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隨著數(shù)據(jù)計(jì)算的日益重要，在企業(yè)和組織中，數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫成為了常見的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)。對于不了解數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫之間區(qū)別的人來說，這兩種系統(tǒng)可能看起來非常相似，然而，它們之間確實(shí)存在一些重要的區(qū)別和聯(lián)系。本文將深入探討數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別和聯(lián)系。
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1.定義和功能
數(shù)據(jù)庫（Database）是一個(gè)用于存儲(chǔ)和訪問數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)。它運(yùn)行在一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)設(shè)備上，并具有相同或不同的操作系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫通常用于存儲(chǔ)企業(yè)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等等。數(shù)據(jù)庫的主要功能是提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)管理等服務(wù)。
數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個(gè)用于存儲(chǔ)來自不同數(shù)據(jù)源的詳細(xì)數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為有用的信息的軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是信息性數(shù)據(jù)（例如銷售額、庫存、流量、點(diǎn)擊率等等）。數(shù)據(jù)倉庫的主要功能是將數(shù)據(jù)從各個(gè)不同的數(shù)來源中匯總，將其轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞察力和決策的數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量
數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)主要是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，例如客戶信息、訂單和庫存數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)通常只存在于短暫的時(shí)間，因?yàn)橹挥卸虝r(shí)間內(nèi)才有業(yè)務(wù)價(jià)值。數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量相對較小，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的速度和查詢數(shù)據(jù)的速度非?？臁?/p>
數(shù)據(jù)倉庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，可以用來評估企業(yè)的運(yùn)營方面、市場趨勢以及客戶趨勢等。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量相對較大，因此存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的速度和查詢數(shù)據(jù)的速度相對較慢，需要在數(shù)據(jù)分析的同時(shí)進(jìn)行記賬。
3. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)排序
數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣化。常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過表格存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而其他數(shù)據(jù)庫則使用其他數(shù)據(jù)類型（例如圖形數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)連接數(shù)據(jù)）。無論是何種類型的數(shù)據(jù)庫，查詢數(shù)據(jù)時(shí)需要指定查詢條件和排序方式。插入、更新和刪除數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)將數(shù)據(jù)記錄按照特定的規(guī)則和排序方式存儲(chǔ)和管理。因此，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)非常有組織且易于查找。
數(shù)據(jù)倉庫通常使用星形或雪花形結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)使得與數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和匯總變得更容易。在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)是按照時(shí)間維度、空間維度和主題重心來集中存儲(chǔ)的。因此，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)變得更有組織，在數(shù)據(jù)分析和決策中更具有實(shí)用性。
4. 集成和分析
數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)很難從不同的數(shù)據(jù)源中匯總，而數(shù)據(jù)倉庫正是為了解決這個(gè)問題而設(shè)計(jì)的。在數(shù)據(jù)倉庫中，來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)被抽取、轉(zhuǎn)換和加載從而達(dá)到集成的效果。這意味著，通過數(shù)據(jù)倉庫可以從多個(gè)數(shù)據(jù)源中取得有用的數(shù)據(jù)并做出有意義和正確的決策。
