文章背景：
相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。
本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系：
- 数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系
- 操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系
数据库与数据仓库的区别与联系
数据库与数据仓库基础概念：
数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），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。
OLTP和OLAP概念补充：
数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、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。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。
举一个具体的例子：（转自知乎作者：陈诚），个人觉得例子描述的很清晰
举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。
基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。
第一阶段，电商早期启动非常容易，入行门槛低。找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端 + 几台服务器 + 一个MySQL，就能开门迎客了。这好比手工作坊时期。
第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。初步进入工业化。
第三阶段，一般需要 3-5 年左右的时间，随着业务指数级的增长，数据量的会陡增，公司角色也开始多了起来，开始有了 CEO、CMO、CIO，大家需要面临的问题越来越复杂，越来越深入。高管们关心的问题，从最初非常粗放的：“昨天的收入是多少”、“上个月的 PV、UV 是多少”，逐渐演化到非常精细化和具体的用户的集群分析，特定用户在某种使用场景中，例如“20~30岁女性用户在过去五年的第一季度化妆品类商品的购买行为与公司进行的促销活动方案之间的关系”。
这类非常具体，且能够对公司决策起到关键性作用的问题，基本很难从业务数据库从调取出来。原因在于：
- 业务数据库中的数据结构是为了完成交易而设计的，不是为了而查询和分析的便利设计的。
- 业务数据库大多是读写优化的，即又要读（查看商品信息），也要写（产生订单，完成支付）。因此对于大量数据的读（查询指标，一般是复杂的只读类型查询）是支持不足的。
而怎么解决这个问题，此时我们就需要建立一个数据仓库了，公司也算开始进入信息化阶段了。数据仓库的作用在于：
- 数据结构为了分析和查询的便利；
- 只读优化的数据库，即不需要它写入速度多么快，只要做大量数据的复杂查询的速度足够快就行了。
那么在这里前一种业务数据库（读写都优化）的是业务性数据库，后一种是分析性数据库，即数据仓库。
常见产品：
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数据库比较流行的有：MySQL,Oracle,SqlServer,DB2等
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数据仓库比较流行的有：AWS Redshift,Greenplum,Hive等
操作数据存储与数据仓库的区别与联系
基础概念：（抓住重点：DW是反映历史变化，ODS是反映当前变化）
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)。
时效：T+1
操作数据存储(Operational Data Store)：是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。
ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，是DB与DW之间的中间层，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。
时效：实时
ODS概念的由来
ODS存储了运营系统(如OLTP(联机事务处理)系统)近实时的详细数据。ODS的概念最早是由“数据仓库之父”——Bill Inmon提出的。ODS最初引入是为了寻找能满足快速加载和数据整合的性能要求，并且减少面向分析需求的变更和扩充对生产系统影响的解决方案，这一解决方案便是在生产系统和EDW之间增加一个数据整合层(也叫做数据缓冲层)即ODS。具有数据整合层的作用，是提出ODS概念的主要出发点。随着技术的发展，近年来ODS被赋予的功能和作用也得到了延伸，目前业界普遍认同的观点是：ODS为企业原始运营数据存储提供了一个整合平台，它的信息来自于不同的运营型应用系统。通过数据接口,在数据整合业务规则作用下,进入ODS的信息是可靠的、可信的。
ODS的工作过程
生产系统中的运营数据通过ETL（抽取、转换、装载）过程进人到ODS中，生产系统之间准实时的数据交换由ODS系统完成，ODS系统同时还将整合好的生产系统下的运营数据通过ETL等方式传送到EDW中，完成运营数据从操作环境进人到分析环境的过程。
ODS是EDW的一个有益的补充和扩展。
两者相同点：
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ODS与EDW都是企业数据架构中的独立系统，两个系统都不是直接产生运营数据的系统，两个系统中的数据都是由操作环境的数据经过抽取、转换、加载(ETL)的过程而来，还要进行进一步的清理、整合等工作(EDW的数据可由ODS加载装入)。
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ODS与EDW一样都既有细粒度的数据。也有根据不同维度汇总的汇总数据。
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ODS与EDW上均提供基于跨系统整合后数据的报表类应用。
两者不同之处：（主要从10个方面来叙述）
虽然ODS与EDW具有一些相似之处．但两者却是完全不同的实体，下面从多个角度对比两者的不同之处。
(1) 使用角色
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ODS主要面向营业、渠道等一线生产人员和一线管理人员，为了实现准实时、跨系统的运营细节数据的查询，以获得细粒度的运营数据展现，例如渠道人员查询客户的全视图信息由ODS提供数据支撑。
