数据仓库其实就像“农贸市场”，把各种供货商手上的货源收集起来，按照一定的规则摆放整齐供客户挑选；数据集市可以比喻成各种专区，卖蔬菜农产品的；数据仓库本身并不生产数据，数据来源于外部，并开放给外部应用。
一、数据库、数据集市、数据仓库
概念介绍
数据仓库其实就像“农贸市场”，把各种供货商手上的货源收集起来，按照一定的规则摆放整齐供客户挑选，同时可以通过整个农贸市场的销售经营情况进行一些细致的分析，对整个市场有更好的了解，从而促销相应的采购，销售策略等等。数据仓库是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持，它出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
那什么是数据集市呢？数据集市可以比喻成各种专区，卖蔬菜农产品的，卖水产海鲜的，卖肉禽的等等。数据集市其实就是一个面向小型的部门或工作组级别的小型数据仓库，只专注于某一个方面的主题分析。
数据仓库本身并不生产数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫仓库，不叫工厂的原因。例如农贸市场并不种植蔬菜、养殖各种水产禽类，而是从各供货商获取材料。数据集市可以从自己的数据源获取数据，也可以从数据仓库中获取某一主题的数据。
那从供货商到农贸市场的中间过程，其实就是所谓的“ETL”过程。ETL就是extract，Transform和load，指的是清洗，转换和加载。我们都知道，供货商提供的货不是什么都要的，我们要筛选出有价值的，畅销的品种，有些坏的，不新鲜的菜在进农贸市场的过程中就需要去除掉。而不同的供货商提供的货可能也存在一些一样的种类，那么在搬运到农贸市场中就需要做一些归类合并，按照更好的一种陈列方式摆放整齐供客户挑选。这个从供货商搬运，清洗，转换，加载各种菜的过程就是ETL过程。
在这个过程中，还涉及到ETL的方式和频率。比如水产海鲜，很多都是速冻空运过来的，一些需求量比较小的比如澳龙可能几天才送一次，而一些蔬菜是人们日常需要的，大都是周边蔬菜大棚产的，就会由货车每天运输进农贸市场。
这些菜被运送到农贸市场后，会根据一定的规则进行摆放让客户挑选。我们可以根据不同的规则对这些菜进行管理，就像数据仓库的技术框架一样，我们可以选择一般的技术框架或者大数据技术框架，不同的选择最终决定了我们数据仓库的使用效果和投入成本。
因此，数据仓库的本质还是一个数据库，它将各个异构的数据源，数据库的数据统一管理起来，并且完成了相应数据的剔除，格式转换，最终按照一种合理的建模方式来完成源数据的组织形式的转变，以更好的支持前端的可视化分析。
区别
数据仓库、数据湖与关系数据库系统之间的主要区别在于：
- 关系数据库用于存储和整理来自单个来源(例如事务系统)的结构化数据，
- 而数据仓库则用于存储来自多个来源的结构化数据。
- 数据湖的不同之处在于它可存储非结构化、半结构化和结构化数据。
关系数据库创建起来相对简单，可用于存储和整理实时数据，例如交易数据等。关系数据库的缺点是它们不支持非结构化数据库数据或现在不断生成的大量数据。这使得我们只能在数据仓库与数据湖间做出选择。尽管如此，很多企业仍然继续依赖关系数据库来完成运营数据分析或趋势分析等任务。
内部或云端可用的关系数据库包括Microsoft SQL Server、Oracle数据库、MySQL和IBM Db2、以及Amazon Relational Database Service、Google Cloud Spanner等。
延伸阅读：
二、Navicat是什么
Navicat是一套快速、可靠和全面的数据库管理工具，专门用于简化数据库管理和降低管理成本。Navicat图形界面直观，提供简便的管理方法，设计和操作MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL和SQLite的数据。
Navicat提供一个直观和设计完善的用户界面，用于创建、修改和管理资料库的所有对象，例如表、视图、函数或过程、索引、触发器和序列。我们的表设计器帮助用户创建和修改数据库的表，让设置高级选项，如关系、限制、触发器和更多。
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