資料庫與資料倉庫的區別

瞭解資料庫與資料倉庫的區別之前，首先掌握三個概念。資料庫軟體、資料庫、資料倉庫。

• 資料庫軟體：是一種軟體，可以看得見，可以操作。用來實現資料庫邏輯功能。屬於物理層。
• 資料庫：是一種邏輯概念，用來存放資料的倉庫。通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡可以有很多欄位。欄位一字排開，對應的資料就一行一行寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維關係。目前市面上流行的資料庫都是二維資料庫。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
• 資料倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和資料倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現的存放資料的地方，只不過從資料量來說，資料倉庫要比資料庫更龐大得多。資料倉庫主要用於資料探勘和資料分析，輔助領導做決策。

在IT的架構體系中，資料庫是必須存在的。必須要有地方存放資料。比如現在的網購，淘寶，京東等等。物品的存貨數量，貨品的價格，使用者的賬戶餘額之類的。這些資料都是存放在後臺數據庫中。或者最簡單理解，我們現在微博，QQ等賬戶的使用者名稱和密碼。在後臺數據庫必然有一張user表，欄位起碼有兩個，即使用者名稱和密碼，然後我們的資料就一行一行的存在表上面。當我們登入的時候，我們填寫了使用者名稱和密碼，這些資料就會被傳回到後臺去，去跟表上面的資料匹配，匹配成功了，你就能登入了。匹配不成功就會報錯說密碼錯誤或者沒有此使用者名稱等。這個就是資料庫，資料庫在生產環境就是用來幹活的。凡是跟業務應用掛鉤的，我們都使用資料庫。

資料倉庫則是BI下的其中一種技術。由於資料庫是跟業務應用掛鉤的，所以一個數據庫不可能裝下一家公司的所有資料。資料庫的表設計往往是針對某一個應用進行設計的。比如剛才那個登入的功能，這張user表上就只有這兩個欄位，沒有別的欄位了。但是這張表符合應用，沒有問題。但是這張表不符合分析。比如我想知道在哪個時間段，使用者登入的量最多？哪個使用者一年購物最多？諸如此類的指標。那就要重新設計資料庫的表結構了。對於資料分析和資料探勘，我們引入資料倉庫概念。資料倉庫的表結構是依照分析需求，分析維度，分析指標進行設計的。

資料庫與資料倉庫的區別實際講的是OLTP與OLAP的區別。

操作型處理，叫聯機事務處理OLTP（On-Line Transaction Processing），也可以稱面向交易的處理系統，它是針對具體業務在資料庫聯機的日常操作，通常對少數記錄進行查詢、修改。使用者較為關心操作的響應時間、資料的安全性、完整性和併發支援的使用者數等問題。傳統的資料庫系統作為資料管理的主要手段，主要用於操作型處理。

分析型處理，叫聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般針對某些主題的歷史資料進行分析，支援管理決策。