数据仓库与数据库主要区别包括：1）目的不同，数据仓库用于支持数据分析和决策，数据库用于存储和处理日常交易数据；2）数据类型不同，数据仓库处理结构化和非结构化数据，数据库主要处理结构化数据；3）数据量不同，数据仓库存储大量历史数据，数据库存储实时数据；4）数据模型不同，数据仓库采用星型或雪花模型，数据库采用关系模型；5）查询方式不同，数据仓库支持复杂查询，数据库支持简单查询。
本文目录导读：
定义与用途
数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）是两种常见的数据存储和管理技术，但它们在定义和用途上存在显著差异。
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1、数据仓库
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据仓库应用的数据集合，它主要用于支持企业决策分析、数据挖掘、业务智能等功能。
2、数据库
数据库是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它广泛应用于各种应用场景，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理等。
数据结构
数据仓库和数据库在数据结构上存在明显差异。
1、数据仓库
数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，将数据组织成主题、维度和事实表，这种结构便于数据分析和挖掘。
2、数据库
数据库采用关系模型，通过表、视图、索引等结构组织数据，关系模型便于数据存储、检索和更新。
数据集成
数据仓库和数据库在数据集成方面存在差异。
1、数据仓库
数据仓库通过ETL（提取、转换、加载）过程，将来自多个数据库、文件系统、外部数据源的数据集成到一起，形成一个统一的数据视图。
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2、数据库
数据库通过数据导入、数据复制、数据同步等方式实现数据集成。
数据访问
数据仓库和数据库在数据访问方面存在差异。
1、数据仓库
数据仓库支持复杂的查询、多维分析、数据挖掘等操作，它通常使用SQL、MDX（多维表达式）等查询语言。
2、数据库
数据库支持简单的查询、更新、删除等操作，它通常使用SQL等查询语言。
数据更新
数据仓库和数据库在数据更新方面存在差异。
1、数据仓库
数据仓库中的数据通常是历史数据，更新频率较低，数据仓库中的数据通常在ETL过程中更新。
2、数据库
数据库中的数据实时更新，支持高并发、高频率的数据操作。
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数据存储
数据仓库和数据库在数据存储方面存在差异。
1、数据仓库
数据仓库采用大规模并行处理（MPP）技术，存储海量数据，它通常采用分布式存储架构。
2、数据库
数据库采用集中式存储架构，存储规模相对较小。
应用场景
数据仓库和数据库在应用场景上存在差异。
1、数据仓库
数据仓库适用于企业决策分析、数据挖掘、业务智能等领域。
2、数据库
数据库适用于各种应用场景，如ERP、CRM、供应链管理等。
数据仓库和数据库在定义、用途、数据结构、数据集成、数据访问、数据更新、数据存储和应用场景等方面存在显著差异，了解这些差异有助于我们更好地选择和使用合适的数据存储和管理技术。
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