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上周的原创文章中，给大家介绍了数据仓库中模型设计的一些思路和方法，今天我们通过三个问题，让大家快速了解数据仓库。
1数据仓库和数据库，傻傻分不清楚？
很多人未入行的人经常讲数据库和数据仓库搞混，简单来说，数据库是一种具体的技术，而数据仓库是一种基于数据库技术的结构体系。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。
最近《都挺好》热播，拿石天冬老板做私房菜来举例。
假如石天冬要做一道变态辣回锅肉。肉片、辣椒、葱姜蒜等原料就是我们的业务系统数据，锅碗瓢盘就是用来存储原料的数据库，而小石通过自己的手艺，也就是利用分层建模等数据仓库技术，将这些原料加工成香喷喷的回锅肉，得到的成果我们称为数据仓库。
2为什么要有数据仓库？
一个企业的系统建设，往往都是优先于业务的开展，也就是我们俗称的联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）类的系统，随着企业的发展强大，大家也越来越重视数据的作用，联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）类的系统也越来越多，这些系统需要OLTP的数据支持。
事情发展到这里，会遇到几个问题，以银行为例，交易类的系统和支持决策类的系统各有上百个，如果让他们毫无规则的进行数据交互，这是一件极其恐怖的事，同时历史数据的保存会造成大量的冗余，统计口径的不一致也会导致数据质量无法保证，这正是数据仓库存在的意义，数据仓库建立可以将数据统一集成、加工、保存并提供标准的对外服务。
举个栗子，食荤者餐馆需要的食材的原材料就像我们的OLTP系统提供的数据，来消费的食客就像我们的OLAP系统，我们不能让食客自己切菜炒菜，这样味道无法保证，万一再有几个调皮的食客把厨房点着，早晚要关张大吉。所以小石精心制定菜谱、加工各种鸡鸭鱼肉，为每一位食客提供喜欢吃的、质量稳定的私房菜，就是数据仓库存在的意义。
3为什么数据仓库是支持决策系统的基础？
我们在第一个问题中说过，数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。
还是用私房菜馆的例子，为每一位食客提供喜欢吃的、质量稳定的私房菜，将菜单分了几大类，中餐、外餐，中餐里面包含新派川菜、传统粤菜，外餐包含日本料理、法式大餐等等，其中每种类型下面都有特色菜若干，食客就可以根据自己的喜好，快速的选择自己的喜欢的食物，但其实不管是炖牛肉还是黑椒牛排，都是用的一家供应商的牛肉。这个就是数据仓库的面向主题的特性，他实现了数据从交易特性到统计特性的转变。
集成性体现在标准的统一，不管买来的牛肉是什么奇形怪状的，用来炖牛肉的一定切成块状，用来最牛排的处理成两个巴掌大的片状。在数据仓库的所有特性之中，这是最重要的，他形成了对数据的统一标准，消除各个系统的不一致。
我们不会因为今天研究出新菜酒香鱼，就忘记昨天学会的那道蒜香鸡翅，同时今天的蒜香鸡翅做起来因为加了麻椒特别好吃，小石还更新了菜谱，同时将老的菜谱封存，以便未来查证。这正是数据仓库的非易失性且随时间变化的特性。数据仓库中的数据时间期限要远远长于操作型系统中的数据时间期限，其中保存着这些数据在时间周期内的状态，我们随时可追溯任一时点（通常保存十年数据）的历史状态。这三点决定了数据仓库作为支持决策系统的基础，也是数据仓库建设的关键。
小结：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，OLTP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、完整性和并发的支持用户数等问题。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，OLAP,一般针对某些主题历史数据进行分析，支持管理决策。
好啦，今天通过三个小问题，让大家对数据仓库有了一个初步的了解，适合刚刚入门的小朋友，未来数据私房菜也会经常给大家分享数据相关的技术，希望大家多多支持。
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