在文章开始前，各位读者大人如果听过数据仓库或者知道数据仓库，可以思考下数据仓库跟数据库有什么区别。如果未听过数据仓库，我猜你也想知道为什么有数据库了，还要数据仓库。
思考过后，我们来开始吧。
一、什么是数据仓库？
简单讲，数据仓库是一种特殊的数据库。数据仓库一般以主题为出发点进行的，也就是业务核心，集成多种数据源的数据，会随着时间的变化而变化，因为随着时间数据的量会改变，而且以读操作为主，所以基本不会丢失，总结成4个特点可以说，数据仓库是一个面向主题的，集成的，时变的，非易失的数据集合，支持管理者的决策过程。 它是由企业进行的大量信息的电子存储，它的设计用于查询而不是事务处理。这也就是它跟数据库的区别。数据仓库一个将数据转换为信息并及时向用户提供的过程，传统数据库大多表示数据而已。
数据仓库的特点，如图
二、数据仓库的组成
数据仓库不是一个product，而是一个environment。这么说是因为它不是单纯的存储数据的地方，而是一个信息系统的架构构造，是为数据分析和报告而构建。主要由以下三部分组成的
1、底层是仓库数据库服务器：几乎是一个关系数据库系统，使用后端工具和实用程序，由操作数据库或其它外部数据源，提取数据，放入底层
2、中间层是OLAP服务器
3、顶层是前端客户层，也叫应用层。包括查询和报告工具，分析工具和数据挖掘工具。
具体组成，如图所示
三、数据仓库模型
根据结构来说，数据仓库有三种数据仓库模型。
企业仓库：是一个集中式仓库，包括细节数据和汇总数据，为整个企业提供决策支持服务，提供统一的方法来组织和表示数据，还根据主题对数据进行分类以及访问的能力
数据集市：是数据仓库的子集。专门针对特定业务部门而设计，例如销售，财务。在独立的数据集市中，数据可以直接从源收集。
虚拟仓库：操作数据库上视图的集合。
四、开发数据仓库系统需要注意什么。
开发数据仓库有比较普遍的两种方法，分别是自顶向下以及自底向上。
自顶向下：是一种比较系统的解决方案，并能最大限度得减少集成问题。但是它费用高，开发周期长，而且缺乏灵活性，因为整个组织就共同数据模型达成一致是比较困难得
自底向上：灵活，低花费，并能快速汇报投资，但是将分散得数据集市集成，形成一个一致得企业数据仓库，可能导致问题。
因此如果能结合二者，以递增，进化的方式实现数据仓库。例如在一个合理短得时间里，在不同得主题和应用之间，提供企业范围得，一致的，集成得数据视图。
设计步骤一般为
（1）选取待建模的业务处理（例如订单，销售）。如果一个商务过程是整个组织的，并涉及多个复杂的对象，应该选用我们上面说的数据仓库模型。如果处理是部门的，而且关注的是某一业务处理的分析，就应该选择数据集市。
（2）选取业务处理的粒度（例如一个事务）。
（3）选取用于每个事实表记录的维例如（时间，商品）。
（4）选取将安放在每个事实表记录中的度量。例如销售量。
实施步骤一般为
1、企业战略：确定技术，事实，维度和属性。包括数据映射以及转换。
2、分阶段交付：根据主题分阶段实施数据仓库。比如销售系统，应先实施预定和计费等相关业务实体，然后相互集成。
3、迭代原型：应该迭代开发和测试，而不是一个大爆炸的实现方法 。
设计数据仓库是一件比较困难以及长期的事情，所以我们一开始应该清楚得定义它的实现范围，也就是要明确实现目的，而且需求应该是详细，业务是可实现的，可量化的。
五、数据仓库 vs 数据库
通过上面我们了解了数据仓库，那么现在可以来回答文中一开始的问题。
传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。 传统数据库的主要任务是执行联机事务处理,简称 OLTP （ Online Transaction Processing）。主要负责日常操作，如购物，制造。
数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理,简称 OLAP （ Online Analytical Processing ）。
下面我们通过对比 OLAP 和 OLTP 的区别，就能详细知道数据仓库和数据库的区别。 首先考虑用户和系统的面向对象，OLTP 是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。OLAP 是面向市场的，用于知识工人的数据分析。
数据内容：OLTP 管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。OLAP系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
数据库设计：OLTP 系统采用实体-联系（ER）数据模型和面向应用的数据库设计。而 OLAP 系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
视图：OLTP 关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。OLAP 经常需要跨域数据库模式的不同版本。
访问模式： OLTP 系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而 OLAP 系统的访问大部分是只读操作。
下面用个表格总结看起来比较明朗
|
特征 |
OLTP |
OLAP |
|
特性 |
操作处理 |
信息处理 |
|
面向 |
事务 |
分析 |
|
用户 |
办事员、DBA、数据库专业人员 |
知识工人（如经理，主管，分析人员） |
|
功能 |
日常操作 |
长期信息需求，决策支持 |
|
DB设计 |
基于E-R，面向应用 |
星形/雪花、面向主题 |
|
数据 |
当前的，确保最新的 |
历史的，跨时间维护 |
|
汇总 |
原始的、高度详细 |
汇总的、统一的 |
|
视图 |
详细、一般关系 |
汇总的、多维的 |
|
工作单元 |
短的，简单事务 |
复杂查询 |
|
访问 |
读/写 |
大多为读 |
|
关注 |
数据进入 |
信息输出 |
|
操作 |
主码上索引/散列 |
大量扫描 |
|
访问记录数量 |
数十 |
数百万 |
|
用户数 |
数千 |
数百 |
|
DB规模 |
GB到高达GB |
≥TB |
|
优先 |
高性能、高可用性 |
高灵活性、终端用户自治 |
|
度量 |
事务吞吐量 |
查询吞吐量、响应时间 |
六、数据仓库有什么用
那么说了这么多，数据仓库有什么过人之处呢。 个人总结了两点。一个是提高生产力，一个是有利于关系管理。在于它的实时性以及数据丰富性。
七、小结
数据仓库更像是一个系统工具，比如Hive,就是基于 Hadoop 的开源数据仓库，可以对存储在HDFS的文件数据进行查询，分析。篇幅所限，这里不对Hive的架构做过多解释。数据仓库在大数据架构中起着至关重要的作用，其实上面的数据仓库架构可以说是基本涵盖了大数据的流程了，里面的每一层每一个组件都足以让我们研究很久了。
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