畢業這一年多，聽著數倉，數倉的，總是在納悶 數倉不也是放在資料庫裡的嘛？？
資料庫：傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。
資料倉儲：資料倉儲系統的主要應用主要是olap（on-line analytical processing），支援複雜的分析操作，側重決策支援，並且提供直觀易懂的查詢結果。
我嘗試著再補充些具體的事例來說明，這樣更可以幫助大家更好理解一些。
舉個最常見的例子，拿電商行業來說好了。
基本每家電商公司都會經歷，從只需要業務資料庫到要資料倉儲的階段。
這類非常具體，且能夠對公司決策起到關鍵性作用的問題，基本很難從業務資料庫從調取出來。原因在於：
業務資料庫中的資料結構是為了完成交易而設計的，不是為了而查詢和分析的便利設計的。
業務資料庫大多是讀寫優化的，即又要讀（檢視商品資訊），也要寫（產生訂單，完成支付）。因此對於大量資料的讀（查詢指標，一般是複雜的唯讀型別查詢）是支援不足的。
而怎麼解決這個問題，此時我們就需要建立乙個資料倉儲了，公司也算開始進入資訊化階段了。資料倉儲的作用在於：
資料結構為了分析和查詢的便利；
唯讀優化的資料庫，即不需要它寫入速度多麼快，只要做大量資料的複雜查詢的速度足夠快就行了。
那麼在這裡前一種業務資料庫（讀寫都優化）的是業務性資料庫，後一種是分析性資料庫，即資料倉儲。
最後總結一下：
資料庫 比較流行的有：mysql, oracle, sqlserver等
資料倉儲 比較流行的有：aws redshift, greenplum, hive等
這樣把資料從業務性的資料庫中提取、加工、匯入分析性的資料庫就是傳統的 etl 工作。
資料庫 與 資料倉儲的本質區別是什麼？
資料庫 與 資料倉儲的本質區別是什麼？資料庫 傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的 日常的事務處理，例如銀行交易。資料倉儲 資料倉儲系統的主要應用主要是olap on line analytical processing 支援複雜的分析操作，側重決策支援，並且提供直觀易懂的查詢結果。我嘗試著再...
資料庫與資料倉儲的本質區別
著作權歸作者所有。有兩個層面 角度來回答這個有趣的問題 1，邏輯層面 概念層面 資料庫和資料倉儲其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個資料庫軟體，基於某種資料模型來組織 管理資料。但是，資料庫通常更關注業務交易處理 oltp 而資料倉儲更關注資料分析層面 olap 由此產生的資料庫模型上也會有很大...
資料庫 與 資料倉儲的本質區別
資料庫 傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的 日常的事務處理，例如銀行交易。資料倉儲 資料倉儲系統的主要應用主要是olap on line analytical processing 支援複雜的分析操作，側重決策支援，並且提供直觀易懂的查詢結果。我嘗試著再補充些具體的事例來說明，這樣更可以幫助...