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在信息化时代，数据库和数据仓库已成为企业管理和决策的重要支撑，二者在数据来源上存在显著差异，了解这些差异有助于更好地应用数据库和数据仓库，本文将从数据来源的角度，对数据库与数据仓库进行差异化剖析。
数据库的数据来源
1、结构化数据
数据库主要存储结构化数据，如关系型数据库、层次型数据库和网状型数据库，这些数据通常来源于业务系统的业务流程，如销售、财务、人力资源等，结构化数据具有以下特点：
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（1）数据格式规范，易于存储和检索；
（2）数据关系明确，便于数据分析和处理；
（3）数据安全可靠，便于数据备份和恢复。
2、半结构化数据
随着互联网的快速发展，半结构化数据在数据库中的地位日益重要，半结构化数据来源于网页、XML、JSON等格式，其特点是数据格式不固定，但具有一定的结构，数据库通过使用搜索引擎、爬虫等技术获取半结构化数据，实现数据来源的多样化。
3、非结构化数据
非结构化数据是指无法用传统数据库管理系统存储的数据，如文本、图片、音频、视频等，随着大数据技术的兴起，非结构化数据在数据库中的地位逐渐上升，数据库通过使用全文检索、图像识别等技术，实现对非结构化数据的存储和处理。
数据仓库的数据来源
1、数据抽取
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数据仓库的数据来源主要是通过数据抽取技术，将数据库中的数据抽取到数据仓库中，数据抽取方式包括：
（1）全量抽取：定期将数据库中的全部数据抽取到数据仓库；
（2）增量抽取：只抽取数据库中新增或修改的数据；
（3）触发式抽取：在特定事件触发时，抽取数据库中的数据。
2、数据清洗
数据仓库中的数据质量至关重要，在数据抽取过程中，需要对数据进行清洗，去除重复、错误、无效等数据，数据清洗方法包括：
（1）数据去重：去除重复数据，保证数据唯一性；
（2）数据转换：将不同格式的数据转换为统一格式；
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（3）数据修复：修复错误数据，提高数据准确性。
3、数据集成
数据仓库的数据来源于多个数据库，需要进行数据集成，数据集成方法包括：
（1）数据融合：将多个数据库中的数据合并为一个统一的数据视图；
（2）数据映射：将不同数据库中的数据映射到统一的数据模型；
（3）数据交换：在多个数据库之间进行数据交换。
数据库和数据仓库在数据来源上存在显著差异，数据库主要存储结构化数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据；数据仓库则通过数据抽取、清洗和集成，将数据库中的数据转化为有价值的信息，了解这些差异有助于我们更好地应用数据库和数据仓库，为企业管理和决策提供有力支持。
标签： #数据库和数据仓库的数据来源
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