数据量|秒懂数仓的前世今生：DBMS、DW、OLTP、OLAP到底是啥？

编辑导读：在上一篇中，作者讲述了数仓的前世DBMS、今生数仓以及大家耳熟能详的OLAP。本篇文章讲的是数仓的今生——DW数据仓库（包含OLAP操作），一起来文中看一下吧。

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上一篇咱们重点把数仓的前世：DBMS 数据库管理系统（OLTP）讲解的非常清楚，大家可戳《秒懂数仓的前世今生：DBMS、DW、OLTP、OLAP到底是啥？（上篇）》
今天我们重点来讲解下篇数仓今生：DW数据仓库（包含OLAP操作）

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一、DW是啥：定义由于数据量的不断膨胀，人们对数据需求的精细化（从月到天，从天到小时，从小时到分钟），OLTP仅仅针对关系型数据库做联机事务处理已经无法满足要求。此时，Dataware数据仓库的体系结构应运而生，DW环境中的处理类型可以概括为装载和访问过程。数据一旦被装载，通常是无法更新的，紧接着就会被用于访问查询，用于各类分析。
此时，我们会经常使用一种OLAP的技术优化数据结构，使得企业灵活对数据进行查询访问。
OLAP，即多维数据库管理系统处理，他提供了一种信息系统结构，这种结构可以使得企业对数据进行灵活访问，有多种方式对数据进行切片、分块，可以灵活动态的考察汇总数据和细节数据之间的关系与变化。
二、为啥需要DW：意义DW主要有以下意义和特点

降低存储成本：减少不必要的数据冗余，从而极大地降低存储和计算成本，更好且有效的利用数据。
提高使用效率：当业务发生变化时，可以更加方便的进行扩展，提高数据稳定性和连续性
保障数据质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性。

三、如何用DW：具体建模一共分为三层六类

第一层：ODS操作数据存储层
第二层：DW数据仓库层，其中又可以分为公共维度汇总层 DIM、数据仓库层DW（数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS）
第三层：ADS应用数据服务层

这部分详情可见文章《》
四、关于OLAP4.1 啥是OLAP：定义大家在和研发对接的过程中，可能会经常听到OLAP这个词，到底OLAP是啥呢？OLAP是否就等价于DW呢？
其实不是这样的，我们先来区分下DW数仓和OLAP：

DW数据仓库是一种数据库，其设计使得分析数据更容易（通常使用来自多个来源的数据）。它通常由事实表和维度表组成，并且通常由聚合表组成。
OLAP是一组操作可以对数据集进行操作，例如旋转，切片，切割，钻孔。例如，可以使用Excel数据透视表执行OLAP操作。

所以从本质上来说，两者并不等价，从包含关系上来说，DW包含了OLAP这种操作，OLAP也是DW数仓中的重要一环。如果再直白一点表达这两部分差异，DW数据仓库是一个日常管理和存储数据的地方，OLAP是一种分析数据的方法。
4.2 OLAP有啥用：特点此时肯定有人要问了，我用DBMS的关系型数据库也能进行分析，为啥要用OLAP分析呢？
——关系数据库报表工具当然可以查询、报表和分析存储在表中的多维数据，但随着数据量的增加，性能会变慢。并且需要大量的工作来重新组织结果以关注不同的维度。例如，以前只需要业务A整体的数据，现在要看这个业务下人群1和人群2的数据，或者要看业务A和业务B下有交叉的人群1和人群2的数据情况，再交叉时间维度一起。