数据处理大致分为两类：
1. OLTP（On-Line Transaction Processing） ：联机事务处理，这是一种操作型处理，是传统的关系型数据库的主要应用。
2. OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理，这是一种分析型处理，是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。


数据仓库（Data Warehouse）是一个
        面向主题的（Subject Oriented）、
        集成的（Integrated）、
        相对稳定的（Non-Volatile）、
        反映历史变化（Time Variant）的数据集合，
        用于支持管理决策(Decision Making Support)。
        

主要区别：
1. 数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题的设计。
2. 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合三范式（1NF：列不可分割，2NF：行必须有主键，3NF：避免字段冗余）的规则来设计；数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
3. 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
4. 在实现上，数据库通常使用行式存储（MySQL，Oracle），数据仓库倾向使用列式存储（HBase，SAP IQ）。
5. 数据库中的数据会实时变化，数据仓库中的数据相对稳定，查询为主。

数据处理大致分为两类：
1. OLTP（On-Line Transaction Processing） ：联机事务处理，这是一种操作型处理，是传统的关系型数据库的主要应用。
2. OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理，这是一种分析型处理，是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。


数据仓库（Data Warehouse）是一个
        面向主题的（Subject Oriented）、
        集成的（Integrated）、
        相对稳定的（Non-Volatile）、
        反映历史变化（Time Variant）的数据集合，
        用于支持管理决策(Decision Making Support)。
        

主要区别：
1. 数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题的设计。
2. 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合三范式（1NF：列不可分割，2NF：行必须有主键，3NF：避免字段冗余）的规则来设计；数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
3. 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
4. 在实现上，数据库通常使用行式存储（MySQL，Oracle），数据仓库倾向使用列式存储（HBase，SAP IQ）。
5. 数据库中的数据会实时变化，数据仓库中的数据相对稳定，查询为主。