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【导读】 数据仓库就是存放数据的仓库，但它不是为存储而生的仓库（为存储而生的是数据库），而是面向分析的存储系统，为支持决策分析而生。
进入数据仓库（data warehouse）里的数据有一定讲究，需要经过抽取、转换和加载（extraction transformation loading，ETL）。准确来说， 数据仓库 是一个面向主题的（指所要分析的具体方面），集成的（指从不同的数据源采集数据到同一个数据源的过程，其间会有一些ETL操作），随时间变化，但信息本身又相对稳定的数据集合，用于支持管理决策的过程。
接下来，将围绕给小美举办生日宴会的故事，告诉你什么是数据仓库。
再过几天，就是小美的生日了，你准备为小美举办一个像样的生日宴会。
首先，你在某宝上下单买了一些场景布置道具，有生日头箍、气球摆件、浪漫星星灯，你又在超市APP上下单买了乐翻天气泡酒、生日礼服、生日卡片，定制了生日蛋糕，还购买了苹果、猕猴桃、桃子、西瓜等水果，以及雪饼、坚果类小零食。
叮咚，门铃响了，原来是快递。顿时N个快递包裹大大小小地在客厅里堆成了小山。
这些快递包裹堆积成的小山，就相当于“数据湖”。 数据湖 是一个以原始格式存储数据的存储库或系统，它按原样存储数据，无须事先对数据进行结构化处理。
你用裁纸刀快速地打开一个个包裹，首先扔掉了各种隔层纸片、防震泡沫垫、包装纸袋等，把商品一个个整理出来。哦，My God！居然有两个桃子烂了，于是你把烂桃子扔在了一边。
接着，你又把拆包出来的商品分门别类，并且把这些经过你整理后的不同类别的商品分别放在不同的地方，把气泡酒、水果和生日蛋糕放进冰箱的不同分层里，把小零食放在客厅的干货柜，把生日道具放进玩具箱，把生日礼服挂在衣柜。
刚刚你“拆快递包裹并拿出烂桃子→将商品整理分类→放入不同储存区”的过程，其实就相当于数据仓库技术ETL，ETL在数据仓库中经常用到。
而刚刚提及的冰箱、干货柜、玩具箱、衣柜，这些就相当于一个又一个的“数据库”。数据库，就是存储电子文件的处所，你可以根据自己的需要，对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。值得注意的是，数据库之间彼此是相互独立的，各有各的系统，它们之间互不兼容。比如冰箱和衣柜，它们是没法合并在一起的。
生日这天终于到了！你开心地分别从冰箱、干货柜、玩具箱、衣柜里取出提前准备好的物品，为小美办了一个温馨的生日宴会。
这里，你分别从冰箱、干货柜、玩具箱、衣柜里取出之前准备好的生日宴会物品（这些物品就相当于经过ETL之后的数据），并放在生日宴会现场的过程（相当于从不同的数据源采集数据到同一个数据源的过程，被称作“集成化”），相当于因为小美的生日宴会这件事（这就是一个“主题”），横向打通了一个又一个的数据库（冰箱、干货柜、玩具箱、衣柜），让不同数据库里的数据彼此共享起来，这就是数据仓库。
总而言之，数据仓库就是一个面向主题的，集成的，随时间变化，但信息本身又相对稳定的数据集合，用于支持管理决策的过程。
联机事务处理过程（OLTP）： 也称为面向交易的处理过程。基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一，具有结构复杂、实时性要求高等特点。主要面向操作人员和初级管理人员。
联机分析处理（OLAP）： 是一种软件技术，主要面向决策人员和高级管理人员。基本特征是分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。特点是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型。