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數據庫我們大家都知道，在平時的 Web 開發中用到的比較多。但是數據倉庫是什麼呢？他倆有啥區別呢？在開始之前先分享一個小故事：
1.
在很久很久以前，世界上生活着許多種族，有人類，有矮人，有精靈......他們有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安無事。可是，有一個鋼鐵直男卻偏偏想要統治整個世界。
如何統治這麼多不同文化信仰的種族呢？猥瑣男想出一個餿主意，打造出幾枚擁有魔力的戒指，免費送給不同種族的領袖，讓他們可以更好地統治各自的族人。
當各個種族的領袖美滋滋地戴上各自的魔戒，走上人生巔峯的時候，猥瑣男又打造出一枚獨一無二的至尊魔戒。他利用至尊魔戒的力量控制了所有的魔戒，從而控制了各個種族的領袖，繼而控制了整個世界。
這個故事告訴我們：數據庫和數據倉庫之間的關係。
如果說，那個世界的每一個生命個體都是一條數據記錄，那麼普通的魔戒的地位就好比是數據庫，而至尊魔戒的地位就好比是數據倉庫。
2.
什麼是數據倉庫？
給一個定義？
數據倉庫，英文名稱 Data Warehouse，簡寫爲DW。數據倉庫顧名思義，是一個很大的數據存儲集合，出於企業的分析性報告和決策支持目的而創建，對多樣的業務數據進行篩選與整合。它爲企業提供一定的BI（商業智能）能力，指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
看到這裏你可能還不是很清楚他到底是幹嘛的，但是你得明確一個方向，它是面向決策的。
數據倉庫的輸入方是各種各樣的數據源，最終的輸出用於企業的數據分析、數據挖掘、數據報表等方向。
那麼，數據倉庫都有什麼特點呢？
1.主題性
不同於傳統數據庫對應於某一個或多個項目，數據倉庫根據使用者實際需求，將不同數據源的數據在一個較高的抽象層次上做整合，所有數據都圍繞某一主題來組織。
這裏的主題怎麼來理解呢？比如對於城市，“天氣溼度分析”就是一個主題，對於淘寶，“用戶點擊行爲分析”就是一個主題。
2.集成性
數據倉庫中存儲的數據是來源於多個數據源的集成，原始數據來自不同的數據源，存儲方式各不相同。要整合成爲最終的數據集合，需要從數據源經過一系列抽取、清洗、轉換的過程。大家從上圖也可以看到，數據來源於 Mysql 、MongoDB、其他第三方數據源。
3.穩定性
數據倉庫中保存的數據是一系列歷史快照，不允許被修改。用戶只能通過分析工具進行查詢和分析。這裏說明一點，數據倉庫基本上是不許允許用戶進行修改，刪除操作的。大多數的場景是用來查詢分析數據。
4.時變性
數據倉庫會定期接收新的集成數據，反應出最新的數據變化。這和特點並不矛盾。注意，這裏與實時性不同。
3.
主流的開源數據倉庫：Hive
在大數據應用中，Hive 用的比較多一些，因爲啥？免費啊。性能也算可以。至於其他的商業數據數據倉庫，性能要比 Hive 高出很多，但是中小公司沒必要去花大量成本去使用商業數據倉庫了。
這個 Hive 作爲數據倉庫，具體做了什麼呢？
一句話：Hive 的主要作用就是講結構化的數據映射爲 Hive 數據庫表，並提供 HQL 查詢語句，可以將 HQL 語句轉化爲 MapReduce 任務運行。
確切地說，Hive是基於Hadoop的數據倉庫工具，可以對存儲在HDFS上的文件數據集進行查詢和分析處理。Hive對外提供了類似於SQL語言的查詢語言 HiveQL，在做查詢時將HQL語句轉換成MapReduce任務，在Hadoop層進行執行。
換一個角度，就是一個不懂編程語言的 DBA 也可以使用 Hive 編寫 HQL 語句進行數據統計。給數據分析帶來跟大的便宜性。
上面出現的名詞解釋：
1.HDFS
Hadoop的分佈式文件系統，在這裏作爲數據倉庫的存儲層。圖中的Data Node就是HDFS的衆多工作節點。
2.MapReduce
一種針對海量數據的離線分佈式並行計算模型，可以簡單理解爲對多個數據分片的數據轉換和合並。
3.Hbase
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統，是一個開源數據庫。利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集羣。
4.
上面是從原理角度講了數據倉庫以及數據倉庫其中一款開源工具 Hive 。
實際中，我們的目的做數據處理。要知道數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（on-line transaction processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關係型數據庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持複雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。
下圖是兩種數據處理方式的對比，這裏你可以具體到數據庫和數據倉庫的對比。
通過兩種對比，可以看出傳統數據庫和數據倉庫分別使用的場景。
要求實時性（秒級以及更快的場景）業務需求，使用的數據庫（OLTP）模型。
整合歷史數據以及大量數據源數據的場景，且不要求響應時間的，使用數據倉庫（OLAP）。
5.
在實際的使用中，Hive 也要結合關係型數據庫進行使用。Hive 運行時，元數據信息是保存在關係中數據庫中，一般使用 Mysql 數據庫存儲。
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