本文目录导读：
定义与目标
数据仓库和传统数据库是两种不同的数据存储和处理技术，它们在定义和目标上存在显著差异。
1、数据仓库
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数据仓库是一个集成的、主题相关的、非易失的数据库集合，用于支持企业决策，它旨在存储和管理大量的历史数据，以便进行数据分析和决策支持。
2、传统数据库
传统数据库主要用于存储和管理日常业务数据，如客户信息、订单记录等，它的目标是确保数据的准确性和完整性，以满足日常业务需求。
数据结构
数据仓库和传统数据库在数据结构上存在明显差异。
1、数据仓库
数据仓库采用多维数据模型，如星型模型和雪花模型，便于进行数据分析和查询，它将数据从多个来源整合到一个统一的数据模型中，以提高查询效率。
2、传统数据库
传统数据库采用关系型数据模型，如实体-关系模型，它通过表、行和列来存储数据，便于进行数据存储和检索。
数据来源
数据仓库和传统数据库在数据来源上有所不同。
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1、数据仓库
数据仓库的数据来源广泛，包括内部数据库、外部数据源、社交媒体等，它通过数据集成技术，如ETL（提取、转换、加载），将来自不同来源的数据整合到一起。
2、传统数据库
传统数据库的数据主要来自企业内部业务系统，如ERP、CRM等，它通过数据同步技术，将业务数据存储到数据库中。
数据质量
数据仓库和传统数据库在数据质量方面存在差异。
1、数据仓库
数据仓库对数据质量要求较高，因为它是进行数据分析和决策支持的基础，数据仓库通常采用数据清洗、数据质量监控等技术，确保数据准确性。
2、传统数据库
传统数据库对数据质量的要求相对较低，因为其主要功能是存储和管理日常业务数据，虽然数据质量对业务有一定影响，但不是关键因素。
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数据访问与查询
数据仓库和传统数据库在数据访问与查询方面存在差异。
1、数据仓库
数据仓库支持复杂的查询和分析，如多维分析、数据挖掘等，它通过OLAP（在线分析处理）技术，提供实时或近实时的数据访问。
2、传统数据库
传统数据库主要支持SQL查询，适用于简单的数据检索和日常业务处理，它通过OLTP（在线事务处理）技术，提供实时或近实时的数据访问。
数据仓库和传统数据库在定义、目标、数据结构、数据来源、数据质量以及数据访问与查询等方面存在显著差异，了解这些差异，有助于企业根据自身需求选择合适的数据存储和处理技术，以提高数据分析和决策支持能力。
标签： #简述数据仓库和传统数据库的主要区别
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