CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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1.数据仓库有主题性，有作业流的概念
上面的例子告诉我们，数据仓库是为了某一个/某一类特定的分析任务将数据重新聚合起来的，而数据库只是数据存储表的集合，所以数据仓库有主题性。同时也因为有主题的概念，数据仓库会根据你预设的逻辑，自动化的完成各个作业之间的调度，最终自动化的把结果输出给你。所以数据仓库也会有数据流和作业流的概念。
2.数据仓库让「查询」效率最大化
数据库本质就是很多数据表，所以数据表嘛，就要兼顾增删改查这些操作，但是数据仓库将数据重新组合，是为了让你更高效的查询并且支持你的分析工作的，所以数据库一般只让「查询」的效率最大化，「增删改」的效率不做主要考虑。
3.数据仓库有历史数据，而数据库一般只有近期数据
上面举的例子中，要查询淘宝2018年和2019年两年的双11数据，所以跨度很大。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。
目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于：Hive、Hawq、Presto、Kylin、Impala、Sparksql、Druid、Clickhouse、Greeplum等。
它们各自有各自的特点，我们将其分组：
Hive，Hawq，Impala - 基于SQL on Hadoop
Presto和Spark SQL类似 - 基于内存解析SQL生成执行计划
Kylin - 用空间换时间，预计算
Druid - 一个支持数据的实时摄入
ClickHouse - OLAP领域的Hbase，单表查询性能优势巨大
Greenpulm - OLAP领域的Postgresql
目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于：Hive、Hawq、Presto、Kylin、Impala、Sparksql、Druid、Clickhouse、Greeplum等。
它们各自有各自的特点，我们将其分组：
Hive，Hawq，Impala - 基于SQL on Hadoop
Presto和Spark SQL类似 - 基于内存解析SQL生成执行计划
Kylin - 用空间换时间，预计算
Druid - 一个支持数据的实时摄入
ClickHouse - OLAP领域的Hbase，单表查询性能优势巨大
Greenpulm - OLAP领域的Postgresql
Hive，Hawq，Impala - 基于SQL on Hadoop
Presto和Spark SQL类似 - 基于内存解析SQL生成执行计划
Kylin - 用空间换时间，预计算
Druid - 一个支持数据的实时摄入
ClickHouse - OLAP领域的Hbase，单表查询性能优势巨大
Greenpulm - OLAP领域的Postgresql
1.数据仓库有主题性，有作业流的概念
上面的例子告诉我们，数据仓库是为了某一个/某一类特定的分析任务将数据重新聚合起来的，而数据库只是数据存储表的集合，所以数据仓库有主题性。同时也因为有主题的概念，数据仓库会根据你预设的逻辑，自动化的完成各个作业之间的调度，最终自动化的把结果输出给你。所以数据仓库也会有数据流和作业流的概念。
2.数据仓库让「查询」效率最大化
数据库本质就是很多数据表，所以数据表嘛，就要兼顾增删改查这些操作，但是数据仓库将数据重新组合，是为了让你更高效的查询并且支持你的分析工作的，所以数据库一般只让「查询」的效率最大化，「增删改」的效率不做主要考虑。
3.数据仓库有历史数据，而数据库一般只有近期数据
上面举的例子中，要查询淘宝2018年和2019年两年的双11数据，所以跨度很大。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。
目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于：Hive、Hawq、Presto、Kylin、Impala、Sparksql、Druid、Clickhouse、Greeplum等。
它们各自有各自的特点，我们将其分组：
Hive，Hawq，Impala - 基于SQL on Hadoop
Presto和Spark SQL类似 - 基于内存解析SQL生成执行计划
Kylin - 用空间换时间，预计算
Druid - 一个支持数据的实时摄入
ClickHouse - OLAP领域的Hbase，单表查询性能优势巨大
Greenpulm - OLAP领域的Postgresql
1.数据仓库有主题性，有作业流的概念
上面的例子告诉我们，数据仓库是为了某一个/某一类特定的分析任务将数据重新聚合起来的，而数据库只是数据存储表的集合，所以数据仓库有主题性。同时也因为有主题的概念，数据仓库会根据你预设的逻辑，自动化的完成各个作业之间的调度，最终自动化的把结果输出给你。所以数据仓库也会有数据流和作业流的概念。
2.数据仓库让「查询」效率最大化
数据库本质就是很多数据表，所以数据表嘛，就要兼顾增删改查这些操作，但是数据仓库将数据重新组合，是为了让你更高效的查询并且支持你的分析工作的，所以数据库一般只让「查询」的效率最大化，「增删改」的效率不做主要考虑。
3.数据仓库有历史数据，而数据库一般只有近期数据
上面举的例子中，要查询淘宝2018年和2019年两年的双11数据，所以跨度很大。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。
当今的数据处理大致可以分成两大：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。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。
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