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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策支持系统（DSS）的数据管理技术，它通过集成、存储、处理和分析大量历史数据，为用户提供全面、一致、准确、及时的数据服务，数据仓库具有以下特点：
1、集成性：数据仓库从多个数据源（如数据库、日志文件、外部系统等）收集数据，并将其整合到一个统一的平台。
2、时变性：数据仓库中的数据包含历史信息，能够反映业务发展的趋势。
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3、决策支持性：数据仓库为决策者提供多维、实时、精确的数据分析，支持企业战略决策。
4、信息共享性：数据仓库支持数据共享，使得不同部门、不同人员能够方便地获取所需数据。
传统数据库的定义
传统数据库（Traditional Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它具有以下特点：
1、结构化存储：传统数据库采用表格形式存储数据，数据之间具有明确的逻辑关系。
2、实时性：传统数据库支持实时数据操作，如查询、插入、删除、更新等。
3、业务处理性：传统数据库主要用于支持日常业务处理，如订单管理、库存管理、人力资源管理等。
数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目标不同
数据仓库的目标是为决策者提供支持，而传统数据库的目标是支持日常业务处理，数据仓库侧重于数据的分析和挖掘，而传统数据库侧重于数据的存储和检索。
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2、数据类型不同
数据仓库的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而传统数据库主要处理结构化数据，数据仓库需要处理来自不同数据源的数据，包括文本、图像、音频、视频等。
3、数据处理方式不同
数据仓库采用批处理方式，将历史数据定期导入，进行数据清洗、转换和集成，传统数据库采用实时处理方式，对实时数据进行存储、查询和管理。
4、数据一致性不同
数据仓库的数据经过清洗和集成，具有较高的数据一致性，传统数据库的数据可能存在数据冗余、不一致等问题。
5、数据分析维度不同
数据仓库支持多维数据分析，如时间、空间、产品、客户等维度，传统数据库主要支持单维数据分析，如按时间、按部门等。
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6、数据访问频率不同
数据仓库的数据访问频率较低，主要用于数据分析和挖掘，传统数据库的数据访问频率较高，主要用于日常业务处理。
7、系统架构不同
数据仓库采用分层架构，包括数据源、数据仓库、数据集市和前端工具，传统数据库采用单层架构，包括数据库管理系统和应用程序。
数据仓库和传统数据库在目标、数据类型、数据处理方式、数据一致性、数据分析维度、数据访问频率和系统架构等方面存在明显区别，数据仓库为决策者提供全面、一致、准确、及时的数据服务，而传统数据库主要用于支持日常业务处理，在实际应用中，根据企业需求选择合适的数据管理技术至关重要。
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