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数据仓库与操作型数据库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自不同来源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为企业的决策者提供有价值的信息支持。
操作型数据库（Operational Database）是用于存储和管理日常业务数据的数据库，如企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统，它主要用于支持企业的日常业务操作，如订单处理、库存管理等。
数据仓库与操作型数据库的主要区别
1、目标不同
数据仓库的目标是为企业提供决策支持，通过分析历史数据，预测未来趋势，辅助企业制定战略决策，而操作型数据库的目标是支持日常业务操作，确保数据的准确性和实时性。
2、数据结构不同
数据仓库采用星型模型或雪花模型等数据模型，将来自不同来源的数据进行整合，便于分析，操作型数据库采用关系型数据库模型，以表格形式存储数据，便于日常业务操作。
3、数据更新频率不同
数据仓库的数据更新频率较低，一般采用批量更新或定时更新，操作型数据库的数据更新频率较高，实时性要求较高。
4、数据类型不同
数据仓库存储的数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，操作型数据库主要存储结构化数据，如订单、库存等。
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5、查询方式不同
数据仓库支持复杂的数据分析查询，如OLAP（在线分析处理）查询，操作型数据库支持简单的查询，如SQL查询。
6、数据质量不同
数据仓库对数据质量要求较高，需要对数据进行清洗、转换和整合，操作型数据库对数据质量要求相对较低，以保障日常业务操作的准确性。
7、性能不同
数据仓库的性能主要体现在数据分析和查询方面，对数据存储性能要求不高，操作型数据库对数据存储性能要求较高，以保证日常业务操作的实时性。
数据仓库相对于操作型数据库的突出特点
1、数据整合能力
数据仓库具有强大的数据整合能力，能够将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，为企业的决策者提供全面、准确的数据支持。
2、数据分析能力
数据仓库支持复杂的数据分析查询，如OLAP查询，帮助决策者发现数据中的规律和趋势，为制定战略决策提供依据。
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3、数据挖掘能力
数据仓库可以进行数据挖掘，从大量数据中发现有价值的信息，为企业提供创新性的解决方案。
4、数据安全性
数据仓库具有较高的数据安全性，可以保证企业数据的安全和隐私。
5、数据一致性
数据仓库通过数据清洗、转换和整合，确保数据的一致性，为企业的决策者提供可靠的数据支持。
数据仓库与操作型数据库在目标、数据结构、数据更新频率、数据类型、查询方式、数据质量和性能等方面存在显著差异，数据仓库以其强大的数据整合、分析、挖掘和安全性等优势，成为企业决策支持的重要工具。
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