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EDW主要面向专业分析人员、辅助决策支持人员等，为了实现基于历史数据的统计分析和数据挖掘，以获得客户深层次的特征和市场发展的规律，例如专业分析人员的经营状况趋势分析由EDW提 供支撑。
(2) 数据来源
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ODS需要的大部分运营数据直接来源生产系统。 ODS中的部分分析结果数据来源于EDW，例如客户 洞察信息等。
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EDW需要的运营数据，如果在ODS中已存在，EDW则直接从ODS获取这部分数据。EDW需要的运营数据，如果在ODS中没有，EDW则直接从生产系统获取这部分数据。
(3) 数据获取性能和及时性
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ODS支持OLTP类型的数据更新，数据更新时间短，数据可实现准实时更新，性能与及时性都高于EDW 。
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EDW中的数据一般通过批量加载进入，数据更新速度慢，无法实现准实时更新，数据更新时间不足以支持实时的报表和事件监控需求。
(4) 数据架构
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ODS以关注生产运营过程的统计与监控为主的生产视角主题域方式来组织数据。ODS提供操作数据的统计，主要提供应用需要的细粒度运营数据。ODS中也存在部分粗粒度汇总数据，但汇总的维度少且简单。
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EDW关注对历史数据的深层次分析与挖掘．从分析与挖掘的需要出发按不同主题维度来汇总与组织数据。EDW提供历史数据的展示和分析，主要提供多层粗粒度汇总数据．汇总的维度多且复杂。
(5) 数据共享能力
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ODS为其他生产系统提供运营数据的准实时数据共享服务。
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EDW一般不为生产系统提供此类准实时的数据共享服务。系统中的数据只供本系统分析与挖掘应用使用。
(6) 系统提供应用数据查询
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ODS提供生产环境下的数据查询，查询的交易量较小，不耗费太多资源，有确定的完成速度。而EDW提供分析环境下的查询，查询单元量较大，消耗的资源很多，完成的速度也不确定。
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ODS提供生产环境下实时性较高的生产经营报表，动态报表。而EDW提供分析环境下的主题分析与挖掘报表，固态报表。
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ODS提供面向少量维度的细粒度数据的统计，而EDW提供面向多个维度的多层粗粒度数据的主题统计、分析及深层次的挖掘。
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ODS提供绩效管理和统计、数据质量审计和监控管理等功能。 EDW提供趋势分析、客户消费行为分析和评估等功能。
(7) 数据存储
- 客户等关键实体数据。ODS长久保存当前数据，EDW长久保存当前与历史数据。
- 详单数据。ODS保存1个月到3个月；EDW保存2年。
- 汇总数据。ODS保存3年；EDW保存5年。
- 其他数据。ODS保存13个月；EDW保存3年。
(8) 系统技术特征
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ODS主要面对大并发用户数、小数据量的访问，EDW主要面对小并发用户数、大数据量的访问。
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ODS数据库优化同时侧重索引和分区技术；EDW数据库优化主要侧重分区技术。
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ODS支持OLTP类型和OLAP(联机分析处理)类型的数据操作，EDW支持OLAP类型的数据操作。
(9) 系统可靠性
- ODS参与运营．必须保证可靠性。
- 相对ODS，EDW可以允许有更多的脱机时间。
(10) 系统开放性
- 因为需要与大量不同硬件、数据库配置的系统相互交换数据。ODS要求比较高的系统开放性。
- EDW一般只获取数据，而不提供给其他应用系统以多种模式直接访问，解决方案上也可采用相对封闭的数据库、软硬件平台。
ETL概念补充：
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
举一个简单的例子：ETL开发工作流程
数据仓库和ODS并存方案
经过调研，发现大体上有三种解法：
1、业务数据 － ODS － 数据仓库
优点：这样做的好处是ODS的数据与数据仓库的数据高度统一；开发成本低，至少开发一次并应用到ODS即可；可见ODS是发挥承上启下的作用，调研阿里巴巴的数据部门也是这么实现的。
缺点：数据仓库需要的所有数据都需要走ODS，那么ODS的灵活性必然受到影响，甚至不利于扩展、系统的灵活性差
2、OB － ODS
优点：结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构，比如我们部门就应该归结到这一范畴
缺点：这样所有数据都归结到ODS，长期数据决策分析能力差，软硬件成本高，模块划分不清晰，通用性差
3、数据仓库和ODS并行
可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点，且便于扩展，ODS和数据仓库各做各的，形成优势互补！可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点！特别是对于那些刚刚创建数据团队，数据开发人员紧缺的公司，可以尝试使用这个数据架构解决问题！
Data Mart 数据集市
为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。