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定义及目的
数据仓库与数据库是两种常见的数据库技术，它们在数据存储、处理和分析方面各有特点，我们来明确两者的定义及目的。
1、数据库（Database）：数据库是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它主要面向日常业务操作，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等，数据库的特点是实时性、事务性和完整性。
2、数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间序列的数据集合，用于支持企业决策制定，数据仓库的主要目的是从多个数据源中提取数据，进行清洗、转换和整合，为决策者提供有价值的信息。
数据结构
1、数据库：数据库的数据结构相对简单，主要包括表（Table）、视图（View）、索引（Index）等，表是数据库的核心，用于存储数据，视图是对表的虚拟表示，可以包含一个或多个表，索引用于提高查询效率。
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2、数据仓库：数据仓库的数据结构较为复杂，主要包括星型模式、雪花模式等，星型模式是最常见的模式，其中包含一个事实表和多个维度表，雪花模式是星型模式的扩展，通过将维度表进一步分解，提高数据仓库的粒度。
数据集成
1、数据库：数据库的数据集成主要依赖于ETL（提取、转换、加载）工具，将数据从不同的源系统中提取出来，进行转换和加载到数据库中。
2、数据仓库：数据仓库的数据集成更为复杂，需要考虑数据源的种类、数据格式、数据质量等因素，数据仓库的数据集成通常采用ETL工具，如Informatica、Talend等，对数据进行清洗、转换和整合。
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数据访问
1、数据库：数据库的数据访问主要通过SQL（结构化查询语言）进行，SQL是一种强大的查询语言，可以实现对数据库数据的检索、更新、删除等操作。
2、数据仓库：数据仓库的数据访问通常采用多维数据分析工具，如OLAP（在线分析处理）工具，OLAP工具可以实现对数据仓库中多维数据的切片、切块、钻取等操作，为用户提供直观、易用的数据分析界面。
数据存储
1、数据库：数据库的数据存储主要采用关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL、Oracle等，关系型数据库管理系统具有较好的事务处理能力，适合处理实时业务数据。
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2、数据仓库：数据仓库的数据存储通常采用数据仓库管理系统（DWHMS），如Teradata、Greenplum等，数据仓库管理系统具有较好的数据存储、管理和分析能力，适合处理大量历史数据。
数据仓库与数据库在定义、数据结构、数据集成、数据访问和数据存储等方面存在显著差异，数据仓库更适合于企业决策制定，而数据库更适合于日常业务操作，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的技术方案。
标签： #数据仓库与数据库的区别?
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