数据库与数据仓库

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

企业中一般先有数据库，然后有数据仓库，可以没有数据仓库，但是不能没有数据库。

数据仓库不是大型的数据库，只是一个数据分析的平台。

通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它绝不是所谓的“大型数据库”。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：

1. 简单报表阶段

2. 数据集市阶段

3. 数据仓库阶段

数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。

操作型处理，叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。

分析型处理，叫联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。

首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。

• 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
• 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
• 数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的User表，记录用户名、密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。
• 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。

原文来自：数据仓库是什么？数据仓库与数据库有什么区别？ - 知乎 (zhihu.com)