1. 数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是一个集中式的、定期更新的、历史数据的容器，它是以业务活动为基础，用于存储和检索业务数据的仓库。数据仓库可以将数据从多个源收集，清洗，整合，归纳，存储和提供给用户，从而支持业务决策。数据仓库使用了一种称为维度建模（dimensional modeling）的技术，来实现数据的结构化，以便用户可以更容易地查询和分析数据。

2. OLAP

OLAP（Online Analytical Processing）是一种用于分析和处理复杂数据的技术，它可以帮助用户更快地查询和分析数据，从而支持更好的业务决策。OLAP系统在数据仓库的基础上，使用多维数据模型（multi-dimensional data model），提供更多的数据分析功能，如数据透视（data pivoting），数据滚动（data rolling），数据分组（data grouping）等。

3. 区别

1. 架构不同：数据仓库是以业务活动为基础，使用维度建模（dimensional modeling）的技术，将数据从多个源收集，清洗，整合，归纳，存储和提供给用户；而OLAP是在数据仓库的基础上，使用多维数据模型（multi-dimensional data model），提供更多的数据分析功能。

2. 用途不同：数据仓库的主要目的是从多个源收集，清洗，整合，归纳，存储和提供给用户；而OLAP的主要目的是通过分析和处理复杂数据，帮助用户更快地查询和分析数据，从而支持更好的业务决策。

3. 性能不同：数据仓库的性能较低，主要是用于存储和检索业务数据；而OLAP的性能较高，主要是用于分析和处理复杂数据。