数据仓库（下文以“数仓”称），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以金融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。用于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。 从逻辑上理解， 数据库并非独立的个体，而是与整个大数据系统相结合。换言之，数据仓库就像人的心脏，只有心脏在而没有其他器官在，人就没法活下来。 其整体架构包括数据来源系统、原始数据层、数据仓库、数据应用层。 数据仓库是做什么的,业务系统,数据仓库分层 数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。 他们最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MySQL 用于做联机事务处理（OLTP），例如交易事件的发生等；而数据仓库主要用于联机分析处理（OLAP），例如出报表等。 有些同学可能想，数据分析、出报表等工作也可以直接通过业务数据库完成呀，数据仓库似乎也不是必需品。 如果是简单的系统 ，比如初创时期，业务量少，用户和数据少，几台服务器和几个MySQL组成的系统，那确实可以实现。但当业务越做越多，用户和数据量很庞大，出报表需要跨集群关联多个系统的数据实现的话，那数仓还是很有必要的。 如果还不能理解，先想几个问题： 如果你要的数据分别存放在很多个不同的数据库，甚至存在于各种日志文件中，你要如何获取这些数据？ 如果你从各数据源中取出了你要的数据，但是发现格式不一样，或者数据类型不一样，你要怎么规范？ 如果有一天你需要在业务系统查历史数据，但发现这些数据被修改过的，你要怎么办？ 如果要跨集群关联各个不同业务系统的数据，要怎么做？怎么优化查询时间？ …… 数仓的出现，可以很好的解决上面这些问题。它通过数据抽取和清洗，将各个业务系统的数据整合落地到一个系统（数仓），规范化数据，方便在出报表做决策的时候获取数据。对于数据库的操作通常称为OLTP(On-Line Transaction Processing)，也就是联机事务处理，对于具体业务在数据库中的联机操作，具有数据量较小的特点，一般只对少量数据记录进行查询，修改。 而对于数据仓库的操作，通常被称为OLAP(On-Line Analytical Processing)，联机分析处理，用于对特定主题的历史数据(综合数据)进行分析，以支持管理决策。 数据仓库是做什么的,业务系统,数据仓库分层
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