传统数据库与数据仓库在功能、目的、设计等方面存在显著差异。五大核心区别包括：1. 目的：数据库用于日常事务处理，仓库用于分析；2. 数据结构：数据库结构化，仓库非结构化；3. 时间范围：数据库实时，仓库历史；4. 优化：数据库优化查询，仓库优化分析；5. 数据来源：数据库单一，仓库多源。
本文目录导读：
定义及目的
传统数据库与数据仓库都是用于存储和管理数据的系统，但它们的定义及目的存在明显差异。
1、传统数据库
传统数据库主要面向事务处理，其核心目的是实现数据的快速、准确存储和高效查询，它以记录为单位，强调数据的一致性和完整性，适用于在线事务处理（OLTP）场景。
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2、数据仓库
数据仓库面向数据分析和决策支持，其核心目的是为用户提供高质量、多维度的数据集，以便进行数据挖掘和决策制定，它以数据集为单位，强调数据的关联性和分析性，适用于在线分析处理（OLAP）场景。
数据结构
1、传统数据库
传统数据库采用关系型数据模型，数据以表格形式存储，字段之间通过关系约束相互关联，这种结构便于实现数据的一致性和完整性，但难以满足数据分析的需求。
2、数据仓库
数据仓库采用多维数据模型，数据以立方体形式存储，维度和度量相互关联，这种结构便于实现数据的多维分析，满足数据分析的需求。
数据更新频率
1、传统数据库
传统数据库的数据更新频率较高，通常在实时或近实时完成，这有利于保证数据的一致性和准确性。
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2、数据仓库
数据仓库的数据更新频率相对较低，一般按照一定周期（如日、周、月）进行数据加载和刷新，这有利于保证数据的质量和稳定性。
数据量
1、传统数据库
传统数据库的数据量相对较小，一般适用于单个业务或项目。
2、数据仓库
数据仓库的数据量较大，通常涵盖多个业务或项目，甚至涉及整个企业。
数据应用场景
1、传统数据库
传统数据库适用于以下场景：
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（1）事务处理：如银行、电商等行业的日常业务处理。
（2）数据查询：如客户信息查询、订单查询等。
2、数据仓库
数据仓库适用于以下场景：
（1）数据挖掘：如市场分析、客户细分等。
（2）决策支持：如企业战略规划、产品研发等。
传统数据库与数据仓库在定义、目的、数据结构、数据更新频率、数据量以及应用场景等方面存在明显区别，了解这些区别有助于我们更好地选择和应用适合的数据存储和管理系统，在实际应用中，根据业务需求和场景选择合适的数据库或数据仓库，将有助于提高企业数据管理水平和决策支持能力。
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