一般数据库只能存近期的数据，太久远的数据放不下，效率也低 。但是数据仓库可以将某些维度的历史信息统一抽取出来以更合理的存储结构放到数据仓库中，这样查询跨年的数据时直接查询就行了，效率极大的提升 。4.数据仓库是基于数据库层面的升级一家公司，一般是现有几张数据表，后来数据表集合成了数据库，再后来数据库不满足需求了，才有了数据仓库 。
所以数据表，数据库，数据仓库之间是有依赖关系的，不是割裂的 。怎么建立数据仓库1.需求分析分析你为了哪个目的建立数据仓库，数据仓库需要哪些维度的数据，这些数据表都在哪里是否能访问 。2.ETL 将你所有需要的数据表都找到，然后根据你的需求将需要的字段都提取出来并对数据格式进行清洗加工转换 。保证数据原料是合格可用的3.数据结构设计包括维度表，事实表的设计，是否要用列式存储代替行式存储，是否需要将数据分层（详细可查询OLAP方面的数据模型），总之就是要保证数据查询的效率4.作业调度每一个你看到的数据背后，都是多个数据表被一系列脚本调用最终计算而成，所以多个作业之间肯定涉及调度关系，过程监控，结果监控等 。
大数据库和数据库到底有什么区别和联系？
大数据本质是一种概念，既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广 。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有 Mysql 数据库、Oracle 数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储 。从大数据在引申出来的技术，比如数据量大的情况，怎么存储数据，以及怎么对这些数据进行加工处理 。像现在 HBase 大数据组件，主要是针对大数据存储的，Hadoop MapReduce 计算框架、Spark 计算框架等，则是针对大数据计算的 。
大数据与数据库之间的关系，从大数据涉及到的技术中，包括数据库技术 。因为在大数据情况下，也需要存储这些数据，此时就需要使用到数据库 。当然，大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库，还可以使用分布式文件系统，比如 HDFS 分布式文件系统，亚马逊的 S3 等 。同时，在大数据所涉及到的技术中，也包括了大数据计算、数据的展示等等 。
所以从技术领域来区分，大数据的技术会更广，而数据库技术则是更加的具体，就是用来存储数据 。目前在国内互联网公司而言，大数据方面数据库使用最多的还是 HBase 列式数据库 。比如阿里巴巴，其内部有很多使用 HBase 列式数据库的场景 。HBase 数据库支持水平扩展，同时由于其采用 LSM 架构，天然的对数据写入支持非常好，因为是对磁盘进行追加写的模式，这比对内存随机写要更加的快速 。
不仅仅是阿里，像在小米其实也有很多使用 HBase 列式数据库的场景，当然，其他小公司也在使用 。所以在未来，我认为 HBase 列式数据库的发展前景非常好，毕竟也有互联网大厂在使用，开源社区方面也有它们在推动发展 。如果你想学习一门大数据方面的数据库技术的话，我推荐你可以学习 HBase 。我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢 。
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