一个故事

在很久很久以前，世界上生活着许多种族，有人类，有矮人，有精灵......他们有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安无事。可是，有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。

如何统治这么多不同文化信仰的种族呢？猥琐男想出一个馊主意，打造出几枚拥有魔力的戒指，免费送给不同种族的领袖，让他们可以更好地统治各自的族人。

当各个种族的领袖美滋滋地戴上各自的魔戒，走上人生巅峰的时候，猥琐男又打造出一枚独一无二的至尊魔戒。他利用至尊魔戒的力量控制了所有的魔戒，从而控制了各个种族的领袖，继而控制了整个世界。

这个故事告诉我们：数据库和数据仓库之间的关系。

如果说，那个世界的每一个生命个体都是一条数据记录，那么普通的魔戒的地位就好比是数据库，而至尊魔戒的地位就好比是数据仓库。

什么是数据仓库？

数据仓库，英文名称Data Warehouse，简写为DW。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

那么，数据仓库都有什么特点呢？

1.主题性

不同于传统数据库对应于某一个或多个项目，数据仓库根据使用者实际需求，将不同数据源的数据在一个较高的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某一主题来组织。

这里的主题怎么来理解呢？比如对于滴滴出行，“司机行为分析”就是一个主题，对于链家网，“成交分析”就是一个主题。

2.集成性

数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来自不同的数据源，存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。

3.稳定性

数据仓库中保存的数据是一系列历史快照，不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。

4.时变性

数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。这和特点并不矛盾。

什么是ETL？

ETL的英文全称是 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程：

1.Extract，数据抽取，也就是把数据从数据源读出来。

2.Transform，数据转换，把原始数据转换成期望的格式和维度。如果用在数据仓库的场景下，Transform也包含数据清洗，清洗掉噪音数据。

3.Load 数据加载，把处理后的数据加载到目标处，比如数据仓库。

主流的数据仓库有哪些？

这个Hive又是何方神圣呢？

确切地说，Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以对存储在HDFS上的文件数据集进行查询和分析处理。Hive对外提供了类似于SQL语言的查询语言 HiveQL，在做查询时将HQL语句转换成MapReduce任务，在Hadoop层进行执行。

这里有几个名词需要解释：

1.HDFS

Hadoop的分布式文件系统，在这里作为数据仓库的存储层。图中的Data Node就是HDFS的众多工作节点。

2.MapReduce

一种针对海量数据的并行计算模型，可以简单理解为对多个数据分片的数据转换和合并。

关于HDFS和MapReduce的具体知识，这一期暂时不做展开，小灰会在后续的漫画中详细介绍。

几点补充：

1.对于大数据方向，小灰也仅仅了解皮毛，漫画中若存在错误或是描述不全面的地方，还请大家多多指正补充。

2.关于Teradata，小灰曾经有幸在这里工作过，虽然不是从事数据仓库领域。Teradata 的确是一款很强大的商业数据仓库，对此有兴趣的同学，可以百度学习一下具体知识。