数据库与数据仓库的区别

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。 

“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。 

拓展资料：

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。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，它决不是所谓的“大型数据库”。

目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据，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，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

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，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。

显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。

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，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。

“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的。

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案。

1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。

2.数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

1. 主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。

2. 数据仓库中数据通常来源于多个不同的业务系统数据库（存储多年数据），数据量较大，一般做为企业数据中心用。

3. 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 

4. 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 

5. 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，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 

6. 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，它决不是所谓的“大型数据库”。

知识拓展：

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是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集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

1. 电商早期启动非常容易，入行门槛低。找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端 + 几台服务器 + 一个MySQL，就能开门迎客了。这好比手工作坊时期。

2. 第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。初步进入工业化。

3. 第三个阶段，一般需要 3-5 年左右的时间，随着业务指数级的增长，数据量的会陡增，公司角色也开始多了起来，开始有了 CEO、CMO、CIO，大家需要面临的问题越来越复“上个月的 PV、UV 是多少”，逐渐演化到非常精细化和具体的用户的集群分析，特定用户在某种使用场景中。

4. 那么在这里前一种业务数据库（读写都优化）的是业务性数据库，后一种是分析性数据库，即数据仓库。

最后总结一下：

数据库 比较流行的有：MySQL, Oracle, SqlServer等
数据仓库 比较流行的有：AWS Redshift, Greenplum, Hive等。

用我自己通俗的语言和你说的简单些其实它们都是具体的某种数据库（比如说oracle，informix它们的实例）
－－数据库用来存储业务数据
－－而数据仓库用来存储数据库的导出数据（通过ETL自动抽取、定时调度）
它们的最终目的是：企业管理者的决策支持与分析。

往高了谈，现在时兴的BI正包括数据库、数据仓库、ETL所有的知识，但它其实并不是一门新的知识。

有兴趣可以到我的博客 http://braveheart.me.blog.163.com
以下是学术界对DW和BI的研究与定义：
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什么是数据仓库?

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

数据仓库是一个过程而不是一个项目。
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数据仓库的组成

数据仓库数据库

是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。

数据抽取工具

把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。数据转换都包括，删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。

元数据

元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。

技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库是用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。

商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；

元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。

访问工具

为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息系统（EIS）工具；在线分析（OLAP）工具；数据挖掘工具。

数据集市（DataMarts）

为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是再实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。

数据仓库管理：安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。

信息发布系统：把数据仓库中的数据或其他相关的数据发送给不同的地点或用户。基于Web的信息发布系统是对付多用户访问的最有效方法。

设计数据仓库的九个步骤

1)选择合适的主题（所要解决问题的领域）

2)明确定义fact表

3)确定和确认维

4)choosingthefacts

5)计算并存储fact表中的衍生数据段

6)roundingoutthedimensiontables

7)choosingthedurationofthedatabase

8)theneedtotrackslowlychangingdimensions

9)确定查询优先级和查询模式。

技术上

硬件平台：数据仓库的硬盘容量通常要是操作数据库硬盘容量的2-3倍。通常大型机具有更可靠的性能和和稳定性，也容易与历史遗留的系统结合在一起；而PC服务器或UNIX服务器更加灵活，容易操作和提供动态生成查询请求进行查询的能力。选择硬件平台时要考虑的问题：是否提供并行的I/O吞吐？对多CPU的支持能力如何？

数据仓库DBMS：他的存储大数据量的能力、查询的性能、和对并行处理的支持如何。

网络结构：数据仓库的实施在那部分网络段上会产生大量的数据通信，需不需要对网络结构进行改进。

实现上

建立数据仓库的步骤

1)收集和分析业务需求

2)建立数据模型和数据仓库的物理设计

3)定义数据源

4)选择数据仓库技术和平台

5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库

6)选择访问和报表工具

7)选择数据库连接软件

8)选择数据分析和数据展示软件

9)更新数据仓库

数据抽取、清理、转换、和移植

1)数据转换工具要能从各种不同的数据源中读取数据。

2)支持平面文件、索引文件、和legacyDBMS。

3)能以不同类型数据源为输入整合数据。

4)具有规范的数据访问接口

5)最好具有从数据字典中读取数据的能力

6)工具生成的代码必须是在开发环境中可维护的

7)能只抽取满足指定条件的数据，和源数据的指定部分

8)能在抽取中进行数据类型转换和字符集转换

9)能在抽取的过程中计算生成衍生字段

10)能让数据仓库管理系统自动调用以定期进行数据抽取工作，或能将结果生成平面文件

11)必须对软件供应商的生命力和产品支持能力进行仔细评估

主要数据抽取工具供应商：Prismsolutions.Carleton'sPASSPORT.InformationBuildersInc.'s

EDA/SQL.SASInstituteInc.

