数据库与数据仓库技术考什么

随着信息技术的迅速发展，企业和组织所处理的数据量越来越大、越来越复杂。为了更好地管理、利用这些数据，数据仓库技术也变得越来越重要。那么，我们在考虑、评估这种技术时需要注意哪些方面呢？本文将从多个角度分析数据库与数据仓库技术的考察内容。

1. 技术架构

首先，我们应该考虑数据仓库的技术架构。数据仓库技术架构涵盖了数据仓库的各个方面，例如数据提取、数据清洗、数据转换、数据装载、数据存储、数据汇总、数据展示等等。我们应该了解数据仓库技术架构的相关知识，能够对比不同的数据仓库技术架构，选择最适合本企业或组织的数据仓库技术。

2. 数据模型

其次，我们需要考虑数据模型。数据模型是一个数学模型，用于描述和管理实体、属性和它们之间的关系。数据模型是数据仓库的核心部分，它直接影响到数据仓库的性能、数据质量和扩展性等方面。常见的数据模型有星型模型、雪花模型、多维模型等。我们应该对比不同的数据模型，根据实际需求选择最合适的数据模型。

3. 数据质量

数据质量是数据仓库的重要考量因素之一。数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可靠性、时效性等方面。数据质量通常会受到数据来源的影响，例如数据抽取时发生的错漏误，或者数据存储时发生的数据冗余等。我们应该考虑如何评估和提高数据质量，例如数据校验、数据清洗、数据整合、数据补全等。

4. 数据安全

数据安全也是数据仓库技术的重要考量因素。数据安全涵盖数据的机密性、完整性、可用性等方面，同时也包括数据的备份和恢复、访问控制、风险管理、安全监控等。我们应该考虑如何设计和实现数据安全机制，以保护数据不被非法获取、修改、删除或泄露。

5. 软硬件环境

最后，我们需要考虑数据仓库的软硬件环境。软硬件环境是指数据仓库系统所需的软件和硬件设施。软件环境包括操作系统、数据库管理系统、ETL工具、数据挖掘工具、报表工具等。硬件环境包括服务器、存储设备、网络设备等。我们应该了解不同软硬件环境的优缺点，选择最适合自己的软硬件环境。

综上，对于数据库与数据仓库技术的考察，我们需要关注技术架构、数据模型、数据质量、数据安全、软硬件环境等多个方面。在选择、评估数据仓库技术时，应该对这些方面进行综合考虑和评估，选择最适合本企业或组织的数据仓库技术。