數(shù)據(jù)倉庫中的分析通常是面向主題的分析。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)面向事實(shí)，關(guān)于這些事實(shí)的分析只需要與事實(shí)有關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫中的分析也可以是復(fù)雜的多維分析或者是數(shù)據(jù)挖掘，這可以幫助企業(yè)決策者制定完善的商業(yè)計(jì)劃。
5. 使用目的和業(yè)務(wù)場景
對于數(shù)據(jù)庫的使用，它通常用于存儲(chǔ)和操作唯一原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。例如客戶、訂單、庫存的記錄和查詢。這樣的數(shù)據(jù)可以作為業(yè)務(wù)過程的后臺，支撐企業(yè)的日常運(yùn)營。數(shù)據(jù)庫可以應(yīng)用于各種業(yè)務(wù)場景，例如系統(tǒng)開發(fā)、訂單管理、物流管理和客戶管理等等。
對于數(shù)據(jù)倉庫的使用，它通常用于企業(yè)的決策制定。例如市場營銷、資源策劃、經(jīng)營管理和財(cái)務(wù)管理等等。采用數(shù)據(jù)倉庫可以將數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)并轉(zhuǎn)化為商業(yè)見解，進(jìn)行多維度的綜合分析。數(shù)據(jù)倉庫通常要求集成多個(gè)數(shù)據(jù)源，需要有技術(shù)精湛的開發(fā)人員進(jìn)行設(shè)計(jì)和開發(fā)。
結(jié)論：
為了保證公司的健康運(yùn)營，企業(yè)需要同時(shí)采用數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫這兩種系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫使得企業(yè)在獲取商業(yè)見解時(shí)提出分析建議更加準(zhǔn)確，可減少數(shù)據(jù)中的噪點(diǎn)。相比之下，數(shù)據(jù)庫更適合用于企業(yè)的日常應(yīng)用，例如訂單、工單和賬單記錄。因此，無論是數(shù)據(jù)庫還是數(shù)據(jù)倉庫，它們都各自有其針對特定業(yè)務(wù)場景的作用和重要性。
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一直想整理一下這塊內(nèi)容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說。先大概列一下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺的用途：
整合公司所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心；
提供各種報(bào)表，有給高層的，有給各個(gè)業(yè)務(wù)的；
為網(wǎng)站運(yùn)營提供運(yùn)營上的數(shù)據(jù)支持，就是通過數(shù)據(jù)，讓運(yùn)營及時(shí)了解網(wǎng)站和產(chǎn)品的運(yùn)營效果；
為各個(gè)業(yè)務(wù)提供線上或線下的數(shù)據(jù)支持，成為公司統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與提供平臺；
分析用戶行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準(zhǔn)投放、用戶個(gè)性化推薦等；
開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，直接或間接為公司盈利；
建設(shè)開放數(shù)據(jù)平臺，開放公司數(shù)據(jù)；
。。。。。。
上面列出的內(nèi)容看上去和傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫用途差不多，并且都要求數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺有很好的穩(wěn)定性、可靠性；但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了數(shù)據(jù)量大之外，越來越多的業(yè)務(wù)要求時(shí)效性，甚至很多是要求實(shí)時(shí)的，另外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的業(yè)務(wù)變化非常快，不可能像傳統(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數(shù)據(jù)倉庫，一勞永逸，它要求新的業(yè)務(wù)很快能融入數(shù)據(jù)倉庫中來，老的下線的業(yè)務(wù)，能很方便的從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫中下線；
其實(shí)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫就是所謂的敏捷數(shù)據(jù)倉庫，不但要求能快速的響應(yīng)數(shù)據(jù)，也要求能快速的響應(yīng)業(yè)務(wù)；
建設(shè)敏捷數(shù)據(jù)倉庫，除了對架構(gòu)技術(shù)上的要求之外，還有一個(gè)很重要的方面，就是數(shù)據(jù)建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型，那就又回到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)上了，很難滿足對業(yè)務(wù)變化的快速響應(yīng)。應(yīng)對這種情況，一般是先將核心的持久化的業(yè)務(wù)進(jìn)行深度建模（比如：基于網(wǎng)站日志建立的網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數(shù)據(jù)建立的用戶模型），其它的業(yè)務(wù)一般都采用維度+寬表的方式來建立數(shù)據(jù)模型。這塊是后話。
整體架構(gòu)下面的圖是我們目前使用的數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)圖，其實(shí)大多公司應(yīng)該都差不多：
邏輯上，一般都有數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析層、數(shù)據(jù)共享層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層?？赡芙蟹ㄓ兴煌?，本質(zhì)上的角色都大同小異。
我們從下往上看：
數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集層的任務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上，期間有可能會(huì)做一些簡單的清洗。
數(shù)據(jù)源的種類比較多：
網(wǎng)站日志：
