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数据仓库与数据库的基本概念
数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）是两种常见的数据存储和处理系统，数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、时间序列的数据集合，主要用于支持企业决策制定；数据库则是一个用于存储、管理和检索数据的系统，主要用于日常业务处理。
数据仓库与数据库在数据模型上的差异
1、数据模型
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数据库通常采用关系型数据模型，以表格形式存储数据，便于数据的增删改查，而数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，通过多表关联实现数据整合。
2、数据集成
数据库中的数据通常是孤立的，不同数据库之间的数据难以集成，数据仓库则强调数据的集成，将来自不同源的数据整合到一个统一的平台，便于数据分析。
3、数据结构
数据库中的数据结构相对固定，难以适应业务变化，数据仓库中的数据结构灵活多变，可根据需求调整。
数据仓库与数据库在数据存储上的差异
1、数据存储
数据库通常采用行存储方式，便于数据的增删改查，数据仓库采用列存储方式，提高数据查询效率。
2、数据压缩
数据库中的数据压缩技术相对较少，数据存储空间较大，数据仓库采用多种数据压缩技术，降低存储成本。
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3、数据分区
数据库中的数据分区主要用于提高查询效率，但分区粒度有限，数据仓库采用多种数据分区策略，如时间分区、地区分区等，提高数据查询效率。
数据仓库与数据库在数据处理上的差异
1、数据处理能力
数据库具有较强的数据处理能力，可满足日常业务需求，数据仓库则更注重数据分析和挖掘，具有较强的数据挖掘能力。
2、数据查询
数据库中的查询通常针对单个表，查询速度较快，数据仓库中的查询涉及多个表，查询速度相对较慢。
3、数据挖掘
数据仓库支持多种数据挖掘算法，如聚类、关联规则挖掘等，便于企业发现数据中的潜在价值。
数据仓库与数据库在应用场景上的差异
1、应用场景
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数据库适用于日常业务处理，如订单管理、库存管理等，数据仓库适用于企业决策制定，如市场分析、客户管理等。
2、数据源
数据库的数据源通常为内部系统，如ERP、CRM等，数据仓库的数据源包括内部系统和外部系统，如社交媒体、竞争对手数据等。
3、数据更新频率
数据库中的数据更新频率较高，如订单数据、库存数据等，数据仓库中的数据更新频率相对较低，如年度报告、市场分析等。
数据仓库与数据库在数据模型、数据存储、数据处理、应用场景等方面存在诸多差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据存储和处理系统，数据仓库与数据库并非相互替代，而是相互补充，共同推动企业信息化建设。
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