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1.3. 数据库与数据仓库的区别
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。
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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。
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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，
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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
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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。
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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。
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”。
1.4. 数仓的分层架构
按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。
数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
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源数据层（ODS） ：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。
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数据仓库层（DW） ：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。
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数据应用层（DA或APP） ：前端应用直接读取的数据源；根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
