数据库与数据仓库主要区别在于应用目的和结构。数据库用于日常操作处理，强调事务性；而数据仓库则用于数据分析和决策支持，强调数据集成和一致性。数据库结构复杂，强调数据精确性；数据仓库结构简单，强调数据整合。本质差异在于数据库关注实时数据，数据仓库关注历史数据。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据库和数据仓库已成为现代企业信息管理的重要工具，许多人对于数据库和数据仓库的区别仍存在模糊认识，本文将从定义、功能、结构、应用场景等方面，深入剖析数据库与数据仓库之间的本质差异。
定义上的区别
1、数据库
数据库（Database）是指按照一定的数据模型组织、存储和管理的相关数据的集合，它主要用于存储和管理结构化数据，支持数据的查询、更新、插入、删除等操作，数据库系统（DBMS）是数据库的软件实现，负责数据的组织、存储、检索和管理。
2、数据仓库
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数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持决策分析的数据集合，它通过从多个数据源抽取、转换和加载（ETL）数据，为决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
功能上的区别
1、数据库
数据库的主要功能是存储和管理数据，为应用程序提供数据支持，它具有以下特点：
（1）支持事务处理：数据库保证数据的一致性、完整性和可靠性，适用于在线事务处理（OLTP）。
（2）高效查询：数据库提供丰富的查询语言，如SQL，支持复杂的数据查询操作。
（3）数据安全：数据库具有完善的安全机制，如用户权限、访问控制等。
2、数据仓库
数据仓库的主要功能是支持决策分析，为决策者提供数据支持，它具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库按照业务主题组织数据，便于决策者从不同角度分析问题。
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（2）数据集成：数据仓库从多个数据源抽取、转换和加载数据，实现数据的集成。
（3）数据非易失：数据仓库中的数据不经常变更，保证数据的准确性。
结构上的区别
1、数据库
数据库采用层次化的数据模型，如关系型数据库、层次型数据库、网络型数据库等，关系型数据库是最常见的数据库类型，它以表格形式组织数据，支持关系代数操作。
2、数据仓库
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，星型模型是最常用的数据仓库模型，它以事实表为中心，连接多个维度表。
应用场景上的区别
1、数据库
数据库适用于以下场景：
（1）在线事务处理（OLTP）：如电子商务、银行、保险等行业的日常业务处理。
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（2）数据查询：如企业内部管理系统、客户关系管理系统等。
2、数据仓库
数据仓库适用于以下场景：
（1）决策分析：如市场分析、销售预测、风险评估等。
（2）数据挖掘：如客户细分、潜在客户挖掘、关联规则挖掘等。
数据库和数据仓库在定义、功能、结构、应用场景等方面存在本质区别，数据库主要用于存储和管理数据，支持在线事务处理；而数据仓库主要用于支持决策分析，从多个数据源抽取、转换和加载数据，了解两者之间的区别，有助于企业根据实际需求选择合适的数据管理工具。
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