仓库和数据库的区别

数据仓库：为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略(数据)集合。

大数据：所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

传统数据库：一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

其实从三个定义，我们好像区别不大。

数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。

但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。

传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据，主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理的软件。大数据是根据map redurce范式构建的出局处理，存储的软件，主要用于OLAP是做分析处理。大数据和传统数据库，还有一个更大的区别在于，处理的数据量以及计算量的大小，当传统数据库，无法在人可以接受的短时间内计算出结果，那这个数据就叫大数据，需要使用到大数据技术处理。而数据仓库本质上是一种数据的处理方式，而不是一种基础软件，它可以依赖于传统数据库，也可以依赖大数据技术去构建。

可以参考这篇文章：数据仓库(2)数据仓库、大数据与传统数据库的区别 - 知乎 (zhihucom)

聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大；非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。

聚集索引确定表中数据的物理顺序，聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列，就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样；非聚集索引中的项目按索引键值的顺序存储，而表中的信息按另一种顺序存储。对于非聚集索引，可以为在表非聚集索引中查找数据时常用的每个列创建一个非聚集索引。有些书籍包含多个索引。例如，一本介绍园艺的书可能会包含一个植物通俗名称索引，和一个植物学名索引，因为这是读者查找信息的两种最常用的方法。

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