这两年，大量资本涌入数据库市场，导致数据库市场竞争更加白热化。几乎所有投资者都看好数据库上云趋势，就在云数据库、云原生数据库呼声高涨的同时，云数仓成为一个新的赛道，开始走入大众眼帘。只是，在分析什么是云数仓、云数仓为什么火爆之前，我们有必要先来了解下数据仓库的定义。
什么是数据仓库？数据仓库和商业智能是一回事吗？
数据库通常被分为关系型数据库（SQL）或者非关系型数据库 （NoSQL），以及联机事务处理（OLTP）和交易型、联机分析处理（OLAP），还有混合型业务处理 (HTAP)。另外，除了这些常见的数据库类型，专有数据库也对业务提升带了极大改进，只是随着数据库技术的发展，专有数据库成了“数据孤岛”的代名词。
之后，一些聪明的企业开始尝试，将不同数据源的数据汇聚在一起，这些将保持着原格式的数据存储起来的方式叫做数据湖；而按照通用格式或者经过加工与集成的数据，则被归为数据仓库。不同的数据仓库获取数据的方式不同，比如有的直接从操作型环境中获取数据，有的则从企业级数据仓库中获取数据，这些满足不同场景需要的数据仓库，又叫数据集市。换言之，数据集市是数据仓库的子集。
从本质上讲，数据仓库是一个分析型数据库，通常是关系型数据库，它由两个或多个数据源创建，通常可以存储具有 PB 级以上规模的历史数据，然后凭借大量的计算和内存资源来运行复杂的查询操作，最后生成数据报告。另外，数据仓库也是商业智能 (BI) 系统和机器学习获得直接数据源的唯一路径。
为什么说数据仓库特别重要？
企业之所以使用数据仓库，是因为在OLTP中，索引的创建和使用受到个数和数据类型的限制，并且当数值接近峰值或者数据类型不符合规范时，会减慢用户的数据分析和查询速度。但是，如果把数据放在数据仓库中，用户就可以自定义主题，根据需要进行数据分析和查询；同时，在数据仓库中使用数据，不会影响到OLTP 数据库的写入性能。
最重要的是，企业构建数据仓库除了能提升数据处理速度，还能对多源数据进行分析。比如:一名销售，在使用OLTP支撑的相关应用时，只能用来处理具体事务，但是不会看到销售所在地的天气，但是销售又想拥有天气预测功能，怎么办呢？如果将所有和天气相关的数据添加到数据仓库，销售就可以利用数据模型来判断当地的天气情况。
数据仓库与数据湖是什么关系？
数据仓库之所以与数据湖不同，除了数据存储的格式有区别，数据的“读取模式”也不一样。数据湖是读模式，很多数据都以易于读取的格式存储；而数据仓库是“写入模式”，能支持各种数据类型的存储，并且在索引查询和各种数据关系的处理上更方便、快捷。
这种“读取模式”适用于来自多个聚合根（不同上下文）的数据读取，避免出现数据丢失的现象，但有一个弊端是，很多数据会变成死数据，应用不会被使用，大量占据存储资源。“写入模式”适用于具有特定目的的数据，并且所使用数据必须与其他来源的数据正确关联。但有时会因为错误的数据格式而被丢弃，导致有价值的数据没有被使用。
主流的数据仓库架构有哪些？
通常，数据仓库架构分为三层，包括：源数据、数据仓库和数据应用。
源数据层包括来自销售、营销和其他业务部门的运营数据，还可能包括社交媒体和外部数据，例如：人口调查和统计数据。
临时数据库，是指从数据源检索到的数据，属于临时存储区域，为下一步的数据处理做准备。比如：如果来源是非结构化的，例如：社交媒体文本，需要通过质量检验，删除质量差的数据。
数据仓库层，也称为细节层，所有数据是一致、准确、干净的数据，对源数据进行了清洗，去除了杂质。
数据应用层，是从前端应用直接读取的数据源，是指根据报表直接生成或者按主题需求计算出来的数据。
数据仓库获取数据以及在仓库中实现的转换和流动都可以认为是 ETL （提取、转换和加载）过程，即指经过清洗的数据，通过 ETL 工具提取数据，执行任何所需的映射和转换，并将数据加载到数据存储层。而ELT （提取、加载和转换）工具，则是指先存储数据，然后再进行转换，使用 ELT 工具的好处是，数据跳过传统的暂存层，直接进入数据湖。
什么是云数据仓库？与本地数据仓库相比有哪些区别？
随着云计算的深化发展，企业应用上云已成为主流趋势，而数据库上云则成为企业应用上云的最后一步。众所周知，云数据库的概念，是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。而云数据仓库和云数据库的定义非常相似，也是指数据仓库可以在本地、云中或混合环境中部署。
从过去实践来看，数据仓库都在本地部署，但本地数据中心以及服务器的可扩展性差，所以数据仓库上云成为主流趋势。只是，云数据仓库也有一个挑战，那就是将PB 级数据全部迁移上云，涉及到计算、存储和内存等成本。另外，如何快速上云也是一个挑战。当然，随着市场的不断发展，这些问题都不再是问题，现在已经有超大规模的云服务提供商在提供大容量、基于磁盘的数据传输服务。
最后，到底选择本地数据仓库、云数据仓库，还是选择数据湖、数据集市，需要结合企业具体的数据量、增长速度等来确定，建议用户先拿少量数据去测试，或者将部分数据托管在云上，等所有应用和流程跑通，再把成熟的架构向核心关键业务扩展。
