数据仓库用的什么数据库

数据仓库通常使用关系型数据库管理系统（RDBMS）作为存储引擎。以下是一些常用的数据仓库数据库：

1. Oracle：Oracle数据库是一种功能强大且可扩展的关系型数据库管理系统，广泛用于数据仓库和大型企业级应用程序。

2. SQL Server：SQL Server是由微软开发的关系型数据库管理系统，具有良好的性能和可扩展性，适用于大型数据仓库。

3. MySQL：MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛用于小型和中型数据仓库，具有较低的成本和简单的部署。

4. Teradata：Teradata是一种专门设计用于数据仓库的关系型数据库管理系统，具有高度并行处理（MPP）架构，适用于大规模数据仓库和高性能分析。

5. IBM Db2：IBM Db2是IBM开发的关系型数据库管理系统，适用于大型企业级数据仓库和分析应用。

6. PostgreSQL：PostgreSQL是一种功能强大的开源关系型数据库管理系统，具有较好的扩展性和灵活性，适用于中小型数据仓库。

除了以上列举的数据库，还有一些专门用于数据仓库的解决方案，如SAP HANA、Amazon Redshift和Google BigQuery等，它们提供了更高级的数据仓库功能和云计算支持。选择适合的数据库取决于数据仓库的规模、性能需求、成本预算和技术要求等因素。

数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它采用特定的数据库技术来支持数据的存储、查询和分析。在实际应用中，常用的数据库类型包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库。

1. 关系型数据库：关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，采用表格形式来组织数据。它使用SQL语言进行数据的查询和操作，具有良好的数据一致性和完整性。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等，它们可以用于存储和管理数据仓库中的结构化数据。

2. 多维数据库：多维数据库是一种专门用于存储和处理多维数据的数据库。它采用多维模型来组织数据，可以快速进行复杂的多维分析。多维数据库通常支持OLAP（联机分析处理）功能，可以方便地进行数据切片、钻取、旋转和聚合等操作。常见的多维数据库有SAP HANA、IBM InfoSphere等。

3. 列式数据库：列式数据库是一种将数据按列存储的数据库，相比于传统的行式数据库，它能更高效地处理大量的读操作和复杂的分析查询。列式数据库将每个列单独存储，可以只读取需要的列，减少了IO访问，提高了查询性能。常见的列式数据库有Apache HBase、Cassandra等。

根据具体的需求和场景，选择合适的数据库类型来构建数据仓库是很重要的。关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，多维数据库适用于复杂的多维分析，而列式数据库适用于大规模数据的读取和分析。同时，也可以根据需求选择不同的数据库技术进行组合，构建更灵活和高效的数据仓库系统。

数据仓库的选择数据库并没有固定的规定，可以根据具体需求和情况选择不同的数据库。下面介绍一些常用的数据库管理系统（DBMS）在数据仓库中的应用。

1. 关系型数据库管理系统（RDBMS）：常见的关系型数据库包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。这些数据库系统提供了强大的数据管理和查询功能，适用于大多数数据仓库的需求。关系型数据库具有良好的数据一致性和完整性，适合处理结构化数据。

2. 列存储数据库：列存储数据库（如Vertica、Greenplum、Sybase IQ等）以列为单位进行存储和查询，适用于处理大规模数据集和复杂分析查询。列存储数据库在数据仓库中具有较高的查询性能和压缩率，适合处理大量的历史数据和分析报表。

3. 大数据平台：随着大数据技术的发展，Hadoop生态系统成为了数据仓库的重要组成部分。Hadoop平台提供了分布式存储（HDFS）和计算（MapReduce）能力，可以处理海量的结构化和非结构化数据。在Hadoop平台上，可以使用Hive、Impala、Spark SQL等工具进行数据仓库的查询和分析。

4. 内存数据库：内存数据库（如SAP HANA、MemSQL等）将数据存储在内存中，以提供极高的读写性能。内存数据库适用于实时分析和查询，对于需要快速响应的业务场景非常有用。

5. NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）适用于非结构化数据的存储和查询。在数据仓库中，NoSQL数据库可以用于存储日志数据、文档数据等非传统的数据类型。

6. 图数据库：图数据库（如Neo4j、Amazon Neptune等）适用于存储和查询图结构数据。在数据仓库中，图数据库可以用于分析社交网络、推荐系统等场景。

在实际应用中，通常会根据数据量、数据类型、查询需求、性能要求等因素综合考虑，选择合适的数据库管理系统来构建数据仓库。有时也会选择多个数据库组合使用，以满足不同的需求和场景。