本文简要总结以下两个问题，旨在快速理解“数据仓库”
1、什么是“数据仓库”？
2、“数据仓库”与“数据库”的区别？
下面做详细阐述：
1、什么是“数据仓库”？
“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的（可以添加）数据集合，它用于对管理决策过程的支持。”
此句话包含几个关键点：面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的，具体含义欢迎留言交流。
2、数据仓库与数据库的主要区别
企业的数据处理大致分为两类：
一类是操作型处理，也称为联机事务处理，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。
另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
主要区别如下：
（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
（3）数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计；数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
（4）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，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
附“数据仓库”示意图如下：
原文地址：http://blog.csdn.net/aaronhadoop/article/details/31015367
