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首先要明白，數據倉庫的出現，并不是要取代數據庫。數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。數據庫一般存儲業務數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
數據庫設計是盡量避免冗余，一般針對某一業務應用進行設計，比如一張簡單的User表，記錄用戶名、密碼等簡單數據即可，符合業務應用，但是不符合分析。數據倉庫在設計是有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標進行設計。
數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。
以銀行業務為例。數據庫是事務系統的數據平臺，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入數據庫，被記錄下來，這里，可以簡單地理解為用數據庫記賬。數據倉庫是分析系統的數據平臺，它從事務系統獲取數據，并做匯總、加工，為決策者提供決策的依據。比如，某銀行某分行一個月發生多少交易，該分行當前存款余額是多少。如果存款又多，消費交易又多，那么該地區就有必要設立ATM了。
顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計算。事務系統是實時的，這就要求時效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求數據庫只能存儲很短一段時間的數據。而分析系統是事后的，它要提供關注時間段內所有的有效數據。這些數據是海量的，匯總計算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數據就達到目的了。
數據倉庫，是在數據庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的“大型數據庫”。
2. 數據倉庫分層架構按照數據流入流出的過程，數據倉庫架構可分為：源數據、數據倉庫、數據應用
數據倉庫的數據來源于不同的源數據，并提供多樣的數據應用，數據自下而入數據倉庫后向上層開放應用，而數據倉庫只是中間集成化數據管理的一個平臺。
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