数据仓库的简陋模型理解图
数据仓库:Data Warehouse
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）
数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。
数据仓库的主要特征：
面向主题的（Subject-Oriented ）
集成的（Integrated）
非易失的（Non-Volatile）
时变的（Time-Variant ）
数据仓库与数据库的区别：
数据仓库是面向分析的，OLAP；数据库是面向事务的，OLTP。
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。
数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计。
数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。
附：数据仓库的由来~