本文目录导读：
定义及用途
数据仓库与数据库是两个紧密相关的概念，但它们在定义和用途上存在明显差异。
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1、数据库：数据库是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它能够实现数据的快速查询和修改，数据库主要用于事务处理，确保数据的一致性和完整性，常见的数据库类型包括关系型数据库、非关系型数据库等。
2、数据仓库：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间序列的、非易失的数据库集合，用于支持企业的决策制定，数据仓库通过从多个源系统中提取数据，进行清洗、转换和加载，形成一致、可靠的数据视图，为企业的战略决策提供支持。
数据结构
1、数据库：数据库采用关系型数据模型，将数据组织成表、行和列的形式，每个表代表一个实体，行表示实体的实例，列表示实体的属性。
2、数据仓库：数据仓库采用多维数据模型，将数据组织成事实表和维度表，事实表存储业务数据，维度表存储描述数据的属性。
数据访问
1、数据库：数据库支持实时查询，用户可以直接对数据库中的数据进行查询、修改和删除等操作。
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2、数据仓库：数据仓库不支持实时查询，用户需要通过OLAP（在线分析处理）工具对数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息。
数据存储
1、数据库：数据库存储结构化的数据，包括数字、文本、日期等类型。
2、数据仓库：数据仓库存储非结构化、半结构化和结构化数据，如文本、图像、视频等。
数据更新
1、数据库：数据库中的数据实时更新，确保数据的实时性和准确性。
2、数据仓库：数据仓库中的数据定期更新，如每日、每周或每月，数据仓库的数据更新过程包括数据抽取、清洗、转换和加载等步骤。
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应用场景
1、数据库：数据库适用于事务处理、日常运营等场景，如电子商务、银行、物流等。
2、数据仓库：数据仓库适用于企业决策、市场分析、客户管理等场景，如市场营销、产品研发、风险管理等。
数据仓库与数据库在定义、数据结构、数据访问、数据存储、数据更新和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的数据存储和管理方案，数据仓库与数据库并非相互替代，而是相辅相成，共同为企业的决策制定提供支持。
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