传统数据库主要面向事务处理，支持实时数据操作，适用于日常业务场景；而数据仓库面向数据分析，用于存储历史数据，支持复杂查询。两者在功能上存在差异，应用场景也不同。传统数据库适合交易处理，数据仓库适合数据分析和决策支持。
本文目录导读：
在当今信息化时代，数据已经成为企业最重要的资产之一，为了更好地管理和利用数据，传统数据库和数据仓库成为了企业不可或缺的工具，两者在功能、架构、应用场景等方面存在显著差异，本文将从多个角度对传统数据库与数据仓库的区别进行深入剖析，以帮助读者更好地理解这两者的应用价值。
定义及核心功能
1、传统数据库
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传统数据库（Traditional Database）是指用于存储、管理和检索数据的系统，它主要用于处理结构化数据，支持事务处理、数据查询和统计分析等功能，常见的传统数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
2、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题的、集成的、非易失的、支持数据查询和分析的数据库集合，它主要用于支持企业决策制定，通过整合来自多个数据源的数据，为用户提供全面、准确的数据分析结果，数据仓库的主要功能包括数据集成、数据存储、数据分析和数据挖掘等。
架构及数据存储
1、传统数据库
传统数据库采用关系型架构，以表、视图、存储过程等组件组织数据，数据存储在磁盘或固态存储设备上，支持事务处理，确保数据的一致性和完整性。
2、数据仓库
数据仓库采用分层架构，包括数据源层、数据仓库层、数据应用层，数据源层负责从各个数据源提取数据；数据仓库层负责存储整合后的数据；数据应用层负责提供数据查询和分析工具。
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应用场景
1、传统数据库
传统数据库适用于以下场景：
（1）事务处理：如电子商务、在线支付等实时性要求较高的业务场景；
（2）结构化数据存储：如企业内部管理系统、客户关系管理系统等；
（3）数据查询：如企业员工信息查询、库存查询等。
2、数据仓库
数据仓库适用于以下场景：
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（1）企业决策支持：如销售预测、市场分析、客户行为分析等；
（2）战略规划：如企业战略制定、业务流程优化等；
（3）数据挖掘：如挖掘潜在客户、预测市场趋势等。
传统数据库与数据仓库在功能、架构、应用场景等方面存在显著差异，传统数据库适用于事务处理、结构化数据存储和数据查询等场景；而数据仓库则适用于企业决策支持、战略规划和数据挖掘等场景，企业在选择数据库或数据仓库时，应根据自身业务需求、数据特点和应用场景进行合理选择，以充分发挥数据的价值。
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