本文目录导读：
定义及用途
1、数据库（Database）：数据库是一种用于存储、管理、查询和维护数据的系统，它主要用于日常事务处理，如订单管理、客户关系管理、财务系统等。
2、数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它主要用于数据分析和决策支持，如市场分析、客户行为分析、业务预测等。
数据结构
1、数据库：数据库中的数据通常是结构化的，如关系型数据库（MySQL、Oracle等）采用表格形式存储数据，便于事务处理。
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2、数据仓库：数据仓库中的数据通常是半结构化或非结构化的，如文本、图片、音频等，数据仓库采用多维数据模型（如星型模型、雪花模型）存储数据，便于数据分析。
数据更新频率
1、数据库：数据库中的数据更新频率较高，通常是实时或近实时的，以保证业务系统的正常运行。
2、数据仓库：数据仓库中的数据更新频率较低，通常是定期（如每天、每周、每月）更新，以满足数据分析的需求。
数据一致性
1、数据库：数据库中的数据要求高度一致性，以保证事务处理的准确性。
2、数据仓库：数据仓库中的数据允许一定程度的不一致性，因为数据仓库主要用于数据分析，而非事务处理。
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查询性能
1、数据库：数据库查询性能较高，因为它针对事务处理进行了优化。
2、数据仓库：数据仓库查询性能较低，因为它存储了大量数据，且采用多维数据模型，但可以通过数据仓库中的索引、分区等技术提高查询性能。
数据集成
1、数据库：数据库通常用于存储单一来源的数据，如企业内部系统、合作伙伴等。
2、数据仓库：数据仓库可以集成来自多个来源的数据，如企业内部系统、合作伙伴、外部数据等。
安全性
1、数据库：数据库安全性较高，因为它是针对事务处理设计的，具有严格的权限控制。
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2、数据仓库：数据仓库安全性相对较低，因为它涉及大量敏感数据，但可以通过数据脱敏、访问控制等技术提高数据安全性。
数据治理
1、数据库：数据库数据治理主要关注数据一致性、完整性、安全性等方面。
2、数据仓库：数据仓库数据治理除了关注数据一致性、完整性、安全性外，还要关注数据质量、数据生命周期等方面。
数据仓库与数据库在定义、数据结构、数据更新频率、数据一致性、查询性能、数据集成、安全性、数据治理等方面存在显著区别，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据存储和管理方案。
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