先用大白话讲一下，数据仓库的主要目的就是存储和分析大量结构化数据的。
> 那么它的核心目的是：支持商业智能（BI）和决策支持系统，也就是说，它不仅仅是为了存储，更重要的是为了分析提供便利。
> 再来说下它的特点：面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间变化的。而这些特点恰恰反应了数据仓库与传统数据库的区别。
> 这里就要先讲一下OLTP（联机事务处理）OLAP（联机分析处理）的区别
> 1.数据更新：OLTP系统的数据经常被更新，数据仓库的数据相对稳定，通常只定期加载。
> 2.数据模型：OLTP系统通常使用高度规范化的模型；数据仓库通常使用星型或雪花模型
> 3.查询类型：OLTP系统主要处理简单、标准化的查询；数仓用于处理复杂的分析查询。
> 4.数据范围：OLTP系统通常只保存当前的数据；数仓会保存历史的数据。
> 5.性能优化：OLTP系统优化的是写入性能；数仓优化的是读取和分析性能。
> 还有一点，数仓通常会保存多个源系统的数据。
> 举个例子总结下：
> 如果说传统数据库像是一个高效运转的工厂，那么数据仓库就像是一个大型的研究中心，存储、整理并分析大量的信息，为企业决策提供支持。
数据仓库的概念
数据仓库是一个为支持商业智能和决策分析而设计的大型数据存储和管理系统。
数据仓库和传统数据库的区别
|------|------------|-----------------|
| | OLTP | OLAP |
| 用途 | 联机事务处理 | 联机分析处理 |
| 数据更新 | 频繁更新 | 相对稳定，定期加载 |
| 数据模型 | 高度规范化 | 星型或者雪花模型，优化查询性能 |
| 查询类型 | 处理简单标准化的查询 | 处理复杂的分析查询 |
| 数据范围 | 只保存当前数据 | 保存大量的历史数据 |
| 性能优化 | 优化写入性能 | 优化读取和分析性能 |
| 数据整合 | 单一 | 整合来自多个源系统的数据 |