数据仓库与数据库的核心差异在于用途、数据结构、时间范围、数据源和查询目的。数据库主要用于日常交易处理，数据结构固定，实时性高；而数据仓库则用于数据分析，数据结构灵活，支持历史数据。主要差异包括：1. 目的不同；2. 数据结构不同；3. 时间范围不同；4. 数据源不同；5. 查询目的不同。
本文目录导读：
定义及用途
数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）是两个在数据管理领域常用的概念，它们在定义和用途上存在显著差异。
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1、数据仓库
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它旨在为企业的决策层提供全面、准确、及时的数据支持，数据仓库通常包含历史数据、实时数据、预测数据和参考数据等。
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，如电子商务、金融、医疗、教育等，数据库主要关注数据的存储、检索和事务处理。
数据结构
数据仓库和数据库在数据结构上存在较大差异。
1、数据仓库
数据仓库采用多维数据模型，如星型模型和雪花模型，这种模型将数据分为事实表和维度表，事实表存储业务数据，维度表存储描述业务数据的属性。
2、数据库
数据库采用关系型数据模型，如实体-关系模型，这种模型将数据存储在二维表中，每个表由行和列组成，行代表记录，列代表属性。
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数据更新频率
数据仓库和数据库在数据更新频率上存在差异。
1、数据仓库
数据仓库的数据更新频率相对较低，通常以天、周或月为单位，这是因为数据仓库存储的是历史数据，用于分析和决策。
2、数据库
数据库的数据更新频率较高，通常以秒、分钟或小时为单位，这是因为数据库存储的是实时数据，用于事务处理。
数据质量
数据仓库和数据库在数据质量上存在差异。
1、数据仓库
数据仓库注重数据质量，通过数据清洗、转换和集成等手段，确保数据的准确性、一致性和完整性。
2、数据库
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数据库对数据质量的要求相对较低，主要关注数据的存储和检索。
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
数据仓库广泛应用于企业级应用，如业务智能、数据挖掘、决策支持等。
2、数据库
数据库广泛应用于各种应用场景，如电子商务、金融、医疗、教育等。
数据仓库和数据库在定义、数据结构、数据更新频率、数据质量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数据仓库和数据库，以满足不同场景下的数据管理需求。
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