数据库与数据仓库的区别在于用途和设计目的。数据库用于存储、管理和查询结构化数据，支持事务处理；而数据仓库则用于支持决策制定，存储大量历史数据。联系在于数据仓库的数据来源于数据库。举例：银行交易系统使用数据库存储实时交易数据，而数据仓库则存储历史交易数据供分析。本质区别在于数据库关注实时性、事务性，而数据仓库关注数据分析和决策支持。内在联系体现在数据仓库的数据来源和依赖数据库。
本文目录导读：
数据库与数据仓库的区别
数据库（Database）和数据仓库（Data Warehouse）是两个在数据处理领域经常被提及的概念，它们在功能、结构、应用等方面存在明显的区别。
1、功能区别
数据库的主要功能是存储、管理和查询数据，以满足日常的业务需求，它通过事务处理系统（TPS）实现对数据的实时更新、插入、删除和查询操作，数据库通常用于支持在线事务处理（OLTP）系统，如电子商务、银行、航空等。
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数据仓库则是一种面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持决策支持系统（DSS）和数据挖掘（DM）等高级分析，数据仓库通过批量数据加载（ETL）技术，将来自多个源的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据模型。
2、结构区别
数据库采用关系型结构，通过表、视图、索引等对象组织数据，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。
3、应用区别
数据库主要应用于OLTP系统，如电子商务、银行、航空等，以满足实时数据处理需求，数据仓库则应用于DSS、DM等领域，如市场分析、客户关系管理、供应链管理等。
数据库与数据仓库的联系
尽管数据库与数据仓库存在诸多区别，但它们在数据处理领域仍具有紧密的联系。
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1、数据源
数据库和数据仓库的数据源可能相同，如企业内部的各种业务系统，数据仓库通过ETL技术从数据库中提取数据，经过清洗、转换和整合后，形成统一的数据模型。
2、数据处理
数据库和数据仓库都涉及数据处理，但处理方式不同，数据库主要处理实时数据，满足日常业务需求；数据仓库则处理历史数据，支持高级分析。
3、技术支持
数据库和数据仓库都依赖于数据库管理系统（DBMS）等技术，数据库管理系统负责数据存储、管理和查询，而数据仓库则需要ETL工具、数据挖掘工具等支持。
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4、应用场景
数据库和数据仓库在应用场景上存在互补关系，数据库支持OLTP系统，处理实时数据；数据仓库支持DSS、DM等，处理历史数据，两者结合，可以为企业提供全面的数据支持。
举例说明
以某航空公司为例，其业务系统包括售票系统、航班管理系统、客户关系管理系统等，这些系统产生的大量数据存储在数据库中，如售票系统存储机票信息、航班管理系统存储航班信息、客户关系管理系统存储客户信息等。
航空公司为了进行市场分析、客户关系管理、供应链管理等，需要将这些分散的数据进行整合，形成统一的数据模型，这时，数据仓库就发挥了作用，数据仓库通过ETL技术，从各个业务系统数据库中提取数据，经过清洗、转换和整合后，形成航空公司统一的数据模型。
数据库与数据仓库在功能、结构、应用等方面存在明显区别，但它们在数据处理领域具有紧密的联系，企业可以根据自身需求，合理利用数据库和数据仓库，实现数据的高效管理与分析。
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