数据仓库里面有OLTP/OLAP之分，OLTP是传统关系型数据库的主要应用，其主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP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。
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大数据场景下的同与不同
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1、大数据时代，大数据仓库面对的最基本，最典型的场景还是传统的OLAP场景，最明显的区别是数据规模的急剧膨胀，从传统的单表千万级，到现在单表百亿，万亿。维度也从传统的几十维到现在的一些互联网企业可能存在的万维。因为系统的交互对象是人，虽然数据量的急剧变大，系统的响应延迟要求仍能是秒级。下图是阿里ads对当前业界一些常见的分析仓库从支持的规模和响应时间上的分类，有一定的参考意义。
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2、大数据时代，数据价值越来越大，分析手段和分析工具的越来越多。传统sql包打天下的局面可能就不行了，sql,python,R,BI工具/可视化工具都有需求。所以除了性能之外，大数据仓库必然在接口上需要做更多。
3、云化带来的挑战。it基础设施云化的趋势不可逆转。云上的易用，安全，可服务性都是很大的挑战。
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