本文目录导读：
数据来源与结构
1、数据仓库：数据仓库的数据来源于多个源系统，如ERP、CRM、SCM等，通过ETL（Extract-Transform-Load）过程进行清洗、转换和加载，形成统一的数据模型，数据仓库中的数据结构相对固定，便于查询和分析。
2、传统数据库：传统数据库的数据主要来源于单个应用系统，数据结构相对简单，以关系型为主，用户可以根据实际需求调整数据结构。
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数据类型与处理方式
1、数据仓库：数据仓库支持多种数据类型，如数值型、文本型、时间型等，处理方式包括聚合、统计、分析等，以满足企业决策需求。
2、传统数据库：传统数据库主要处理结构化数据，如关系型数据库，处理方式以查询、插入、更新和删除为主。
数据一致性
1、数据仓库：数据仓库的数据一致性较高，通过ETL过程保证数据源的一致性，数据仓库支持多种数据粒度，如日、周、月等，便于分析。
2、传统数据库：传统数据库的数据一致性取决于应用系统，数据粒度相对单一，一般以实时数据为主。
数据存储与扩展
1、数据仓库：数据仓库采用分布式存储，可扩展性强，随着数据量的增长，可灵活调整存储资源。
2、传统数据库：传统数据库通常采用集中式存储，扩展性相对较差，在数据量增长时，可能需要更换更强大的服务器或数据库。
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数据访问与分析
1、数据仓库：数据仓库支持多种数据分析工具，如SQL、MDX等，用户可通过这些工具进行复杂的数据查询和分析。
2、传统数据库：传统数据库主要支持SQL查询，数据分析能力相对较弱。
数据更新频率
1、数据仓库：数据仓库的数据更新频率较低，一般以天、周、月为单位，数据更新过程由ETL过程完成。
2、传统数据库：传统数据库的数据更新频率较高，实时更新。
数据安全与隐私
1、数据仓库：数据仓库的数据安全较为重要，涉及企业核心业务数据，数据仓库通常采用加密、访问控制等措施保障数据安全。
2、传统数据库：传统数据库的数据安全也较为重要，但相对数据仓库来说，安全措施较为简单。
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应用场景
1、数据仓库：数据仓库适用于企业级的数据分析、决策支持、业务智能等场景，如销售分析、客户分析、市场分析等。
2、传统数据库：传统数据库适用于企业内部的应用系统，如ERP、CRM、SCM等。
数据仓库与传统数据库在数据来源、结构、处理方式、存储、访问、更新频率、安全性和应用场景等方面存在显著区别，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求和特点，综合考虑各种因素。
标签： #数据仓库区别于传统数据库有哪些特点
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