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数据仓库与数据库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，它将来自多个异构源的数据进行整合、清洗、转换，为用户提供全面、准确、一致的数据。
数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它按照一定的数据模型组织数据，提供数据的增删改查功能，支持数据的完整性、安全性等特性。
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数据仓库与数据库的区别
1、目标不同
数据仓库的目标是为用户提供决策支持，通过分析历史数据，发现数据间的关联和趋势，为决策者提供依据，数据库的目标是存储、管理和检索数据，满足日常业务需求。
2、数据结构不同
数据仓库采用星型模型或雪花模型，将数据按照主题进行组织，便于分析，数据库按照数据模型（如关系型、层次型、网状型）组织数据，便于存储和检索。
3、数据更新频率不同
数据仓库中的数据通常需要定期更新，以反映历史变化，数据库中的数据更新频率较高，通常与业务需求相关。
4、数据质量不同
数据仓库对数据质量要求较高，需要确保数据的准确性、完整性和一致性，数据库对数据质量要求相对较低，但也要保证数据的完整性。
5、数据集成程度不同
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数据仓库需要将来自多个源的数据进行集成，包括结构化、半结构化和非结构化数据，数据库主要处理结构化数据。
6、数据访问方式不同
数据仓库提供复杂的查询和分析功能，如多维分析、数据挖掘等，数据库提供基本的查询和分析功能，如SQL查询。
7、应用场景不同
数据仓库适用于数据分析和决策支持，如市场分析、客户分析等，数据库适用于日常业务需求，如订单管理、库存管理等。
8、系统架构不同
数据仓库通常采用分层架构，包括数据源、数据仓库、数据集市、前端应用等，数据库采用单层或多层架构，如关系型数据库、分布式数据库等。
9、技术支持不同
数据仓库需要专业的数据仓库技术支持，如数据集成、数据清洗、数据建模等，数据库需要专业的数据库技术支持，如数据库设计、性能优化、安全性等。
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数据仓库与数据库的联系
1、数据来源相同
数据仓库和数据库的数据来源相同，都是企业的业务数据。
2、数据模型相关
数据仓库的数据模型与数据库的数据模型有一定的关联，如星型模型与关系型数据库的关系。
3、技术支持互补
数据仓库和数据库的技术支持互补，共同维护企业的数据资源。
数据仓库与数据库在目标、数据结构、更新频率、数据质量、集成程度、访问方式、应用场景、系统架构和技术支持等方面存在较大差异，它们在数据来源、数据模型和技术的互补性方面又具有紧密的联系，在实际应用中，企业需要根据自身需求选择合适的数据仓库和数据库技术，以提高数据管理水平和决策支持能力。
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