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随着信息技术的飞速发展，数据库和数据仓库已经成为企业信息管理的重要工具，很多人对于数据库和数据仓库的区别并不清楚，甚至混淆了它们的概念，本文将从多个角度深入解析数据库与数据仓库的本质区别，并探讨它们在实际应用中的场景。
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定义与功能
1、数据库
数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它主要用于支持事务处理，即对数据进行增、删、改、查等操作，数据库通常采用关系型模型，如SQL（结构化查询语言）进行操作。
2、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持决策分析的数据集合，它将来自多个源系统的数据集成在一起，为决策者提供全面、一致、历史性的数据视图，数据仓库通常采用多维模型，如OLAP（在线分析处理）进行操作。
数据模型
1、数据库
数据库采用关系型模型，将数据组织成表（Table），表由行（Row）和列（Column）组成，关系型数据库通过SQL语句实现数据的增、删、改、查等操作。
2、数据仓库
数据仓库采用多维模型，将数据组织成多维立方体（Cube），多维立方体由维（Dimension）和度量（Measure）组成，维表示数据的分类，如时间、地点、产品等；度量表示数据的数值，如销售额、数量等。
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数据源与数据质量
1、数据库
数据库的数据来源相对单一，通常来自企业内部的应用系统，数据质量取决于应用系统的设计和维护。
2、数据仓库
数据仓库的数据来源广泛，包括企业内部的应用系统、外部数据源等，数据质量对决策分析至关重要，因此数据仓库需要建立数据清洗、转换和集成等过程，确保数据质量。
应用场景
1、数据库
数据库主要用于支持日常的事务处理，如订单管理、库存管理等，其应用场景包括：
（1）提高数据处理的效率；
（2）确保数据的一致性和安全性；
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（3）降低数据冗余。
2、数据仓库
数据仓库主要用于支持决策分析，如市场分析、财务分析等，其应用场景包括：
（1）为企业提供全面、一致、历史性的数据视图；
（2）支持数据挖掘、预测分析等高级数据分析；
（3）辅助企业制定战略决策。
数据库和数据仓库在定义、功能、数据模型、数据源与数据质量以及应用场景等方面存在显著差异，了解这些区别有助于企业根据实际需求选择合适的数据管理工具，提高数据利用效率，为决策分析提供有力支持。
标签： #数据库和数据仓库的区别是什么
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