数据库当前最热点的知识在于数据仓库与数据字典。
整个数据服务分为两个部分：在线事务处理（即OLTP）与数据仓库（或者数据集市）。这两者之间的关系可以这样描述。比如监控系统就是一个大型的数据服务，其中实时数据库部分，相当于在线事务处理，要求相应快速，存储当前生效的数据；而历史数据查询部分，就相当于数据仓库功能，提供过去数据的存储，以支持相应的展现机制，在这部分中，从脏数据源中抽取数据录入数据库的过程叫ETL（数据抽取），存储使用相应的数据模型（分为事实表和维表），然后用报表或画面方式展现分析结果的软件叫在线分析处理（OLAP）。整个数据服务成为BI，即商务智能。
数据仓库与数据集市之间的区别可以这样描述：以银行为例，每个网点都存储自己本省的数据，如果总行进行查询，就必须从下面具体网点的数据库中调回数据，这称为数据集市；将所有网点的数据全部存在总行的方式就称为数据仓库。
目前，数据仓库最大的提供商为 Teradata 与 SAS；数据库市场上主流的为Oracle、DB2、Sybase、mysql。其中，Oracle与DB2 为当前数据库市场上最稳定的商用数据库，Sybase最大的优势在于列数据库的存储方式压缩率高，但其不支持并行的设计，使其无法适应高速读写的应用需求，mysql作为商用数据库使用时间比较短，其前期的开源版本由于其内存方式的本质，兼容cluster机制不够理想，并且欠缺大容量数据的支持，市场前景不容乐观；而Oracle和DB2，由于相互的市场不重叠，可以长期共存，Oracle占据中低端市场，DB2面向T级数据市场，且DB2与IBM小型机互相捆绑销售，其价格较之oracle低。
虽然oracle与DB2先后推出数据仓库软件，希望打入数据仓库市场，但长期以来TeraData的技术优势已经建立，由于关系型数据库面向频繁sql语句而设计，而数据仓库的数据库面向分析设计（Teradata的数据库在ETL时，使用特定Hash算法，将数据分散到不同的物理存储中，从而达到不需要索引文件，加速分析过程的目的）,加之Teradata在分析算法方面的优势，Oracle也只能低头。在2007年的Teradata技术峰会上，赞助公司中Oracle的标志被放在最醒目的位置，一方面表现了Teradata的强悍，也从另一个方面表现了oracle公司态度上的转变。
从上述技术的发展来看，值得思考的地方如下：
1. 监控系统应该可以参考数据仓库的设计，是否可以在历史数据库设计时，更有利于OLAP的展现；
2. 监控系统考虑数据库实现时，应区分高中低端客户：高端，使用oracle，或DB2，中端，使用mysql或者sybase（sybase的列数据库性能到底有多强，需要实践证明），低端，考虑其他开源产品。虽然mysql走出了开源世界，但毕竟开源世界里面仍然存在诸多的品牌：PostgreSQL、 Berkeley DB 、Firebird。是继续使用mysql并为之付费，还是继续开源路线使用其他的数据库品牌呢，值得研究。
3. 最后，考虑IBM、ORacle、TeraData都是专业做OLAP的公司，不知道他们的报表组态方式是否值得研究。
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