数据仓库带来了什么

每一家公司都有自己的数据。并且，许多公司在计算机系统中储存有大量的数据，记录着企业购买、销售、生产过程中的大量信息和客户的信息。通常这些数据都储存在许多不同的地方。

使用数据仓库之后，企业将所有收集来的信息存放在一个唯一的地方——数据仓库。仓库中的数据按照一定的方式组织，从而使得信息容易存取并且有使用价值。

目前，已经开发出一些专门的软件工具，使数据仓库的过程实现可以半自动化，帮助企业将数据倒入数据仓库，并使用那些已经存入仓库的数据。

数据仓库给组织带来了巨大的变化。数据仓库的建立给企业带来了一些新的工作流程，其他的流程也因此而改变。

数据仓库为企业带来了一些“以数据为基础的知识”，它们主要应用于对市场战略的评价，和为企业发现新的市场商机，同时，也用来控制库存、检查生产方法和定义客户群。

每一家公司都有自己的数据。数据仓库将企业的数据按照特定的方式组织，从而产生新的商业知识，并为企业的运作带来新的视角。

为何要建立数据仓库

计算机发展的早期，人们已经提出了建立数据仓库的构想。“数据仓库”一词最早是在1900年，由Bill Inmon先生提出的，其描述如下：数据仓库是为支持企业决策而特别设计和建立的数据集合。

企业建立数据仓库是为了填补现有数据存储形式已经不能满足信息分析的需要。数据仓库理论中的一个核心理念就是：事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同。

企业在它们的事务操作收集数据。在企业运作过程中：随着定货、销售记录的进行，这些事务型数据也连续的产生。为了引入数据，我们必须优化事务型数据库。

处理决策支持型数据时，一些问题经常会被提出：哪类客户会购买哪类产品？促销后销售额会变化多少？价格变化后或者商店地址变化后销售额又会变化多少呢？在某一段时间内，相对其他产品来说哪类产品特别容易卖呢？哪些客户增加了他们的购买额？哪些客户又削减了他们的购买额呢？

事务型数据库可以为这些问题作出解答，但是它所给出的答案往往并不能让人十分满意。在运用有限的计算机资源时常常存在着竞争。在增加新信息的时候我们需要事务型数据库是空闲的。而在解答一系列具体的有关信息分析的问题的时候，系统处理新数据的有效性又会被大大降低。另一个问题就在于事务型数据总是在动态的变化之中的。决策支持型处理需要相对稳定的数据，从而问题都能得到一致连续的解答。

数据仓库的解决方法包括：将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来。数据按照一定的周期（通常在每晚或者每周末），从事务型数据库中导入决策支持型数据库——既“数据仓库”。数据仓库是按回答企业某方面的问题来分“主题”组织数据的，这是最有效的数据组织方式。

数据仓库和数据集市

有关决策支持型数据库的数据集市是面向企业中的某个部门或是项目小组的。一些专家顾问将数据集市的建造描述为建立数据仓库全过程中的一步。首先，一个储存企业全部信息的数据仓库被创建，其中，数据均具备有组织的、一致的、不变的格式。数据集市随后被创立，其目的是为不同部门提供他们所需要的那部分信息。数据仓库聚集了所有详细的信息，而数据集市中的数据则是针对用户们的特定需求总结而出的。

而另外一些专家则认为数据集市的建立并不需要首先建立一个数据仓库。在这个模型中，数据直接由事务型数据库转入数据集市中。一个公司可能建立有多个数据集市，而彼此之间毫无联系。

这种不在建立数据仓库的基础上创建数据集市的方式会更便宜、更快速，因为它的规模更加易于管理。

第二种观点的缺陷在于无法实现最初创建数据仓库的最主要的目的——将企业所有的数据统一为一致的格式。现有的事务处理系统的数据往往是不一致、冗余的。如果首先建立起一个全公司范围的数据仓库，组织就能够获得一个统一关于企业的活动和客户的知识库。如果先建立起一个个独立的数据集市，那么数据仓库的诸多优势都能够得以实现，但是企业远远无法做到对数据的一致的储存
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商业智能BI

商业智能，又称商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

目前，学术界对商业智能的定义并不统一。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等。