作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，網(wǎng)站日志占的份額更大，網(wǎng)站日志存儲(chǔ)在多臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上，
一般是在每臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上部署flumeagent，實(shí)時(shí)的收集網(wǎng)站日志并存儲(chǔ)到HDFS上；
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時(shí)候，我們迫切的需要一種能從各種數(shù)據(jù)庫中將數(shù)據(jù)同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數(shù)據(jù)量大小，都需要啟動(dòng)MapReduce來執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺機(jī)器都能訪問業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫；應(yīng)對此場景，淘寶開源的DataX，是一個(gè)很好的解決方案（可參考文章《異構(gòu)數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)交換工具-TaobaoDataX下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發(fā)，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。
當(dāng)然，F(xiàn)lume通過配置與開發(fā)，也可以實(shí)時(shí)的從數(shù)據(jù)庫中同步數(shù)據(jù)到HDFS
來自于Ftp/Http的數(shù)據(jù)源：
有可能一些合作伙伴提供的數(shù)據(jù)，需要通過Ftp/Http等定時(shí)獲取，DataX也可以滿足該需求;
其他數(shù)據(jù)源：
比如一些手工錄入的數(shù)據(jù)，只需要提供一個(gè)接口或小程序，即可完成
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析毋庸置疑，HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺最完美的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。
離線數(shù)據(jù)分析與計(jì)算，也就是對實(shí)時(shí)性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當(dāng)其沖的選擇，豐富的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)置函數(shù)；壓縮比非常高的ORC文件存儲(chǔ)格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計(jì)分析遠(yuǎn)遠(yuǎn)比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發(fā)MR可能需要上百行代碼；
當(dāng)然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發(fā)Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計(jì)算；Spark是這兩年非?；鸬?，經(jīng)過實(shí)踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結(jié)合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計(jì)算。因?yàn)橐呀?jīng)有HadoopYarn，使用Spark其實(shí)是非常容易的，不用單獨(dú)部署Spark集群，關(guān)于SparkOnYarn的相關(guān)文章，可參考：《SparkOnYarn系列文章》
實(shí)時(shí)計(jì)算部分，后面單獨(dú)說。
數(shù)據(jù)共享這里的數(shù)據(jù)共享，其實(shí)指的是前面數(shù)據(jù)分析與計(jì)算后的結(jié)果存放的地方，其實(shí)就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計(jì)算的結(jié)果，還是在HDFS上，但大多業(yè)務(wù)和應(yīng)用不可能直接從HDFS上獲取數(shù)據(jù)，那么就需要一個(gè)數(shù)據(jù)共享的地方，使得各業(yè)務(wù)和產(chǎn)品能方便的獲取數(shù)據(jù)；和數(shù)據(jù)采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個(gè)從HDFS將數(shù)據(jù)同步至其他目標(biāo)數(shù)據(jù)源的工具，同樣，DataX也可以滿足。
另外，一些實(shí)時(shí)計(jì)算的結(jié)果數(shù)據(jù)可能由實(shí)時(shí)計(jì)算模塊直接寫入數(shù)據(jù)共享。
數(shù)據(jù)應(yīng)用
業(yè)務(wù)產(chǎn)品
業(yè)務(wù)產(chǎn)品所使用的數(shù)據(jù)，已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)共享層，他們直接從數(shù)據(jù)共享層訪問即可；
報(bào)表
同業(yè)務(wù)產(chǎn)品，報(bào)表所使用的數(shù)據(jù)，一般也是已經(jīng)統(tǒng)計(jì)匯總好的，存放于數(shù)據(jù)共享層；
即席查詢
即席查詢的用戶有很多，有可能是數(shù)據(jù)開發(fā)人員、網(wǎng)站和產(chǎn)品運(yùn)營人員、數(shù)據(jù)分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數(shù)據(jù)的需求；
這種即席查詢通常是現(xiàn)有的報(bào)表和數(shù)據(jù)共享層的數(shù)據(jù)并不能滿足他們的需求，需要從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層直接查詢。
即席查詢一般是通過SQL完成，更大的難度在于響應(yīng)速度上，使用Hive有點(diǎn)慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應(yīng)速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。
