数据仓库与数据库核心区别包括：目标不同、数据结构不同、数据更新频率不同、查询类型不同和设计目的不同。数据仓库旨在支持决策分析，存储大量历史数据，而数据库则用于日常事务处理。数据仓库结构复杂，查询复杂，更新频率低；数据库结构简单，查询简单，更新频率高。
本文目录导读：
数据仓库与数据库的定义
1、数据仓库
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策支持系统（DSS）的数据集合，它旨在支持企业的决策过程，通过对大量历史数据的分析和挖掘，为决策者提供有价值的洞察。
2、数据库
数据库是用于存储、管理和检索数据的系统，它主要用于支持日常业务操作，如订单处理、库存管理等，数据库的数据通常是结构化的，便于快速查询和更新。
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数据仓库与数据库的主要区别
1、目标和应用场景
数据仓库的目标是为企业提供决策支持，通过对历史数据的分析和挖掘，发现业务规律，预测未来趋势，数据仓库适用于复杂的数据分析和决策支持系统。
数据库的目标是支持日常业务操作，确保数据的准确性和完整性，数据库适用于快速查询、更新和事务处理。
2、数据结构
数据仓库采用多维数据模型，如星型模型、雪花模型等，这种模型便于对数据进行切片、切块、钻取等操作，提高数据分析效率。
数据库采用关系数据模型，数据以表的形式存储，便于进行SQL查询和事务处理。
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3、数据来源
数据仓库的数据来源于多个数据库、日志文件、外部数据源等，数据仓库需要集成来自不同来源的数据，进行清洗、转换和整合。
数据库的数据主要来源于业务系统，如ERP、CRM等，数据库的数据结构相对固定，便于快速查询和更新。
4、数据存储
数据仓库采用数据仓库管理系统（DWH）进行数据存储和管理，DWH具有高效的数据加载、查询和更新能力，支持大规模数据存储。
数据库采用关系型数据库管理系统（RDBMS）进行数据存储和管理，RDBMS具有强大的数据存储、查询和事务处理能力。
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5、数据更新频率
数据仓库的数据更新频率较低，通常是按月、季度或年度进行数据加载，数据仓库注重数据的完整性、一致性和准确性。
数据库的数据更新频率较高，通常是实时或准实时更新，数据库注重数据的实时性和准确性。
数据仓库与数据库在目标、数据结构、数据来源、数据存储和数据更新频率等方面存在显著区别，了解这些区别有助于企业根据自身需求选择合适的数据管理方案，提高数据分析效率和决策质量，在实际应用中，企业可根据业务需求，将数据仓库与数据库相结合，发挥各自优势，实现数据价值的最大化。
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