大数据里的基础库、主题库、专题库的区别是：基础库存储的是原始数据，通常是从各种数据源获取到的未经加工和处理的数据。主题库是对基础库进行处理和加工得到的数据仓库，存储的是已经清洗和整理过的数据，通常是按照业务主题进行分类组织的。专题库是在主题库的基础上，为了满足某些特定分析需求而建立的专门用于存储某个业务领域的数据仓库。
一、大数据里的基础库、主题库、专题库的区别
在大数据领域中，基础库、主题库、专题库是常用的数据存储架构，它们的区别如下：
基础库（Raw Data）：基础库存储的是原始数据，通常是从各种数据源获取到的未经加工和处理的数据。基础库通常不进行数据清洗和整理，数据格式比较原始，难以直接使用。
主题库（Data Warehouse）：主题库是对基础库进行处理和加工得到的数据仓库，存储的是已经清洗和整理过的数据，通常是按照业务主题进行分类组织的。主题库中的数据经过抽取、清洗、转换、加载等过程，数据结构比较规范化，可以支持复杂的分析操作。
专题库（Data Mart）：专题库是在主题库的基础上，为了满足某些特定分析需求而建立的专门用于存储某个业务领域的数据仓库。专题库是主题库的子集，它包含主题库中一部分数据，但是只包含特定的业务信息，数据仓库结构更加简单化。
总的来说，基础库是原始数据的存储地方，主题库是对基础库进行加工处理后的数据仓库，专题库是在主题库基础上，为了满足特定需求而建立的数据仓库。三者之间的关系可以理解为基础库是数据源，主题库是整个系统的核心，而专题库是主题库的子集。
延伸阅读：
二、什么是数据仓库
数据仓库是一个集中式存储库，用于存储结构化数据(数据库表、Excel 工作表)和半结构化数据(XML 文件、网页)，以便进行报告和分析。数据从各种源(如销售点系统、业务应用程序和关系数据库)流入，通常会在到达仓库之前进行清理和标准化。由于数据仓库可以存储大量信息，因此用户可以轻松访问大量历史数据，这些数据可用于数据挖掘、数据可视化和其他形式的商业智能报告。
可靠数据(尤其是在随着时间推移进行聚合时)，可帮助用户做出更智能、更明智的决策以决定其组织运行的方式，正是数据仓库使之成为可能。数据仓库在本质上是关系仓库。这意味着数据的结构或架构由预定义的业务和产品要求决定，这些要求针对 SQL 查询操作进行了特选、符合和优化。因此，数据仓库非常适合用于存储已出于特定目的处理的数据，例如用于 BI 分析的数据挖掘，或用于查找已标识的业务用例。
以上就是关于大数据里的基础库、主题库、专题库的区别的内容了，希望对大家有帮助。
