本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库和数据库作为企业信息化的核心组成部分，越来越受到关注，许多人对数据仓库与数据库的区别并不十分清楚，本文将从多个角度深入解析两者的本质区别与应用场景，帮助读者更好地理解它们。
数据仓库与数据库的定义
1、数据库（Database）
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数据库是存储、管理和检索数据的系统，用于支持企业日常业务处理，它包含多个数据表，通过关系模型实现数据之间的关联，数据库的主要功能包括数据存储、数据检索、数据更新和数据备份等。
2、数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持企业决策分析，它通过从多个数据源抽取、转换、加载（ETL）数据，形成面向主题的、结构化的数据模型，以便于企业进行数据分析和挖掘。
数据仓库与数据库的区别
1、目的
数据库：主要用于支持企业日常业务处理，保证数据的准确性和一致性。
数据仓库：主要用于支持企业决策分析，挖掘数据价值，为企业提供决策支持。
2、数据结构
数据库：采用关系模型，以数据表的形式存储数据，通过键值对实现数据之间的关联。
数据仓库：采用多维模型，以星型或雪花模型的形式存储数据，通过维度和度量实现数据之间的关联。
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3、数据源
数据库：数据来源于企业内部业务系统，如ERP、CRM等。
数据仓库：数据来源于企业内部业务系统、外部数据源、互联网等。
4、数据处理
数据库：实时处理，保证数据的准确性和一致性。
数据仓库：离线处理，通过对历史数据的挖掘，为企业提供决策支持。
5、数据量
数据库：存储的数据量相对较小，主要服务于企业日常业务。
数据仓库：存储的数据量较大，包含企业历史数据，用于支持企业决策分析。
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6、数据访问
数据库：支持多种数据访问方式，如SQL、PL/SQL等。
数据仓库：支持OLAP（在线分析处理）和OLTP（在线事务处理）两种访问方式，以OLAP为主。
应用场景
1、数据库应用场景
企业内部业务系统：如ERP、CRM、SCM等。
2、数据仓库应用场景
企业决策分析：如市场分析、销售预测、客户细分等。
数据仓库与数据库在数据结构、数据处理、数据量等方面存在较大差异，它们在企业信息化建设中扮演着不同的角色，了解两者的区别，有助于企业根据实际需求选择合适的技术方案，实现信息化建设的目标。
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