數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。目前，大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫還是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來管理的?？梢哉f，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫相輔相成、各有千秋。 數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。
數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，它的兩個基本的元素是維表和事實(shí)表。

從結(jié)構(gòu)上,data warehouse有三種模型:分別是enterprise warehouse,data mart以及virtual warehouse.
data mart包含企業(yè)數(shù)據(jù)的一個子集,對于特定用戶是有用的,其范圍限于選定的主題,其包含的數(shù)據(jù)通常是匯總的.
enterprise warehouse包含了關(guān)于主題的所有信息,跨越整個組織,它包含詳細(xì)和匯總數(shù)據(jù).
virtual warehouse是操作數(shù)據(jù)庫上視圖的集合.

主要是data warehouse是從模板創(chuàng)建的，模板數(shù)據(jù)庫已經(jīng)配置好了一些用戶，
new database則是完完全全從新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫，需要什么就創(chuàng)建什么。

簡而言之，數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。

數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計(jì)。

數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，它的兩個基本的元素是維表和事實(shí)表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實(shí)表里放著要查詢的數(shù)據(jù)，同時有維的ID。

單從概念上講，有些晦澀。任何技術(shù)都是為應(yīng)用服務(wù)的，結(jié)合應(yīng)用可以很容易地理解。以銀行業(yè)務(wù)為例。數(shù)據(jù)庫是事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入數(shù)據(jù)庫，被記錄下來，這里，可以簡單地理解為用數(shù)據(jù)庫記帳。數(shù)據(jù)倉庫是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，它從事務(wù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，并做匯總、加工，為決策者提供決策的依據(jù)。比如，某銀行某分行一個月發(fā)生多少交易，該分行當(dāng)前存款余額是多少。如果存款又多，消費(fèi)交易又多，那么該地區(qū)就有必要設(shè)立ATM了。

顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計(jì)算。事務(wù)系統(tǒng)是實(shí)時的，這就要求時效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求數(shù)據(jù)庫只能存儲很短一段時間的數(shù)據(jù)。而分析系統(tǒng)是事后的，它要提供關(guān)注時間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的，匯總計(jì)算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數(shù)據(jù)就達(dá)到目的了。

數(shù)據(jù)倉庫，是在數(shù)據(jù)庫已經(jīng)大量存在的情況下，為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的，它決不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫”。那么，數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫比較，有哪些不同呢?讓我們先看看W.H.Inmon關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的定義:面向主題的、集成的、與時間相關(guān)且不可修改的數(shù)據(jù)集合。

“面向主題的”:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是為應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，未必按照同一主題存儲數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)倉庫側(cè)重于數(shù)據(jù)分析工作，是按照主題存儲的。這一點(diǎn)，類似于傳統(tǒng)農(nóng)貿(mào)市場與超市的區(qū)別—市場里面，白菜、蘿卜、香菜會在一個攤位上，如果它們是一個小販賣的;而超市里，白菜、蘿卜、香菜則各自一塊。也就是說，市場里的菜(數(shù)據(jù))是按照小販(應(yīng)用程序)歸堆(存儲)的，超市里面則是按照菜的類型(同主題)歸堆的。

“與時間相關(guān)”:數(shù)據(jù)庫保存信息的時候，并不強(qiáng)調(diào)一定有時間信息。數(shù)據(jù)倉庫則不同，出于決策的需要，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都要標(biāo)明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計(jì)購買過九車產(chǎn)品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對于決策者意義是不同的。

“不可修改”:數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)并不是最新的，而是來源于其它數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉庫反映的是歷史信息，并不是很多數(shù)據(jù)庫處理的那種日常事務(wù)數(shù)據(jù)(有的數(shù)據(jù)庫例如電信計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)庫甚至處理實(shí)時信息)。因此，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是極少或根本不修改的;當(dāng)然，向數(shù)據(jù)倉庫添加數(shù)據(jù)是允許的。

數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。目前，大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫還是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來管理的。可以說，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫相輔相成、各有千秋。

補(bǔ)充一下，數(shù)據(jù)倉庫的方案建設(shè)的目的，是為前端查詢和分析作為基礎(chǔ)，由于有較大的冗余，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應(yīng)用服務(wù)，數(shù)據(jù)倉庫必須有如下幾點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)，否則是失敗的數(shù)據(jù)倉庫方案。

1.效率足夠高?？蛻粢蟮姆治鰯?shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內(nèi)，客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，設(shè)計(jì)不好的數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)常會出問題，延遲1-3日才能給出數(shù)據(jù)，顯然不行的。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量?？蛻粢锤鞣N信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)倉庫流程至少分為3步，2次ETL，復(fù)雜的架構(gòu)會更多層次，那么由于數(shù)據(jù)源有臟數(shù)據(jù)或者代碼不嚴(yán)謹(jǐn)，都可以導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，客戶看到錯誤的信息就可能導(dǎo)致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。

3.擴(kuò)展性。之所以有的大型數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜，是因?yàn)榭紤]到了未來3-5年的擴(kuò)展性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，就能很穩(wěn)定運(yùn)行。主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)建模的合理性，數(shù)據(jù)倉庫方案中多出一些中間層，使海量數(shù)據(jù)流有足夠的緩沖，不至于數(shù)據(jù)量大很多，就運(yùn)行不起來了。