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。