數據庫
說到數據庫，我們一般是指傳統的關係型數據庫，也就是“聯機事務處理”(OLTP)，主要用戶在線交易處理。比如銀行業務、電信業務之前很多都是Oracle或者DB2(可能現在很多開發者沒再用過)，到後來的互聯網電商用的MySql，這些都是關係型數據庫。
後來有了newSQL、NoSQL（not only sql），現在也分了很多種類，比如大型互聯網公司存儲用戶畫像的HBase，還有用於存儲文檔，日誌，問答等內容的文檔數據庫MongoDB，建議大家都去了解一下。
關係型數據庫，大多都有主鍵這個概念。比如我可以通過手機號(主鍵)來查詢用戶都存儲的什麼信息。
數據倉庫
數據倉庫：數據倉庫系統的主要應用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持複雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。
數據倉庫彙總有可能有很多維度數據的統計分析結果，取百家之長（各個數據源的數據），成就自己的一方天地（規劃各種業務域的模型，指標）。
舉個栗子~
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車聯網早期是肯定沒有數據倉庫的，剛開始啓動階段就是車上發送什麼數據我就存儲什麼數據，比如出現告警，就實時展示出來給用戶。
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慢慢的車多了，傳統的關係型數據庫已經受不了壓力了，就需要我們升級架構，多個服務器，多個業務庫。這個階段的業務指標還可以勉強從業務數據庫裏查詢。
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隨着業務的發展，數據爆發式增長，公司的大神越來越多。和其他部門的聯繫也越來越緊密，業務的同事知道有這個好工具，也行用一下。負責電池的王老師來了說，我想知道現在咱們車輛的充電情況分佈和天氣是否有關係。程序猿小A說，“好的，但是需要等一個月我把天氣數據爬下來，在把充電數據跑一下，然後再彙總一下就好了”。王老師默默的走了，再也沒有來找過小A。
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慢慢越來越多的王老師來了，發現我們都無法及時解決問題。公司的CIO就要求我們想辦法了。這時候【數據倉庫】來了，我們把各種渠道收集的數據提前做好模型（初級數據彙總）。分各個業務主題，很多個表。比如電池就有一個主題了。這次小A主動聯繫王老師，表達了可以提供各種服務（在繁雜的SQL苦中作樂）。
參考書籍《數據倉庫工具箱》
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後來越來越多的王老師來找小A，包括其他部門的程序小姐姐。小A不想被一羣小姐姐再煩了，於是設計了"數據中臺"
參考
淺談數據中臺
總結
說了這些數據倉庫有什麼過過人之處，第一提高生產力，第二，多源關係數據管理。數據倉庫不是一個組件（技術），更像是一種方法論。
爲什麼前兩年大數據環境下，數據倉庫概念火了。其一，以前做過傳統電信行業數據倉庫的先行者，沒有及時佈道（畢竟之前沒有微信這種好工具）。其二，互聯網行業的興起，數據量暴增，需求場景更明確了。其三，技術和方法論都是靠傳播的，技術人的宣傳，加上阿里出版的一些書籍（大數據之路）對此專業都推動巨大。
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