序言

简单的回顾记录一下，数据库，数据仓库，数据中台，数据湖的概念。
避免混淆了。

1数据库，数据仓库，数据中台，数据湖-概念对比释义

通常而言，数据库概念，一般说的是传统数据库，或者说关系型数据库。
不传统的数据库，就是存非结构化数据了。涉及到数据的增删改查。
而数据仓库，使用时主要是查询为主，约束不像关系型那么严格。
在互联网还是搜索引擎和电脑网页浏览冲浪的时间段，主要就是上述这两个概念或者说配套工具就够用了。【这个时间点，应该有很多人在用小屏手机刷盗版小说。当时常用的，迅雷，优酷，百度网盘，金山打字，office四件套，windows7】

前两个整的久了，就有了数据中台，数据湖概念。
对应的互联网时代，乔布斯搞出来智能手机后，移动互联网广泛铺开之后，外加有了能联网的一些IOT设备，对应的是手机电商购物app，自媒体平台啊，抖音啊，美团啊，脸书，油管等等等等。前两个概念，在中小企业还是够用的，在大企业就不够用了，于是，就有了后两个概念及配套工具。

我认为前两个概念比较基础，现在解释一下不会有歧义，而后两个概念及配套工具，截止目前2025还在发展调整，所以后文不会讲太多。

参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/890301514
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1898757990221353099
https://www.aliyun.com/getting-started/what-is/what-is-data-lake

1.1概念产生的时间顺序

先有基础的数据库，然后才有的数据仓库概念。这两个概念，都会用到关系型数据库，对于数据的存储过程，有进行范式约束，数据库严格，数据仓库宽松一些，这样方便进行数据管理使用。
再后来，出现了更多的非结构化数据，文本啊，图片啊，视频啊，音频啊。这些数据存储多了，就有了数据湖的概念。这个概念2015年提出来的。比前面两个概念要晚了快50年。
数据中台也是2015年提出来的，简单的理解就是对数据集中处理的一个开发平台，有点像pycharm，ide一样，就是集成开发工具，或者说，就是一个专门面向数据构建处理的一个操作平台。

1.2在使用功能方面对比

数据库涉及到的有增删改查，颗粒度基本上都是最细的层级。
数据仓库涉及到的数据量更大，主要就是查询，同时数据具备不同层次的颗粒度，相当于存储了非常多不同主题的统计指标。
其次，数据仓库的构建也会涉及到更多的专项主题，例如某一个财务方向的bi面板主题，以及一个生产流程业务指标的bi面板主题，二者所涉及到的下钻指标，都是有所差异的。

1.3在使用工具方面对比

数据库和数据仓库所使用的的。差距并不是特别大，基本上都会用到一些常规的etl工具，然后是数据库模式的设计工具，然后就是一些任务调度啥的。

2数据仓库

数据库，简单分类，关系型，非关系型。mysql,oracle,mongodb，基本上了解一下表结构设计的范式，会写sql就能用起来了。以前我有文章梳理了，所以我这里不做赘述。
数据仓库，就是从不同数据库A\B\C\D\E里，拉过来一堆数据，存到一个新的库OLAP里，这个库里存的数据更多，颗粒度更多，但是实时性没有前面的几个高，然后这个OLAP库，就是数据仓库了。

2.1数据仓库的发展阶段

数据仓库产生条件，不同数据库之间的数据太多太分散了，分布在好几个服务器里，不能直接一个sql查，需要先查出来集成到一起。
于是就数据仓库，就把数据库给集成了，给搞到一个服务器里，或者几个集成一起的分布式平台，这样查数据就方便了，还是一个sql跑一跑就完事，集成的多了，自然就需要更大的空间。
参考链接：
https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/107386931
https://notomato.blog.csdn.net/article/details/120306023

2.2 数据仓库的设计

数据仓库设计原则
参考链接：
https://blog.csdn.net/a1473227656/article/details/136576973
简单的说，就是bi分析面板完整就行，最好面板上数据下钻快，没有缺失数据，而且能及时刷新没有延迟，就完了。
参考链接
https://www.fanruan.com/blog/article/335588/
https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=401808

2.3数据仓库常用工具，方法

数据仓库和数据库在使用工具上，有几个点是有交集的。
1都得用数据库，只是类型有所差异，mysql,doris爱用啥用啥
2用数据库以后，都得用到数模表定义工具，powerdesigner啥的
3都会涉及到数据的etl，不同表格之间数据ETL,不同数据库之间的ETL等，都会涉及到etl工具
4使用etl工具后，假如涉及到大量数据的同步处理，那么就会使用到一些任务调度工具，xxljob，airflow, DolphinScheduler等。
反正不限于ETL，随便什么任务或程序，只要涉及到周期性触发，条件触发，都会用到任务调度工具，就跟闹钟一样。
参考链接：
https://blog.csdn.net/qq_44696532/article/details/124295101
https://cloud.tencent.com/developer/article/2061289
https://blog.csdn.net/ok060/article/details/130964387
个人纯主观认为数据仓库和数据库差异最大的地方不在工具上，最大的差异就是二者的定义，关系型数据库olap,数据仓库主要oltp
参考链接
https://cloud.tencent.com/developer/article/1496285

2.3.1分析型数据库和关系数据库区别

分析型数据：Greenplum、ClickHouse、Doris、StarRocks等
关系数据库：mysql,oracle,sqlite , postgresql, sql server等
参考链接：
https://www.zhihu.com/question/544332548
https://www.selectdb.com/blog/1101

2.3.2常用ETL工具

sqoop,datax,kettle等等。navicate,dbeaver这种算数据库管理工具，不算etl，当然也有一些些ETL功能就是。
参考链接
https://cloud.tencent.com/developer/article/2061289
https://cloud.tencent.com/developer/article/1531141?policyId=1004

2.3.3常用的任务调度工具介绍

基本上都是开源的任务调度工具。xxljob，airflow, DolphinScheduler，Oozie
其中海豚调度，有开源版本和商业版本。
搞开发的人，都会涉及一些定时任务，定时任务多了，任务复杂了，任务流程多了，任务流程时间久，自然就会有这种任务调度工具的出现。
参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/668612821
XXL-JOB简单介绍：https://blog.csdn.net/m0_65152767/article/details/141865495
airflow介绍： https://blog.csdn.net/yuan_jiaoyoung/article/details/129302903
海豚调度官网文档：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.3.0-alpha