首先，定义三个概念：数据库软件、数据库、数据仓库。
数据库软件：是一种软件，可以看得见，可以操作。用来实现数据库逻辑功能。属于物理层。
数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的美，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。
接下来，就是详细说明了。在IT的架构体系中，数据库是必须存在的。必须要有地方存放数据。比如现在的网购，淘宝，京东等等。物品的存货数量，货品的价格，用户的账户余额之类的。这些数据都是存放在后台数据库中。或者最简单理解，我们现在微博，QQ等账户的用户名和密码。在后台数据库必然有一张user表，字段起码有两个，即用户名和密码，然后我们的数据就一行一行的存在表上面。当我们登录的时候，我们填写了用户名和密码，这些数据就会被传回到后台去，去跟表上面的数据匹配，匹配成功了，你就能登录了。匹配不成功就会报错说密码错误或者没有此用户名等。这个就是数据库，数据库在生产环境就是用来干活的。凡是跟业务应用挂钩的，我们都使用数据库。
而数据仓库则是BI下的其中一种技术。由于数据库是跟业务应用挂钩的，所以一个数据库不可能装下一家公司的所有数据。数据库的表设计往往是针对某一个应用进行设计的。比如刚才那个登录的功能，这张user表上就只有这两个字段，没有别的字段了。但是这张表符合应用，没有问题。但是这张表不符合分析。比如我想知道在哪个时间段，用户登录的量最多？哪个用户一年购物最多？诸如此类的指标。那就要重新设计数据库的表结构了。对于数据分析和数据挖掘，我们引入数据仓库概念。数据仓库的表结构是依照分析需求，分析维度，分析指标进行设计的。数据仓库的数据来源于那些后台持续不停运作的数据库表。数据的搬运就牵涉到另一个技术叫ETL。这个过程就是数据从一个数据库到了数据仓库
