转职入行做数据仓库也有一年半载了，一直想写一些1，总结一下以往学习过程中的个人理解供自己与广众做参考。这篇文章，只是0，一个懒人包，帮助对数据仓库有兴趣的朋友，以类比形式简易理解数据仓库的概念，以作之后1的铺垫。因为是开篇，欢迎阅读过的朋友在这里留下疑问或建议，感激。
什么是数据，什么是数据库？
Data，数据 （資料 zh-TW）其实就是 数、文字、字符，符号，或影像、声音。我们这里通常泛指的是可以被收集，处理的，可能有价值的数据。数据是新石油嘛（Data Is the New Oil）。既然有价值，我们来把它们比喻做货品吧，蔬果，啤酒，尿片。而你是老板（数据持有者/用户），要拿这些货品起家做生意（获取数据价值）。
Database，数据库（資料庫 zh-TW）就是装载这些电子化数据的“容柜”，通常这样的容柜会有个管理系统，以便帮助你查找，装载，卸除，整理你所持有的货品（数据）。对于蔬果和啤酒来说，他们是新鲜快消品，来去快，那么这个容柜可以是农场或酿酒厂里的大冰柜，成品，半成品（原始数据），都先摆大冰柜冻起来（OLTP 交易型数据库）。出货用的容柜可以是一般的货箱（OLAP 分析型数据库），对它操作频率相对不那么高，功能上也不那么多要求。不需冷藏功能，能摆的下出货的批量其实就够了（OLAP 在某些特性像存储读写/实时监测上的要求也许不高）。
什么是数据仓库，什么是数据集市？
好吧现在你发家了，有了点小资本，以前你是批发商，一直是一两个柜拿货、出货（直接使用数据库就够），甚至直接调货给零售商（终端用户）。现在你想进更多的货，考虑自己做做小加工和零售。是时候要整一块大地儿，有规模的定制好一些货架，来摆放盘点你这么多的货品了（大数据）。
Data Warehouse / EDW，数据仓库（資料倉儲 zh-TW），就是很大，预算充足的一个再加工仓储空间。可以集中，统一，整齐一致摆放来自于各类容柜的货品，分门别类上货架，并突出它们相关的时间标签，以便作为老板的你可以随时调出货品何时上架何时更改（历史数据），看看下次该采购什么货，多少货（做企业决策）。
调出到哪里呢？你聘有这么一批专员（BI分析员），帮你对接你的零售商客户。餐饮业客户希望调一些最新最炫的酒类货品；母婴产品零售想跟你调几批新旧款尿片试做比较；超市啤酒和尿片都要，他们要研究两者有什么关联，你的客户还真是多种多样哦。
我们只好在仓库外搭起几个小帐篷 Data Mart（数据集市），再把他们各自所需的货架（在这里数据是货架因为已整理分门别类好了）都调过去小帐篷出货。要啤酒，要尿片，或是两样都要，安照客户需求统统满足呗（面向业务主题）。
所以，按照范畴划分，数据 < 数据库 < 数据集市（小）/ 数据仓库（大）。
按照过程，一般的数据是由交易型数据库转移至分析型数据库，清洗整理后在数据仓库加载，最后转移至数据集市供用户使用：
什么是 ETL？
Extract-Transform-Load，抽取-转换-加载。货品越多越需要自动化管理，否则就焦头烂额了嘛。你看亚马逊的仓库，都靠机器人来整理至出货，效率摆在那，不需要人手的就给它自动化。
它是这样开始的：仓库门前摆满了农场送来的满载了蔬果的货箱，上个礼拜和今天都有胡萝卜到货，今天还有新到的雪梨，而在仓库里指定的上架类别是新鲜蔬果汁成品（商业需求）。为了保证品质要来作些筛选取舍，上礼拜的胡萝卜过期就不要了，我们只要今天到货的胡萝卜和雪梨（数据的抽取）。
选好了这批货开箱后，胡萝卜和雪梨都摆上传送带往仓库里输送（数据抽取进程），清洁水洗（数据清洗）和大小分批（粒度筛选），这个过程也会分拣出质量不好的一部分（错误/不完整/冗余数据），接着就被按照批次摆放至仓库内的一个蔬果待加工储藏区（ODS）。
因为最终成品是新鲜胡萝卜雪梨汁，加工步骤（Staging）开始了：去皮去核打汁（数据转换），按比例参杂蔬果汁和水（商业需求逻辑），玻璃瓶封起，六支一箱包装好（数据模型标准），成品入仓上架（数据加载）。
以上这些仓库内的自动化处理进程，就叫ETL。设计，开发和维护这些进程的人，也就是数据的“仓务管理员”。