写给数据分析师的数据仓库知识(1)
数据库
说到数据库，我们一般是指传统的关系型数据库，也就是“联机事务处理”(OLTP)，主要用户在线交易处理。比如银行业务、电信业务之前很多都是Oracle或者DB2(可能现在很多开发者没再用过)，到后来的互联网电商用的MySql，这些都是关系型数据库。
后来有了newSQL、NoSQL（not only sql），现在也分了很多种类，比如大型互联网公司存储用户画像的HBase，还有用于存储文档，日志，问答等内容的文档数据库MongoDB，建议大家都去了解一下。
关系型数据库，大多都有主键这个概念。比如我可以通过手机号(主键)来查询用户都存储的什么信息。
数据仓库
数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数据），成就自己的一方天地（规划各种业务域的模型，指标）。
举个栗子~
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车联网早期是肯定没有数据仓库的，刚开始启动阶段就是车上发送什么数据我就存储什么数据，比如出现告警，就实时展示出来给用户。
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慢慢的车多了，传统的关系型数据库已经受不了压力了，就需要我们升级架构，多个服务器，多个业务库。这个阶段的业务指标还可以勉强从业务数据库里查询。
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随着业务的发展，数据爆发式增长，公司的大神越来越多。和其他部门的联系也越来越紧密，业务的同事知道有这个好工具，也行用一下。负责电池的王老师来了说，我想知道现在咱们车辆的充电情况分布和天气是否有关系。程序猿小A说，“好的，但是需要等一个月我把天气数据爬下来，在把充电数据跑一下，然后再汇总一下就好了”。王老师默默的走了，再也没有来找过小A。
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慢慢越来越多的王老师来了，发现我们都无法及时解决问题。公司的CIO就要求我们想办法了。这时候【数据仓库】来了，我们把各种渠道收集的数据提前做好模型（初级数据汇总）。分各个业务主题，很多个表。比如电池就有一个主题了。这次小A主动联系王老师，表达了可以提供各种服务（在繁杂的SQL苦中作乐）。
参考书籍《数据仓库工具箱》
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后来越来越多的王老师来找小A，包括其他部门的程序小姐姐。小A不想被一群小姐姐再烦了，于是设计了"数据中台"
参考
浅谈数据中台
总结
说了这些数据仓库有什么过过人之处，第一提高生产力，第二，多源关系数据管理。数据仓库不是一个组件（技术），更像是一种方法论。
为什么前两年大数据环境下，数据仓库概念火了。其一，以前做过传统电信行业数据仓库的先行者，没有及时布道（毕竟之前没有微信这种好工具）。其二，互联网行业的兴起，数据量暴增，需求场景更明确了。其三，技术和方法论都是靠传播的，技术人的宣传，加上阿里出版的一些书籍（大数据之路）对此专业都推动巨大。
