数据仓库并非一种特定数据库，而是对数据库的扩展。它存储历史数据，支持复杂查询，与数据库的区别在于数据仓库专注于数据分析和决策支持。两者关系密切，数据库是数据仓库的基础，而数据仓库则通过整合和加工数据库中的数据，为用户提供更深入的洞察。
本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse），顾名思义，是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它是一个集成的、面向主题的、非易失的数据库集合，旨在支持企业级的数据分析和决策制定，数据仓库通常用于支持企业级的数据仓库系统，帮助企业从多个来源整合数据，为决策者提供全面、准确、实时的数据支持。
数据仓库与数据库的关系
1、数据仓库是一种数据库
从广义上讲，数据仓库可以被视为一种数据库，它们都用于存储和管理数据，但数据仓库与传统数据库在以下方面存在显著差异：
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（1）数据结构：数据仓库采用多维数据模型，以支持复杂的查询和分析操作；而传统数据库采用关系型数据模型，以支持事务处理。
（2）数据来源：数据仓库的数据来自多个来源，如内部数据库、外部数据源、日志文件等；而传统数据库的数据主要来自企业内部事务。
（3）数据更新频率：数据仓库的数据通常是历史数据，以支持趋势分析和预测；而传统数据库的数据通常是实时数据，以支持事务处理。
2、数据仓库是数据库的一种应用
数据仓库作为一种数据库，是数据库技术在特定领域的应用，它将数据库技术与其他技术（如数据集成、数据清洗、数据建模等）相结合，以满足企业级数据分析和决策制定的需求。
数据仓库与传统数据库的区别
1、数据结构
数据仓库采用多维数据模型，将数据组织成多维数组，以支持复杂的查询和分析操作，而传统数据库采用关系型数据模型，将数据组织成二维表格，以支持事务处理。
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2、数据来源
数据仓库的数据来自多个来源，如内部数据库、外部数据源、日志文件等，而传统数据库的数据主要来自企业内部事务。
3、数据更新频率
数据仓库的数据通常是历史数据，以支持趋势分析和预测，而传统数据库的数据通常是实时数据，以支持事务处理。
4、数据集成
数据仓库需要从多个数据源中提取、清洗、转换和加载数据，以满足企业级数据分析和决策制定的需求，而传统数据库的数据主要来自企业内部事务。
数据仓库的应用场景
1、业务智能（BI）
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数据仓库可以为企业提供全面、准确、实时的数据支持，帮助企业实现业务智能，通过数据仓库，企业可以快速发现业务趋势、优化业务流程、提高决策效率。
2、预测分析
数据仓库可以存储大量的历史数据，为预测分析提供数据基础，通过数据仓库，企业可以预测市场趋势、客户需求，从而制定更有效的市场策略。
3、决策支持
数据仓库为企业提供全面、准确、实时的数据支持，有助于企业制定更科学的决策，通过数据仓库，企业可以实时了解业务状况，为决策者提供有力支持。
数据仓库是一种数据库，是数据库技术在特定领域的应用，它与传统数据库在数据结构、数据来源、数据更新频率等方面存在显著差异，数据仓库在企业级数据分析和决策制定中发挥着重要作用，帮助企业实现业务智能、预测分析和决策支持。
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