数据仓库与数据库核心区别包括：目标、数据结构、数据更新频率、数据粒度、使用目的。数据仓库旨在支持企业级分析，处理大量历史数据，以提供决策支持；而数据库主要用于日常交易处理，实时更新。数据仓库采用星型或雪花型模式，粒度细，数据库则支持更复杂的查询。
本文目录导读：
定义及用途
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，旨在支持企业决策制定和业务智能，其主要用途是提供决策支持，通过整合企业内部和外部数据，为管理层提供全面、准确的数据支持。
数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，用于存储和管理各种类型的数据，如企业内部数据、客户数据、产品数据等，数据库主要用于日常事务处理、业务运营等。
数据类型
数据仓库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表、视图等，数据仓库也支持半结构化和非结构化数据，如文本、图像、视频等。
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数据库则主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表、视图等，但数据库对半结构化和非结构化数据的支持相对较弱。
数据源
数据仓库的数据来源于多个数据源，如企业内部数据库、外部数据源、日志文件等，数据仓库通过ETL（Extract-Transform-Load）过程，将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和加载。
数据库的数据主要来源于企业内部，如ERP系统、CRM系统等，数据库通过事务处理，保证数据的实时性和一致性。
数据模型
数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，以支持多维数据分析，这些模型将数据分解为事实表和维度表，方便用户进行数据查询和分析。
数据库采用关系型模型，以支持数据的存储和检索，关系型模型以表的形式组织数据，通过键值对关系实现数据之间的关联。
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数据访问
数据仓库提供OLAP（Online Analytical Processing）功能，支持多维数据分析、数据挖掘等高级数据访问，用户可以通过数据仓库进行复杂的数据查询和分析，如趋势分析、预测分析等。
数据库提供OLTP（Online Transaction Processing）功能，支持日常事务处理、业务运营等，用户可以通过数据库进行数据插入、更新、删除等操作，保证数据的实时性和一致性。
数据粒度
数据仓库采用粗粒度数据，如年度、季度、月度等，粗粒度数据有助于用户从宏观角度分析业务状况。
数据库采用细粒度数据，如实时、分钟、秒等，细粒度数据有助于用户了解业务细节，进行实时监控和调整。
数据更新频率
数据仓库的数据更新频率较低，通常为日更新、周更新或月更新，这是因为数据仓库的数据主要用于决策支持，不需要实时更新。
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数据库的数据更新频率较高，如实时更新、分钟更新等，这是因为数据库的数据主要用于日常事务处理和业务运营，需要保证数据的实时性和一致性。
应用场景
数据仓库适用于企业决策支持、业务智能、数据挖掘等领域，通过数据仓库，企业可以全面了解业务状况，为管理层提供数据支持。
数据库适用于日常事务处理、业务运营等领域，通过数据库，企业可以保证数据的实时性和一致性，提高业务效率。
数据仓库与数据库在定义、用途、数据类型、数据源、数据模型、数据访问、数据粒度、数据更新频率以及应用场景等方面存在显著区别，企业应根据自身业务需求，选择合适的数据存储和检索系统。
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