當(dāng)然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個(gè)框架的話。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數(shù)據(jù)，都是通過將需要的數(shù)據(jù)同步到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中做OLAP，但如果數(shù)據(jù)量巨大的話，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯然不行；
這時(shí)候，需要做相應(yīng)的開發(fā)，從HDFS或者HBase中獲取數(shù)據(jù)，完成OLAP的功能；
比如：根據(jù)用戶在界面上選擇的不定的維度和指標(biāo)，通過開發(fā)接口，從HBase中獲取數(shù)據(jù)來展示。
其它數(shù)據(jù)接口
這種接口有通用的，有定制的。比如：一個(gè)從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業(yè)務(wù)都可以調(diào)用這個(gè)接口來獲取用戶屬性。
實(shí)時(shí)計(jì)算現(xiàn)在業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)倉庫實(shí)時(shí)性的需求越來越多，比如：實(shí)時(shí)的了解網(wǎng)站的整體流量；實(shí)時(shí)的獲取一個(gè)廣告的曝光和點(diǎn)擊；在海量數(shù)據(jù)下，依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時(shí)低的、高可靠的實(shí)時(shí)計(jì)算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇SparkStreaming，原因很簡單，不想多引入一個(gè)框架到平臺中，另外，SparkStreaming比Storm延時(shí)性高那么一點(diǎn)點(diǎn)，那對于我們的需要可以忽略。
我們目前使用SparkStreaming實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的網(wǎng)站流量統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)的廣告效果統(tǒng)計(jì)兩塊功能。
做法也很簡單，由Flume在前端日志服務(wù)器上收集網(wǎng)站日志和廣告日志，實(shí)時(shí)的發(fā)送給SparkStreaming，由SparkStreaming完成統(tǒng)計(jì)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至Redis，業(yè)務(wù)通過訪問Redis實(shí)時(shí)獲取。
任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控在數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務(wù)，比如：數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)同步任務(wù)、數(shù)據(jù)分析任務(wù)等；
這些任務(wù)除了定時(shí)調(diào)度，還存在非常復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系，比如：數(shù)據(jù)分析任務(wù)必須等相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)完成后才能開始；數(shù)據(jù)同步任務(wù)需要等數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成后才能開始；這就需要一個(gè)非常完善的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺的中樞，負(fù)責(zé)調(diào)度和監(jiān)控所有任務(wù)的分配與運(yùn)行。
前面有寫過文章，《大數(shù)據(jù)平臺中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控》,這里不再累贅。
總結(jié)在我看來架構(gòu)并不是技術(shù)越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩(wěn)定越好。目前在我們的數(shù)據(jù)平臺中，開發(fā)更多的是關(guān)注業(yè)務(wù)，而不是技術(shù)，他們把業(yè)務(wù)和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發(fā)，然后配置到調(diào)度系統(tǒng)就可以了，如果任務(wù)異常，會(huì)收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業(yè)務(wù)之上。
7.理解數(shù)據(jù)倉庫的含義，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。
答：含義數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的，集成的，不可更新的，隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)，他可以支持企業(yè)或組織的決策分析處理。
區(qū)別：1.數(shù)據(jù)庫只存放在當(dāng)前值，數(shù)據(jù)倉庫存放歷史值；
2.數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，只要有業(yè)務(wù)發(fā)生，數(shù)據(jù)就會(huì)被更新，而數(shù)據(jù)倉庫則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定期添加、刷新；
3.數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對簡單；
4.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)訪問頻率較高，但訪問量較少，而數(shù)據(jù)倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的目標(biāo)是面向業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持，而數(shù)據(jù)倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.數(shù)據(jù)庫在訪問數(shù)據(jù)時(shí)要求響應(yīng)速度快，其響應(yīng)時(shí)間一般在幾秒內(nèi)，而數(shù)據(jù)倉庫的響應(yīng)時(shí)間則可長達(dá)數(shù)幾小時(shí)
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