数据仓库的主要特征有哪些？
数据仓库是一个面向主题、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和商业智能
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数据仓库的发展历史、特点
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性
一文说透传统数据库 VS 数据仓库
传统数据库，也就是我们常说的，以 Oracle 和 MySQL 为代表的关系型数据库，用于存储和管理结构化的数据，以快速响应用户操作为主，具备ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的事务特性。
数据稳定性与性能指标
在传统数据库中，为了满足于用户对业务系统的日常操作，对数据进行更新比较高频，且需要实时生效。
传统数据库的设计思路、核心用途及构成部分
众所周知，传统数据库是以应用或服务为粒度来进行设计的，如：商品服务、订单服务、用户服务、促销服务等。
一文弄懂：数据湖与数据仓库的区别
数据湖是⼀个集中式存储库，以任意规模存储所有结构化和⾮结构化数据。
数据湖与数据仓库的对比
数据仓库是⼀个优化的数据库，⽤于分析来自事务系统和业务线应⽤程序的关系数据。
Hadoop + Data Warehouse
Hadoop虽然存在这样那样的缺点，但是事实证明，它依然⾮常受欢迎，因为它确实解决了其他技术⽆法解决的问题。
基于Hive构建的传统数仓的局限性
数据运转效率低。数仓模型本⾝的研发与迭代成本⽐较⾼，⽣产速度赶不上需求速度，这就导致 我们的创新想法落地、业务策略迭代等都会被按下暂停键
Hadoop的出现
这一切问题在Hadoop问世后都发生了重大转变，Hadoop脱胎于Google的“三驾马车”，借助Google的先进理念，再通过开源的方式提供给广大用户，Hadoop成为了大数据分析的分水岭
数据仓库产生的背景
在互联早期，各个公司的数据量不大，而且较单一，因此整个数据架构比较简单，主要是基于关系型数据库搭建