数据仓库(OLAP)与数据库(OLTP)的区别

OLAP(数据仓库）：分析型处理，联机分析处理。

OLTP(数据库）：操作性处理，联机事务处理。

注意：数据仓库的出现不能取代数据库的存在。

区别：

OLAP：

1. A指的是分析
2. 联机分析处理
3. 面向分析指的就是数据仓库，例如Apache Hive Apche lmpala。
4. 存储的是历史数据
5. 数据仓库有意引入冗余，根据需求进行分析

OLTP：

1. T事务
2. 联机事务处理
3. 面向事务面向业务
4. 指的就是关系型数据库（RDBMS）：Mysql Oracle nosql（注意不是非关系型数据库）：redis mongodb
5. 存储的是业务数据
6. 避免沉余

注意：数据仓库，是在数据库大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源，为了决策需要而产生，它绝不是大型数据库，只是对数据进行清洗处理分析，不会对数据发生改变。

数仓的分层架构：

因为数据仓库本身不生产数据不消费数据按照数据的流入流出进行分层。

• ODS： 临时存储层，一般不用于直接开屏数据分析该层的数据来自各个不同数据源之间可能会存在差异。
• DW： 数据仓库层，也称之为细节层，其数据来自于ODS层经过ETL而来。当中的数据呈现着主题的特性，特性一般都是统一规则干净清晰的。
• DA：数据应用层，最终消费使用数据，其数据来自于DW。

总结：

数仓分层的优势：

• 解耦合，分布式执行，降低出问题的风险。
• 用空间换时间，用多步换取最终使用的数据高效性。

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