数据库与数据仓库的本质区别是什么？搞清楚其实很简单！
很多人知道数据库，但是不知道数据仓库的概念，也不知道数据湖和数据源上层通用协议，后两者相当于数据库的概念来说，是比较新颖的概念。
比较受欢迎的数据库有：MySQL，Oracle，SqlServer等，数据仓库有AWS，Hive等
那数据库和数据仓库可以用来数据分析？数据仓库的概念是什么？数据库的概念又是什么？就拿电商公司为例吧。
一阶段：属于电商公司刚刚起步的时候，有个数据库如mysql，用户能下单，产品图片再修一修，就可以开门了。
二阶段：流量开始起来了，用户也开始多了，之前的野路子就不再适用了，逐渐发现数据库支撑不住了，查询开始变得困难。
三阶段：越来越精细化，关注的问题也越来越不同，之前可能只看这个星期的gmv，pv，uv等等，现在需要查询30-40岁男性对这款剃须刀的关注和需求是怎么样的，下单停留时间是多久等等，这就意味着数据决策化。
这时候数据库的查询功能就不够用了，需要利用数据源上层通用协议做大数据的复杂查询，数据仓库就出来了。既然说本质区别，一个是为了响应时间，一个是为了吞吐量。
再举个例子，我的人力、客户、物流、零售数据全都放在一起分析可以吗？当然可以，但是需要重新组合，模型重新设计下，就是数据仓库。
以下这张架构图使用最广泛的数据库的概念体系结构，它由顶层、中层和底层组成。
底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用数据源上层通用协议后端工具将数据清理、转换并加载到该层。
中间层：数据仓库中的中间层是使用ROLAP或MOLAP模型实现的OLAP服务器。对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库之间的中介。
顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者API，通常的应用包括数据查询、报表制作、BI数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开发。
从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库的概念架构图了。
数据仓库的4层核心组件：底层源数据库（数据存储方案）、ETL、前端应用、还有OLAP服务。
总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
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